JP2021086549A - Interactive type information acquisition apparatus, interactive type information acquisition method, program and recording medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、対話型情報取得装置、対話型情報取得方法、プログラム、及び記録媒体に関する。 The present invention relates to an interactive information acquisition device, an interactive information acquisition method, a program, and a recording medium.
従来から、コンピュータ上でユーザに擬似的な対話を行わせる技術が提案されている(例えば、特許文献1)。 Conventionally, a technique for causing a user to perform a pseudo dialogue on a computer has been proposed (for example, Patent Document 1).
また、医療や介護等の分野においては、延命治療の有無や身辺整理に関する事項等の質問を利用者(患者等)に提示し、事前に利用者本人の意思等の情報を取得する必要がある。 In addition, in fields such as medical care and long-term care, it is necessary to present to users (patients, etc.) questions such as the presence or absence of life-prolonging treatment and matters related to personal care, and to obtain information such as the intention of the user in advance. ..
しかしながら、利用者は、延命治療の有無や身辺整理に関する事項等の質問について、考えることや回答することに心理的抵抗を感じる。そのため、質問者(例えば、病院や介護施設のスタッフ等)は、利用者から情報を取得することが困難である。また、前記質問を、特許文献1等の技術を介して、利用者に提示した場合も同様に、利用者は心理的抵抗を感じるため、質問者は、利用者から情報を取得することが困難である。
However, users feel psychological resistance to thinking and answering questions such as the presence or absence of life-prolonging treatment and matters related to personal care. Therefore, it is difficult for the questioner (for example, the staff of a hospital or a long-term care facility) to obtain information from the user. Further, when the question is presented to the user through the technology such as
そこで、本発明は、容易に情報を取得可能な対話型情報取得装置、対話型情報取得方法、プログラム、及び記録媒体の提供を目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide an interactive information acquisition device, an interactive information acquisition method, a program, and a recording medium capable of easily acquiring information.
前記目的を達成するために、本発明の対話型情報取得装置は、
一般質問提示手段、一般回答取得手段、明快度算出手段、意識度算出手段、含意割合算出手段、判定手段、目的質問提示手段、及び目的回答取得手段を含み、
前記一般質問提示手段は、一般質問データベースを参照して、一般質問をユーザに提示し、
前記一般質問データベースは、予め設定された質問属性毎に一般質問を格納したデータベースであり、
前記一般回答取得手段は、前記一般質問に対するユーザの一般回答を取得し、
前記明快度算出手段は、前記一般回答から明快度を算出し、
前記明快度は、ユーザが前記質問属性について対話する意欲の程度を示す値であり、
前記意識度算出手段は、前記提示した一般質問に設定された質問属性及び前記明快度を用いて、前記質問属性毎に意識度を算出し、
前記意識度は、ユーザが前記質問属性について考える意識の程度を示す値であり、
前記含意割合算出手段は、前記意識度から前記質問属性毎の前記提示した一般質問における含意割合を算出し、
前記判定手段は、目的質問データベースを参照して、前記含意割合が閾値を満たすか否かを判定し、
前記目的質問データベースは、目的質問と含意割合の閾値とを格納したデータベースであり、
前記目的質問は、前記質問属性により前記一般質問と紐づけられており、
前記閾値を満たす場合、
前記目的質問提示手段は、前記目的質問データベースを参照して、前記設定された質問属性と紐づけられている前記目的質問をユーザに提示し、
前記目的回答取得手段は、前記目的質問に対するユーザの目的回答を取得し、且つ、前記取得した回答を意志データベースに格納し、
前記意志データベースは、前記目的質問に対するユーザの目的回答を格納するデータベースである、装置である。
In order to achieve the above object, the interactive information acquisition device of the present invention can be used.
Includes general question presentation means, general answer acquisition means, clarity calculation means, consciousness calculation means, implication ratio calculation means, judgment means, purpose question presentation means, and purpose answer acquisition means.
The general question presenting means refers to the general question database and presents the general question to the user.
The general question database is a database that stores general questions for each preset question attribute.
The general answer acquisition means acquires the user's general answer to the general question, and obtains the general answer.
The clarity calculation means calculates the clarity from the general answer, and then
The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute.
The consciousness calculation means calculates the consciousness for each question attribute by using the question attribute set for the presented general question and the clarity.
The degree of consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute.
The implication ratio calculation means calculates the implication ratio in the presented general question for each question attribute from the degree of consciousness.
The determination means refers to the purpose question database and determines whether or not the implication ratio satisfies the threshold value.
The purpose question database is a database that stores the purpose question and the threshold value of the implication ratio.
The purpose question is associated with the general question by the question attribute.
When the above threshold is satisfied
The purpose question presenting means refers to the purpose question database and presents the purpose question associated with the set question attribute to the user.
The purpose answer acquisition means acquires the user's purpose answer to the purpose question, and stores the acquired answer in the will database.
The intention database is a device that is a database that stores a user's purpose answer to the purpose question.
本発明の対話型情報取得方法は、
一般質問提示工程、一般回答取得工程、明快度算出工程、意識度算出工程、含意割合算出工程、判定工程、目的質問提示工程、及び目的回答取得工程を含み、
前記一般質問提示工程は、一般質問データベースを参照して、一般質問をユーザに提示し、
前記一般質問データベースは、予め設定された質問属性毎に一般質問を格納したデータベースであり、
前記一般回答取得工程は、前記一般質問に対するユーザの一般回答を取得し、
前記明快度算出工程は、前記一般回答から明快度を算出し、
前記明快度は、ユーザが前記質問属性について対話する意欲の程度を示す値であり、
前記意識度算出工程は、前記提示した一般質問に設定された質問属性及び前記明快度を用いて、前記質問属性毎に意識度を算出し、
前記意識度は、ユーザが前記質問属性について考える意識の程度を示す値であり、
前記含意割合算出工程は、前記意識度から前記一般質問における前記質問属性毎の含意割合を算出し、
前記判定工程は、目的質問データベースを参照して、前記含意割合が閾値を満たすか否かを判定し、
前記目的質問データベースは、目的質問と含意割合の閾値とを格納したデータベースであり、
前記目的質問は、前記質問属性により前記一般質問と紐づけられており、
前記閾値を満たす場合、
前記目的質問提示工程は、前記目的質問データベースを参照して、前記抽出した質問属性と紐づけられている前記目的質問をユーザに提示し、
前記目的回答取得工程は、前記目的質問に対するユーザの目的回答を取得し、且つ、前記取得した回答を意志データベースに格納し、
前記意志データベースは、前記目的質問に対するユーザの目的回答を格納するデータベースである、方法である。
The interactive information acquisition method of the present invention
Includes general question presentation process, general answer acquisition process, clarity calculation process, awareness calculation process, implication ratio calculation process, judgment process, purpose question presentation process, and purpose answer acquisition process.
In the general question presentation process, the general question is presented to the user with reference to the general question database.
The general question database is a database that stores general questions for each preset question attribute.
In the general answer acquisition process, the user's general answer to the general question is acquired, and the general answer is acquired.
In the clarity calculation step, the clarity is calculated from the general answer, and the clarity is calculated.
The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute.
In the consciousness calculation step, the consciousness is calculated for each question attribute using the question attribute set for the presented general question and the clarity.
The degree of consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute.
In the implication ratio calculation step, the implication ratio for each question attribute in the general question is calculated from the degree of consciousness.
In the determination step, it is determined whether or not the implication ratio satisfies the threshold value with reference to the purpose question database.
The purpose question database is a database that stores the purpose question and the threshold value of the implication ratio.
The purpose question is associated with the general question by the question attribute.
When the above threshold is satisfied
The purpose question presenting step refers to the purpose question database and presents the purpose question associated with the extracted question attribute to the user.
In the purpose answer acquisition process, the user's purpose answer to the purpose question is acquired, and the acquired answer is stored in the will database.
The will database is a method that is a database that stores a user's purpose answer to the purpose question.
本発明によれば、例えば、容易に情報を取得することができる。 According to the present invention, for example, information can be easily obtained.
本発明の対話型情報取得装置において、前記閾値を満たす場合、前記明快度算出手段は、さらに、前記目的回答から前記明快度を算出し、前記目的回答取得手段は、さらに、前記目的回答と前記目的回答に対する前記明快度とを紐づけて格納する、という態様であってもよい。 In the interactive information acquisition device of the present invention, when the threshold value is satisfied, the clarity calculation means further calculates the clarity from the purpose answer, and the purpose answer acquisition means further calculates the purpose answer and the purpose answer. It may be a mode in which the clarity of the target answer is stored in association with the above-mentioned clarity.
本発明の対話型情報取得装置は、さらに、機械学習手段を含み、前記機械学習手段は、機械学習により、前記目的回答の明快度から、前記一般質問の提示から前記目的質問を提示するまでのシナリオをデータ化したシナリオデータを生成する、という態様であってもよい。前記態様において、前記機械学習手段は、機械学習により、前記意識度から、前記目的質問を提示するまでの最短の前記シナリオデータを生成する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition device of the present invention further includes a machine learning means, and the machine learning means from the clarity of the purpose answer to the presentation of the general question to the presentation of the purpose question by machine learning. It may be an aspect of generating scenario data obtained by converting a scenario into data. In the above aspect, the machine learning means may generate the shortest scenario data from the degree of consciousness to the presentation of the target question by machine learning.
本発明の対話型情報取得装置において、前記閾値を満たさない場合は、前記一般質問提示手段は、前記提示した一般質問とは異なる一般質問を提示する、という態様であってもよい。 In the interactive information acquisition device of the present invention, if the threshold value is not satisfied, the general question presenting means may present a general question different from the presented general question.
本発明の対話型情報取得装置において、前記質問属性は、1つの目的質問及び一般質問に対し、複数紐づけられており、前記目的質問提示手段は、前記提示した一般質問の複数の質問属性を全て含む目的質問を提示する、という態様であってもよい。 In the interactive information acquisition device of the present invention, a plurality of the question attributes are associated with one purpose question and a general question, and the purpose question presenting means sets a plurality of question attributes of the presented general question. It may be in the form of presenting a purpose question including all.
本発明の対話型情報取得装置は、さらに、注目度算出手段を含み、前記注目度算出手段は、前記質問属性が使用された回数を示す注目度を算出し、前記含意割合算出手段は、前記意識度と前記注目度とを乗じた値を含意割合として算出する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition device of the present invention further includes a degree of attention calculation means, the degree of attention calculation means calculates the degree of attention indicating the number of times the question attribute is used, and the means for calculating the implication ratio is the above. A value obtained by multiplying the degree of consciousness and the degree of attention may be calculated as an implication ratio.
本発明の対話型情報取得装置は、さらに、属性情報取得手段を含み、前記属性情報取得手段は、ユーザの属性情報を取得し、前記目的質問は、前記目的質問毎に回答者の条件を含み、前記目的質問提示手段は、前記属性情報に基づき、前記回答者の条件を満たす目的質問をユーザに提示する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition device of the present invention further includes an attribute information acquisition means, the attribute information acquisition means acquires the attribute information of the user, and the target question includes a condition of a respondent for each of the target questions. The purpose question presenting means may be in the form of presenting the purpose question satisfying the condition of the respondent to the user based on the attribute information.
本発明の対話型情報取得装置は、さらに、音声入出力手段を含み、前記音声入出力手段は、前記一般質問提示手段及び前記目的質問提示手段における各前記提示を音声データとして出力し、且つ、前記一般回答取得手段及び前記目的回答取得手段における各前記取得を音声データとして入力する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition device of the present invention further includes a voice input / output means, and the voice input / output means outputs each of the presentations in the general question presenting means and the purpose question presenting means as voice data, and The mode may be such that each of the acquisitions in the general response acquisition means and the purpose response acquisition means is input as voice data.
本発明の対話型情報取得装置は、さらに、目的回答更新手段を含み、前記目的回答取得手段は、さらに、前記目的回答を格納した時刻情報を前記目的回答と紐づけて前記意志データベースに格納し、前記目的回答更新手段は、前記時刻情報から予め設定した期間を経過した場合、前記格納した目的回答及び前記時刻情報の少なくとも一方を更新する、という態様であってもよい。前記態様において、前記目的回答更新手段は、前記目的回答の更新頻度が低い目的質問における前記期間を延長する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition device of the present invention further includes a purpose answer updating means, and the purpose answer acquisition means further stores the time information in which the purpose answer is stored in the intention database in association with the purpose answer. The purpose response updating means may be in a mode of updating at least one of the stored purpose response and the time information when a preset period elapses from the time information. In the above aspect, the purpose answer updating means may extend the period of the purpose question in which the purpose answer is updated infrequently.
本発明の明快度算出装置は、明瞭度算出手段、回答時間算出手段、及び明快度算出手段を含み、前記明瞭度算出手段は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から、回答の明瞭さの程度を示す明瞭度を算出し、前記回答時間算出手段は、前記回答が得られるまでの時間の長さを算出し、前記明快度算出手段は、前記明快度及び前記時間の長さを用いて、明快度を算出し、前記明快度は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性ついてユーザが対話する意欲の程度を示す値である、装置である。 The intelligibility calculation device of the present invention includes an intelligibility calculation means, an answer time calculation means, and an intelligibility calculation means, and the intelligibility calculation means answers from a user's answer to at least one of a general question and a purpose question. The intelligibility indicating the degree of intelligibility is calculated, the answer time calculating means calculates the length of time until the answer is obtained, and the intelligibility calculating means calculates the intelligibility and the length of the time. Is used to calculate the intelligibility, and the intelligibility is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question.
本発明の明快度算出装置において、前記明瞭度算出手段は、if−else型のソースコードを用いて前記明瞭度を算出し、if文は、任意の単語毎に任意の明瞭度を紐づける条件文であり、else文は、前記任意の単語以外の単語に対し任意の明瞭度を紐づける条件文である、という態様であってもよい。 In the intelligibility calculation device of the present invention, the intelligibility calculation means calculates the intelligibility using an if-else type source code, and the if sentence is a condition for associating an arbitrary intelligibility with each arbitrary word. It may be a sentence, and the else sentence may be a conditional sentence that associates an arbitrary intelligibility with a word other than the arbitrary word.
本発明の明快度算出装置において、前記回答時間算出手段は、以下の(式1)を用いて、前記時間の長さを算出する、という態様であってもよい。
tt=t/t’ (式1)
tt:前記回答時間算出手段によって算出された前記時間の長さ
t:前記回答を取得するまでに要した時間の長さ
t’:前記回答を取得するまでに要した時間の長さの平均値
In the clarity calculation device of the present invention, the response time calculation means may be in an aspect of calculating the length of the time by using the following (Equation 1).
tt = t / t'(Equation 1)
tt: The length of the time calculated by the answer time calculation means t: The length of the time required to obtain the answer t': The average value of the length of the time required to obtain the answer
本発明の明快度算出装置において、前記明快度算出手段は、以下の(式2)を用いて、前記明快度を算出する、という態様であってもよい。
Cl=1/(amb×tt) (式2)
Cl:明快度
amb:前記明瞭度算出手段によって算出された前記明瞭度
tt:前記回答時間算出手段によって算出された前記時間の長さ
In the clarity calculation device of the present invention, the clarity calculation means may be in an embodiment of calculating the clarity using the following (Equation 2).
Cl = 1 / (amb × tt) (Equation 2)
Cl: Clarity amb: Clarity calculated by the clarity calculation means tt: Length of time calculated by the response time calculation means
本発明の明快度算出装置は、本発明の対話型報取得装置における前記明快度算出手段に用いられる、という態様であってもよい。 The clarity calculation device of the present invention may be used as the clarity calculation means in the interactive information acquisition device of the present invention.
本発明の意識度算出装置は、明快度算出手段、尤度設定手段、及び意識度算出手段を含み、前記明快度算出手段は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から明快度を算出し、前記明快度は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性ついてユーザが対話する意欲の程度を示す値であり、前記尤度設定手段は、前記質問属性毎に任意の尤度を設定し、前記意識度算出手段は、前記明快度と、前記尤度とを用いて、意識度を算出し、前記意識度は、ユーザが前記質問属性について考える意識の程度を示す値である、装置である。 The consciousness calculation device of the present invention includes a clarity calculation means, a likelihood setting means, and a consciousness calculation means, and the clarity calculation means calculates the clarity from the user's answer to at least one of a general question and a purpose question. The calculated clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question, and the likelihood setting means has an arbitrary likelihood for each question attribute. The consciousness calculation means calculates the consciousness using the clarity and the likelihood, and the consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute. , A device.
本発明の意識度算出装置において、前記意識度算出手段は、以下の(式3)を用いて、意識度を算出する、という態様であってもよい。
intn=Fv1+(cl−Fv2)×xn (式3)
intn:質問属性nにおける意識度
Fv1:予め設定した第1固定値
Fv2:予め設定した第2固定値
cl:前記明快度算出手段によって算出された明快度
xn:前記尤度設定手段によって設定された質問属性nにおける尤度
In the consciousness calculation device of the present invention, the consciousness calculation means may be in the form of calculating the consciousness using the following (Equation 3).
int n = Fv1 + (cl-Fv2) × x n (Equation 3)
int n : Consciousness degree in question attribute n Fv1: First fixed value Fv2 set in advance: Second fixed value set in advance cl: Clarity calculated by the clarity calculation means x n : Set by the likelihood setting means Likelihood at the question attribute n
前記(式3)を用いる態様において、本発明の意識度算出装置は、前記意識度算出手段は、i―1回目(i≧2)に算出した意識度を前記Fv1としてもよい。 In the embodiment using the above (Equation 3), in the consciousness calculation device of the present invention, the consciousness calculation means may set the consciousness calculated in the first i-1st time (i ≧ 2) as the Fv1.
本発明の意識度算出装置において、前記明快度算出手段は、本発明の明快度算出装置を用いて、前記明快度を算出する、という態様であってもよい。 In the consciousness calculation device of the present invention, the clarity calculation means may be an aspect of calculating the clarity using the clarity calculation device of the present invention.
本発明の意識度算出装置は、本発明の対話型情報取得装置における前記意識度算出手段に用いられる、という態様であってもよい。 The consciousness calculation device of the present invention may be used as the consciousness calculation means in the interactive information acquisition device of the present invention.
本発明の対話型情報取得方法において、前記閾値を満たす場合、前記明快度算出工程は、さらに、前記目的回答から前記明快度を算出し、前記目的回答取得工程は、さらに、前記目的回答と前記目的回答に対する前記明快度とを紐づけて格納する、という態様であってもよい。 In the interactive information acquisition method of the present invention, when the threshold value is satisfied, the clarity calculation step further calculates the clarity from the purpose answer, and the purpose answer acquisition step further calculates the purpose answer and the purpose answer. It may be a mode in which the clarity of the target answer is stored in association with the above-mentioned clarity.
本発明の対話型情報取得方法は、さらに、機械学習工程を含み、前記機械学習工程は、機械学習により、前記目的回答の明快度から、前記一般質問の提示から前記目的質問を提示するまでのシナリオをデータ化したシナリオデータを生成する、という態様であってもよい。前記態様において、前記機械学習工程は、機械学習により、前記意識度から、前記目的質問を提示するまでの最短の前記シナリオデータを生成する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition method of the present invention further includes a machine learning step, in which the machine learning step is from the clarity of the purpose answer to the presentation of the general question to the presentation of the purpose question by machine learning. It may be an aspect of generating scenario data obtained by converting a scenario into data. In the above aspect, the machine learning step may be an aspect in which the shortest scenario data from the degree of consciousness to the presentation of the target question is generated by machine learning.
本発明の対話型情報取得方法において、前記閾値を満たさない場合は、前記一般質問提示工程は、前記提示した一般質問とは異なる一般質問を提示する、という態様であってもよい。 In the interactive information acquisition method of the present invention, if the threshold value is not satisfied, the general question presenting step may present a general question different from the presented general question.
本発明の対話型情報取得方法において、前記質問属性は、1つの目的質問及び一般質問に対し、複数紐づけられており、前記目的質問提示工程は、前記提示した一般質問の複数の質問属性を全て含む目的質問を提示する、という態様であってもよい。 In the interactive information acquisition method of the present invention, a plurality of the question attributes are associated with one purpose question and a general question, and the purpose question presenting process sets a plurality of question attributes of the presented general question. It may be in the form of presenting a purpose question including all.
本発明の対話型情報取得方法は、さらに、注目度算出工程を含み、前記注目度算出工程は、前記質問属性が使用された回数を示す注目度を算出し、前記含意割合算出工程は、前記意識度と前記注目度とを乗じた値を含意割合として算出する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition method of the present invention further includes a attention level calculation step, the attention level calculation step calculates the attention level indicating the number of times the question attribute is used, and the implication ratio calculation step is the above. The mode may be such that a value obtained by multiplying the degree of consciousness and the degree of attention is calculated as an implication ratio.
本発明の対話型情報取得方法は、さらに、属性情報取得工程を含み、前記属性情報取得工程は、ユーザの属性情報を取得し、前記目的質問は、前記目的質問毎に回答者の条件を含み、前記目的質問提示工程は、前記属性情報に基づき、前記回答者の条件を満たす目的質問をユーザに提示する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition method of the present invention further includes an attribute information acquisition step, the attribute information acquisition step acquires user attribute information, and the target question includes a condition of a respondent for each of the target questions. The purpose question presenting step may be in a mode of presenting a purpose question satisfying the conditions of the respondent to the user based on the attribute information.
本発明の対話型情報取得方法は、さらに、音声入出力工程を含み、前記音声入出力工程は、前記一般質問提示工程及び前記目的質問提示工程における各前記提示を音声データとして出力し、且つ、前記一般回答取得工程及び前記目的回答取得工程における各前記取得を音声データとして入力する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition method of the present invention further includes a voice input / output step, in which the voice input / output step outputs each of the presentations in the general question presentation step and the purpose question presentation step as voice data, and The mode may be such that each of the acquisitions in the general response acquisition step and the purpose response acquisition step is input as voice data.
本発明の対話型情報取得方法は、さらに、目的回答更新工程を含み、前記目的回答取得工程は、さらに、前記目的回答を格納した時刻情報を前記目的回答と紐づけて前記意志データベースに格納し、前記目的回答更新工程は、前記時刻情報が予め設定した期間を経過した場合、前記格納した目的回答及び前記時刻情報の少なくとも一方を更新する、という態様であってもよい。前記態様において、前記目的回答更新工程は、前記目的回答の更新頻度が低い目的質問における前記期間を延長する、という態様であってもよい。 The interactive information acquisition method of the present invention further includes a purpose response updating step, and the purpose response acquisition step further stores the time information in which the purpose answer is stored in the intention database in association with the purpose response. The purpose response updating step may be in a mode of updating at least one of the stored purpose response and the time information when the time information elapses in a preset period. In the above aspect, the objective answer updating step may be an embodiment in which the period of the objective question in which the update frequency of the objective answer is low is extended.
本発明の明快度算出方法は、明瞭度算出工程、回答時間算出工程、及び明快度算出工程を含み、前記明瞭度算出工程は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から、回答の明瞭さの程度を示す明瞭度を算出し、前記回答時間算出工程は、前記回答が得られるまでの時間の長さを算出し、前記明快度算出工程は、前記明快度及び前記時間の長さを用いて、明快度を算出し、前記明快度は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性についてユーザが対話する意欲の程度を示す値である、方法である。 The intelligibility calculation method of the present invention includes an intelligibility calculation step, an answer time calculation step, and an intelligibility calculation step, and the intelligibility calculation step is an answer from a user's answer to at least one of a general question and a purpose question. The intelligibility indicating the degree of intelligibility is calculated, the answer time calculation step calculates the length of time until the answer is obtained, and the intelligibility calculation step is the intelligibility and the length of time. Is used to calculate the intelligibility, and the intelligibility is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question.
本発明の明快度算出方法において、前記明瞭度算出工程は、if−else型のソースコードを用いて前記明瞭度を算出し、if文は、任意の単語毎に任意の明瞭度を紐づける条件文であり、else文は、前記任意の単語以外の単語に対し任意の明瞭度を紐づける条件文である、という態様であってもよい。 In the intelligibility calculation method of the present invention, the intelligibility calculation step calculates the intelligibility using an if-else type source code, and the if sentence is a condition for associating an arbitrary intelligibility with each arbitrary word. It may be a sentence, and the else sentence may be a conditional sentence that associates an arbitrary intelligibility with a word other than the arbitrary word.
本発明の明快度算出方法において、前記回答時間算出工程は、以下の(式1)を用いて、前記時間の長さを算出する、という態様であってもよい。
tt=t/t’ (式1)
tt:前記回答時間算出工程によって算出された前記時間の長さ
t:前記回答を取得するまでに要した時間の長さ
t’:前記回答を取得するまでに要した時間の長さの平均値
In the clarity calculation method of the present invention, the response time calculation step may be an embodiment in which the length of the time is calculated using the following (Equation 1).
tt = t / t'(Equation 1)
tt: The length of the time calculated by the answer time calculation step t: The length of the time required to obtain the answer t': The average value of the length of the time required to obtain the answer
本発明の明快度算出方法において、前記明快度算出工程は、以下の(式2)を用いて、前記明快度を算出する、という態様であってもよい。
Cl=1/(amb×tt) (式2)
Cl:明快度
amb:前記明瞭度算出工程によって算出された前記明瞭度
tt:前記回答時間算出工程によって算出された前記時間の長さ
In the clarity calculation method of the present invention, the clarity calculation step may be an embodiment in which the clarity is calculated using the following (Equation 2).
Cl = 1 / (amb × tt) (Equation 2)
Cl: Clarity amb: Clarity calculated by the clarity calculation step tt: Length of time calculated by the response time calculation step
本発明の明快度算出方法は、本発明の対話型情報取得方法における前記明快度算出工程に用いられる、という態様であってもよい。 The clarity calculation method of the present invention may be used in the clarity calculation step of the interactive information acquisition method of the present invention.
本発明の意識度算出方法は、明快度算出工程、尤度設定工程、及び意識度算出工程を含み、前記明快度算出工程は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から明快度を算出し、前記明快度は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性ついてユーザが対話する意欲の程度を示す値であり、前記尤度設定工程は、前記質問属性毎に任意の尤度を設定し、前記意識度算出工程は、前記明快度と、前記尤度とを用いて、意識度を算出し、前記意識度は、ユーザが前記質問属性ついて考える意識の程度を示す値である、方法である。 The consciousness calculation method of the present invention includes a clarity calculation step, a likelihood setting step, and a consciousness calculation step, and the clarity calculation step calculates the clarity from the user's answer to at least one of a general question and a purpose question. The calculated clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question, and the likelihood setting step is an arbitrary likelihood for each question attribute. Is set, and the consciousness calculation step calculates the consciousness using the clarity and the likelihood, and the consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute. , The method.
本発明の意識度算出方法において、前記意識度算出工程は、以下の(式3)を用いて、意識度を算出する、という態様であってもよい。
intn=Fv1+(cl−Fv2)×xn (式3)
intn:質問属性nにおける意識度
Fv1:予め設定した第1固定値
Fv2:予め設定した第2固定値
cl:前記明快度算出工程によって算出された明快度
xn:前記尤度設定工程によって設定された質問属性nにおける尤度
In the consciousness calculation method of the present invention, the consciousness calculation step may be in the form of calculating the consciousness using the following (Equation 3).
int n = Fv1 + (cl-Fv2) × x n (Equation 3)
int n : Consciousness degree in question attribute n Fv1: First fixed value Fv2 set in advance: Second fixed value set in advance cl: Clarity calculated by the clarity calculation step x n : Set by the likelihood setting step Likelihood at the question attribute n
前記(式3)を用いる態様において、本発明の意識度算出方法は、前記意識度算出工程は、i―1回目(i≧2)に算出した意識度を前記Fv1としてもよい。 In the aspect using the above (Equation 3), in the consciousness calculation method of the present invention, the consciousness calculated in the first i-1st time (i ≧ 2) may be set as Fv1 in the consciousness calculation step.
本発明の意識度算出方法において、前記明快度算出工程は、本発明の明快度算出方法を用いて、前記明快度を算出する、という態様であってもよい。 In the consciousness calculation method of the present invention, the clarity calculation step may be an aspect of calculating the clarity using the clarity calculation method of the present invention.
本発明の意識度算出方法は、本発明の対話型情報取得方法における前記意識度算出工程に用いられる、という態様であってもよい。 The consciousness calculation method of the present invention may be used in the consciousness calculation step in the interactive information acquisition method of the present invention.
本発明のプログラムは、本発明の対話型情報取得方法、明快度算出方法、及び意識度算出方法の少なくとも一つをコンピュータ上で実行可能なプログラムである。 The program of the present invention is a program capable of executing at least one of the interactive information acquisition method, the clarity calculation method, and the consciousness calculation method of the present invention on a computer.
本発明の記録媒体は、本発明のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 The recording medium of the present invention is a computer-readable recording medium on which the program of the present invention is recorded.
本発明において、「ユーザ」とは、提示された質問(一般質問及び目的質問)に回答するユーザであり、回答者ともいう。また、本発明において、「対話」とは、例えば、ユーザと本発明の対話型情報取得装置とで、会話形式のインターフェイス(例えば、LINE(登録商標)等)を介した対話であってもよいし、スピーカーやマイク等の音声入出力装置を介した対話であってもよい。 In the present invention, the "user" is a user who answers a presented question (general question and purpose question), and is also referred to as a respondent. Further, in the present invention, the "dialogue" may be, for example, a dialogue between the user and the interactive information acquisition device of the present invention via a conversational interface (for example, LINE (registered trademark)). However, it may be a dialogue via an audio input / output device such as a speaker or a microphone.
本発明の適用分野は、医療や介護の分野に限定されず、特定の人から情報を取得する必要がある様々な分野において適用可能である。具体的には、例えば、医療、介護、教育、カウンセリング等の分野である。 The field of application of the present invention is not limited to the fields of medical treatment and long-term care, but can be applied to various fields in which information needs to be obtained from a specific person. Specifically, for example, it is in the fields of medical care, long-term care, education, counseling, and the like.
本発明の実施形態について図を用いて説明する。本発明は、以下の実施形態には限定されない。以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用でき、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。 An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The present invention is not limited to the following embodiments. In each of the following figures, the same parts are designated by the same reference numerals. Further, the explanations of the respective embodiments can be referred to each other unless otherwise specified, and the configurations of the respective embodiments can be combined unless otherwise specified.
[実施形態1]
図1は、本実施形態の対話型情報取得装置10の一例の構成を示すブロック図である。図1に示すように、本装置10は、一般質問提示手段11、一般回答取得手段12、明快度算出手段13、意識度算出手段14、含意割合算出手段15、判定手段16、目的質問提示手段17、及び目的回答取得手段18を含む。また、本装置10は、例えば、さらに、機械学習手段や注目度算出手段、属性情報取得手段、音声入出力手段、目的回答更新手段等を含んでもよい。
[Embodiment 1]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an example of the interactive
本装置10は、例えば、前記各部を含む1つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網3を介して接続可能な装置でもよい。また、本装置10は、前記通信回線網を介して、後述する外部装置と接続可能である。通信回線網3は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。通信回線網3は、例えば、インターネット回線、WWW(World Wide Web)、電話回線、LAN(Local Area Network)、SAN(Storage Area Network)、DTN(Delay Tolerant Networking)等があげられる。無線通信としては、例えば、WiFi(Wireless Fidelity)、Bluetooth(登録商標)等が挙げられる。前記無線通信としては、各装置が直接通信する形態(Ad Hoc通信)、アクセスポイントを介した間接通信のいずれであってもよい。本装置10は、例えば、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本装置10は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ(PC、例えば、デスクトップ型、ノート型)、スマートフォン、タブレット端末等であってもよい。
The
図2に、本装置10のハードウエア構成のブロック図を例示する。本装置10は、例えば、中央演算装置(CPU,GPU等)101、メモリ102、バス103、記憶装置104、入力装置105、表示装置106、通信デバイス107等を有する。本装置10のハードウエア構成の各部は、それぞれのインタフェース(I/F)により、バス103を介して相互に接続されている。
FIG. 2 illustrates a block diagram of the hardware configuration of the
中央演算装置(中央処理装置)101は、本装置10の全体の制御を担う。本装置10において、中央演算装置101により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、中央演算装置101が、一般質問提示手段11、一般回答取得手段12、明快度算出手段13、意識度算出手段14、含意割合算出手段15、判定手段16、目的質問提示手段17、及び目的回答取得手段18として機能する。また、本装置10が、さらに、機械学習手段、注目度算出手段、属性情報取得手段、音声入出力手段、及び目的回答更新手段を含む場合、中央演算装置101は、例えば、前記機械学習手段、前記注目度算出手段、前記属性情報取得手段、前記音声入出力手段、及び前記目的回答更新手段として機能する。
The central processing unit (central processing unit) 101 is responsible for overall control of the
バス103は、例えば、外部装置とも接続できる。前記外部装置は、例えば、外部データベース(例えば、後述の一般質問データベース40、目的質問データベース50、及び意思データベース60等)、プリンター、後述の明快度算出装置20、及び後述の意識度算出装置30等があげられる。本装置10は、例えば、バス103に接続された通信デバイス107により、通信回線網3に接続でき、通信回線網3を介して、外部装置と接続することもできる。
The
メモリ102は、例えば、メインメモリ(主記憶装置)が挙げられる。中央演算装置101が処理を行う際には、例えば、後述する記憶装置104に記憶されている本発明のプログラム等の種々の動作プログラムを、メモリ102が読み込み、中央演算装置101は、メモリ102からデータを受け取って、プログラムを実行する。前記メインメモリは、例えば、RAM(ランダムアクセスメモリ)である。また、メモリ102は、例えば、ROM(読み出し専用メモリ)であってもよい。
Examples of the
記憶装置104は、例えば、前記メインメモリ(主記憶装置)に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶装置104には、本発明のプログラムを含む動作プログラムが格納されている。記憶装置104は、例えば、記録媒体と、記録媒体に読み書きするドライブとの組合せであってもよい。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、HD(ハードディスク)、CD−ROM、CD−R、CD−RW、MO、DVD、フラッシュメモリー、メモリーカード等が挙げられる。記憶装置104は、例えば、記録媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ(HDD)、及びソリッドステートドライブ(SSD)であってもよい。
The
本装置10において、メモリ102及び記憶装置104は、管理者からのアクセス情報及びログ情報、並びに、外部データベース(図示せず)から取得した情報を記憶することも可能である。
In the
本装置10は、例えば、さらに、入力装置105、表示装置106を有する。入力装置105は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス等である。表示装置106は、例えば、LEDディスプレイ、液晶ディスプレイ等が挙げられる。
The
本装置10は、前述のように、通信デバイス107により通信回線網3を介して、一般質問データベース40、目的質問データベース50、及び意思データベース60と通信可能である。また、一般質問データベース40、目的質問データベース50、及び意思データベース60は、例えば、それぞれが、通信回線網3を介して通信可能であってもよい。
As described above, the
つぎに、本実施形態の対話型情報取得方法の一例を、図3のフローチャートに基づき説明する。本実施形態の対話型情報取得方法は、例えば、図1の対話型情報取得装置10を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態の対話型情報取得方法は、図1の対話型情報取得装置10の使用には限定されない。
Next, an example of the interactive information acquisition method of the present embodiment will be described based on the flowchart of FIG. The interactive information acquisition method of the present embodiment is implemented as follows, for example, by using the interactive
まず、一般質問提示手段11により、一般質問データベース40を参照して、一般質問をユーザに提示する(S1)。一般質問データベース40は、予め設定された質問属性毎に一般質問を格納したデータベースである。前記一般質問は、後述の目的質問ではない質問であり、特に制限されず、例えば、後述の目的質問と同一の質問属性を有する質問等である。また、一般質問データベース40は、例えば、さらに、相槌や挨拶等の雑談を含んでもよい。そして、一般質問提示手段11は、前記雑談と前記一般質問とを合わせて提示してもよい。前記質問属性は、特に制限されず、例えば、質問者や本装置10の管理者等が任意に設定できる。前記質問属性は、例えば、1つの前記一般質問及び後述の目的質問に対し、複数紐づけられていてもよい。前記提示の形式は、特に制限されず、例えば、会話形式のインターフェイスにより前記一般質問をテキストデータとしてユーザに提示してもよい。また、本装置10が、例えば、さらに、前記音声入出力手段を含む場合は、後述のように前記一般質問を音声データとしてユーザに提示してもよい。
First, the general question presenting means 11 refers to the
つぎに、一般回答取得手段12により、前記一般質問に対するユーザの一般回答を取得する(S2)。前記取得の形式は、特に制限されず、例えば、会話形式のインターフェイスにより前記一般回答をテキストデータとしてユーザから取得してもよい。また、本装置10が、例えば、さらに、前記音声入出力手段を含む場合は、後述のように、前記一般回答を音声データとしてユーザから取得してもよい。
Next, the general answer acquisition means 12 acquires the user's general answer to the general question (S2). The format of the acquisition is not particularly limited, and for example, the general answer may be acquired from the user as text data by using a conversational interface. Further, when the
つぎに、明快度算出手段13により、前記一般回答から明快度を算出する(S3)。前記明快度は、ユーザが前記質問属性について対話する意欲の程度を示す値である。具体的には、例えば、後述の明快度算出装置を用いて前記明快度を算出可能である。 Next, the clarity calculation means 13 calculates the clarity from the general answer (S3). The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute. Specifically, for example, the clarity can be calculated using a clarity calculation device described later.
つぎに、意識度算出手段14により、前記提示した一般質問に設定された質問属性及び前記明快度を用いて、前記質問属性毎に意識度を算出する(S4)。前記意識度は、ユーザが前記質問属性について考える意識の程度を示す値である。具体的には、例えば、後述の意識度算出装置を用いて前記意識度を算出可能である。前記意識度は、例えば、前記一般質問データベース40に前記一般質問と紐づけて格納されてもよい。
Next, the consciousness calculation means 14 calculates the consciousness for each question attribute using the question attribute set for the presented general question and the clarity (S4). The degree of consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute. Specifically, for example, the consciousness level can be calculated using a consciousness level calculation device described later. The degree of consciousness may be stored in the
つぎに、含意割合算出手段15により、前記意識度から前記質問属性毎の前記提示した一般質問における含意割合を算出する(S5)。前記含意割合とは、前記提示した一般質問における前記質問属性の含意の割合を示す値である。 Next, the implication ratio calculation means 15 calculates the implication ratio in the presented general question for each question attribute from the degree of consciousness (S5). The implication ratio is a value indicating the implication ratio of the question attribute in the presented general question.
つぎに、判定手段16により、目的質問データベース50を参照して、前記含意割合が閾値を満たすか否かを判定する(S6)。目的質問データベース50は、目的質問と含意割合の閾値とを格納したデータベースである。前記閾値は、特に制限されず、例えば、質問者や本装置10の管理者等が任意に設定できる。前記目的質問は、前記質問属性により前記一般質問と紐づけられている。前記目的質問は、質問者がユーザに聞きたい質問であり、特に制限されず、例えば、延命治療希望意思の有無、臓器提供意思の有無、身辺整理に関する事項、将来の進路、職場や学校における悩み等のユーザが回答することに心理的抵抗を感じる質問であることが好ましい。また、目的質問データベース50は、例えば、さらに、相槌や挨拶等の雑談を含んでもよい。そして、後述の目的質問提示手段17は、前記雑談と前記一般質問とを合わせて提示してもよい。
Next, the determination means 16 refers to the
前記閾値を満たす場合(YES)、目的質問提示手段17により、目的質問データベース50を参照して、前記設定された質問属性と紐づけられている前記目的質問をユーザに提示する(S7)。目的質問提示手段17は、例えば、前述のように前記質問属性が複数の場合、前記一般質問の複数の質問属性を全て含む目的質問を提示してもよい。具体的には、例えば、前記提示した一般質問の質問属性が(食事、家族)であれば、前記目的質問として、質問属性(食事、家族)や質問属性(食事、家族、家事)等と紐づけられた目的質問を提示する。前記提示の形式は、特に制限されず、例えば、会話形式のインターフェイスにより前記目的質問をテキストデータとしてユーザに提示してもよい。また、本装置10が、例えば、さらに、前記音声入出力手段を含む場合は、後述のように前記目的質問を音声データとしてユーザに提示してもよい。
When the threshold value is satisfied (YES), the target question presenting means 17 refers to the
つぎに、目的回答取得手段18により、前記目的質問に対するユーザの目的回答を取得する(S8)。そして、目的回答取得手段18により、前記取得した回答を意思データベース60に格納し(S9)、終了する(END)。意思データベース60は、前記目的質問に対するユーザの目的回答を格納するデータベースである。前記取得の形式は、特に制限されず、例えば、会話形式のインターフェイスにより前記目的回答をテキストデータとしてユーザから取得してもよい。また、本装置10が、例えば、さらに、前記音声入出力手段を含む場合は、後述のように、前記目的回答を音声データとしてユーザから取得してもよい。
Next, the purpose answer acquisition means 18 acquires the user's purpose answer to the purpose question (S8). Then, the purpose answer acquisition means 18 stores the acquired answer in the intention database 60 (S9) and ends (END). The
また、本装置10は、例えば、前記工程(S8)の後、且つ前記工程(S9)の前に、明快度算出手段13により、さらに、前記目的回答から前記明快度を算出してもよい。そして、目的回答取得手段18は、さらに、前記目的回答と前記目的回答に対する前記明快度とを紐づけて格納してもよい。前記目的回答に対する前記明快度を算出する場合、本装置10は、例えば、さらに、機械学習手段を含んでもよい。前記機械学習手段は、機械学習により、前記目的回答の明快度から、前記一般質問の提示から前記目的質問を提示するまでのシナリオをデータ化したシナリオデータを生成する。前記機械学習は、特に制限されず、例えば、公知の技術を用いることができる。前記シナリオについて、具体的には、後述する。これにより、本装置10は、例えば、前記目的質問の明快度が高くなりやすいシナリオデータを生成可能である。さらに、前記機械学習手段は、機械学習により、前記意識度から、前記目的質問を提示するまでの最短の前記シナリオデータを生成してもよい。これにより、本装置10は、例えば、前記目的質問を提示するまでの一般質問の質問回数が少なくなり、ユーザにとっての煩わしさを抑制できる。
Further, the
一方で、前記閾値を満たさない場合は(NO)、例えば、そのまま処理を終了してもよい(END)。また、前記閾値を満たさない場合は(NO)、例えば、前記工程(S1)に戻り、反復処理してもよい。反復処理の前記工程(S1)は、例えば、前記提示した一般質問とは異なる一般質問を提示する。前記異なる一般質問としては、例えば、過去の処理により、前記目的回答が取得されておらず、且つ前記提示した一般質問以外で前記意識度が最も高い一般質問であることが好ましい。 On the other hand, if the threshold value is not satisfied (NO), for example, the process may be terminated as it is (END). If the threshold value is not satisfied, (NO), for example, the process may be returned to the step (S1) and repeated processing may be performed. The step (S1) of the iterative process presents, for example, a general question different from the general question presented. As the different general question, for example, it is preferable that the target answer has not been obtained by the past processing and the general question has the highest degree of consciousness other than the presented general question.
本装置10は、例えば、さらに、注目度算出手段を含んでもよい。前記注目度算出手段は、例えば、前記工程(S5)の前に、前記質問属性が使用された回数を示す注目度を算出する。すなわち、前記回数が多くなるに比例して、前記注目度も高くなる。この場合、含意割合算出手段15は、前記意識度と前記注目度とを乗じた値を含意割合として算出する。
The
本装置10は、例えば、さらに、属性情報取得手段を含んでもよい。この場合、本装置10は、例えば、前記工程(S7)の前に、前記属性情報取得手段により、ユーザの属性情報を取得する。前記属性情報は、特に制限されず、例えば、年齢、性別、国籍、職業、趣味、家族構成、友人関係、病歴、職歴、学歴等の情報である。前記属性情報は、1つでもよいし、2つ以上取得してもよい。前記属性情報の取得は、例えば、入力装置105や通信デバイス107等を介して取得できる。そして、前記目的質問は、例えば、前記目的質問毎に回答者の条件を含む。前記回答者は、本装置10により提示された各質問に回答するユーザである。前記回答者の条件は、特に制限されず、例えば、質問者及び本装置10の管理者等が任意に設定できる。具体的には、例えば、年齢、性別、国籍、職業、趣味、家族構成、友人関係、病歴、職歴、学歴等の条件である。これらの条件は、1つでもよいし、組み合わせてもよい。そして、この場合において、目的質問提示手段17は、前記属性情報に基づき、前記回答者の条件を満たす目的質問をユーザに提示する。すなわち、前記属性情報が、例えば、「65歳、男性、子供あり」であれば、目的質問提示手段17は、回答条件が「60〜70歳」、「60〜70歳、男性」、「60〜70歳、男性、子供あり」等の目的質問を提示可能である。
The
本装置10は、例えば、さらに、音声入出力手段を含んでもよい。前記音声入出力手段は、一般質問提示手段11及び目的質問提示手段17における各前記提示を音声データとして出力する。また、一般回答取得手段12及び目的回答取得手段18における各前記取得を音声データとして入力する。
The
本装置10は、例えば、さらに、前記目的回答更新手段を含んでもよい。この場合、前記目的回答取得手段は、さらに、前記目的回答を格納した時刻情報を前記目的回答と紐づけて意思データベース60に格納する。そして、前記目的回答更新手段は、前記格納した時刻情報から予め設定した期間(例えば、6か月毎等)を経過した場合、前記格納した目的回答及び前記時刻情報の少なくとも一方を更新する。具体的には、例えば、予め設定した期間を経過した前記目的回答に対し、前記目的回答が得られた時のシナリオデータを参照して、前記一般質問及び前記目的質問を再提示することで、前記更新をしてもよい。また、予め設定した期間を経過した前記目的回答に対し、前記目的回答が得られた時の前記目的質問のみを再提示してもよい。これにより、本装置10は、例えば、定期的にユーザ(回答者)の意思を確認することが可能である。
The
前記目的回答更新手段は、例えば、さらに、前記目的回答の更新頻度が低い目的質問における前記期間を延長してもよい。前記更新頻度は、例えば、意思データベース60に格納された前記目的回答のログデータから算出可能である。具体的には、例えば、前記更新頻度により、前々回取得された目的回答と、前回取得された目的回答と、今回取得された目的回答とが、同一内容であれば、次回取得される目的回答も同一内容であると予測可能である。すなわち、本装置10は、例えば、前記目的回答更新手段により、ユーザの意思(目的回答)の変化傾向を読取ることが可能である。これにより、本装置10は、例えば、ユーザの意思が固い(すなわち、前記更新頻度が低い)前記目的質問の再提示期間を延ばすことで、ユーザにとっての煩わしさや手間を省くことが可能である。
The purpose answer updating means may further extend the period of the purpose question in which the purpose answer is updated infrequently. The update frequency can be calculated from, for example, the log data of the purpose response stored in the
ここで、図4にユーザに本発明を適用した一例を示す。図4において、本装置10は、本発明のプログラムがインストールされたチャットボット1として図示するが、例示であって、これに限定されない。図4において、左側は、チャットボット1とユーザ2との対話の一例を示し、右側は、前記対話におけるチャットボット1内の処理結果の一例を示す。図4に示すように、チャットボット1は、まず、一般的質問として、質問Aをユーザ2に提示する。つぎに、ユーザ2は、前記質問Aに対する回答として、回答Aをチャットボット1に話す。チャットボット1は、前記回答Aを一般回答として取得する。前記質問Aと前記回答Aとを合わせて、対話Aともいう。そして、チャットボット1は、前記回答Aから前記明快度、前記意識度、前記含意割合をそれぞれ算出する。具体的な算出方法については、後述する。そして、図4に示すように、前記対話Aは、前記各算出の結果、チャットボット1により、前記含意割合の閾値を満たさないと判定された。そのため、チャットボット1は、次の一般質問として質問Bをユーザに提示し、前記対話Aと同様にして、回答Bを取得する(対話B)。そして、前記対話Aと同様に、前記対話Bは、前記含意割合の閾値を満たさないと判定された。そのため、チャットボット1は、次の一般質問として質問Cをユーザに提示し、前記対話Aと同様にして、回答Cを取得する(対話C)。そして、前記対話Cは、前記各算出の結果、チャットボット1により、前記含意割合の閾値を満たすと判定され、目的質問データベース50を参照して、目的質問「将来、自分の食事介助が必要になったら?」を提示する。なお、図4において、チャットボット1は、他のチャットボットと通信している。そして、前記機械学習手段により、前記明確度が高い目的回答が得られやすいように、前記目的質問の文脈を修飾して、前記修飾した目的質問をユーザ2に提示している(質問D)。そして、チャットボット1は、ユーザ2から回答Dを取得し、前記回答Dから各算出を実行する。ここで、本発明において、シナリオとは、例えば、図4に示すように、最初の一般的質問を提示した対話Aから目的質問を提示した対話Dまでの一連の流れのことをいう。
Here, FIG. 4 shows an example in which the present invention is applied to a user. In FIG. 4, the
図5にユーザに本発明を適用したその他の例を示す。図5において、対話A〜Dの各内容、及び各処理結果が異なる以外は、図4に示す一例と同様である。 FIG. 5 shows another example in which the present invention is applied to a user. FIG. 5 is the same as the example shown in FIG. 4, except that the contents of the dialogues A to D and the processing results are different.
本実施形態によれば、一般質問を提示してから目的質問を提示するため、例えば、対話しながら容易に情報を取得可能である。また、一般質問と目的質問とは、前記質問属性により紐づけられている。そのため、ユーザは、回答することに心理的抵抗がある目的質問であっても、心理的抵抗が低い一般質問について回答するにつれて、心理的抵抗が抑制され、前記目的質問について考え、回答しやすくなる。 According to the present embodiment, since the general question is presented and then the target question is presented, for example, information can be easily acquired while having a dialogue. In addition, the general question and the purpose question are linked by the question attribute. Therefore, even if the purpose question has psychological resistance to be answered, the user can easily think about and answer the purpose question as the general question with low psychological resistance is answered. ..
[実施形態2]
図6は、本実施形態の明快度算出装置20の一例の構成を示すブロック図である。図6に示すように、本装置20は、明瞭度算出手段21、回答時間算出手段22、及び明快度算出手段23を含む。本装置20は、例えば、前記実施形態1の対話型情報取得装置10における明快度算出手段13として用いることができる。
[Embodiment 2]
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of an example of the
本装置20は、例えば、前記各部を含む1つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。また、図示していないが、本装置20は、前記通信回線網を介して、後述する外部装置と接続可能である。前記通信回線網は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、前述と同様である。本装置20は、例えば、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本装置20は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ(PC、例えば、デスクトップ型、ノート型)、スマートフォン、タブレット端末等であってもよい。
The
図7に、本装置20のハードウエア構成のブロック図を例示する。本装置20は、例えば、中央演算装置(CPU,GPU等)101、メモリ102、バス103、記憶装置104、入力装置105、表示装置(ディスプレイ)106、通信デバイス107等を有する。本装置20のハードウエア構成の各部は、それぞれのインタフェース(I/F)により、バス103を介して相互に接続されている。本装置20のハードウエア構成の各部の説明は、特に言及がない限り、例えば、前記実施形態1の対話型情報取得装置10におけるハードウエア構成の各部の説明を援用できる。
FIG. 7 illustrates a block diagram of the hardware configuration of the
中央演算装置(中央処理装置)101は、例えば、明瞭度算出手段21、回答時間算出手段22、及び明快度算出手段23として機能する。 The central processing unit (central processing unit) 101 functions as, for example, the clarity calculation means 21, the response time calculation means 22, and the clarity calculation means 23.
つぎに、本実施形態の明快度算出方法の一例を、図8のフローチャートに基づき説明する。本実施形態の明快度算出方法は、例えば、図6の明快度算出装置20を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態の明快度算出方法は、図6の明快度算出装置20の使用には限定されない。
Next, an example of the clarity calculation method of the present embodiment will be described based on the flowchart of FIG. The clarity calculation method of the present embodiment is carried out as follows, for example, by using the
まず、明瞭度算出手段21により、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から、回答の明瞭さの程度を示す明瞭度を算出する(S1)。前記一般質問及び前記目的質問は、例えば、前述と同様である。明瞭度算出手段21は、例えば、if−else型のソースコードを用いて前記明瞭度を算出してもよい。この場合において、if文は、任意の単語毎に任意の明瞭度を紐づける条件文であり、else文は、前記任意の単語以外の単語に対し任意の明瞭度を紐づける条件文である。前記if文における各単語は、例えば、辞書に含まれる単語である。具体的には、例えば、以下のソースコードを用いて明瞭度(amb)を設定できる。なお、下記のソースコードは、例示であって、これに限定されない。また、下記のソースコードのif文において、単語「はい」から単語「えーと」の間には、複数の単語が任意の明瞭度と紐づけられて存在する。前記任意の明瞭度は、下記ソースコードにおいて、明瞭度が高い単語ほど小さい数字を付与して、10段階で評価しているが、例示であって、これに限定されない。また、下記ソースコードにおいて、前記else文における前記任意の明瞭度は、「2」とした。明瞭度算出手段21は、例えば、図4に示す回答B「えーと、あんまりない。なかなか機会がないね。」から、下記ソースコード「えーと:10」を参照し、前記回答Bの明瞭度を10として算出する。すなわち、前記回答Bの明瞭度は、低いといえる。
amb=if(はい::1、…えーと:10)else 2
First, the intelligibility calculating means 21 calculates the intelligibility indicating the degree of intelligibility of the answer from the user's answer to at least one of the general question and the purpose question (S1). The general question and the purpose question are, for example, the same as described above. The intelligibility calculation means 21 may calculate the intelligibility using, for example, an if-else type source code. In this case, the if sentence is a conditional sentence that associates an arbitrary intelligibility with each arbitrary word, and the else sentence is a conditional sentence that associates an arbitrary intelligibility with a word other than the arbitrary word. Each word in the if statement is, for example, a word included in a dictionary. Specifically, for example, the intelligibility (amb) can be set using the following source code. The following source code is an example and is not limited thereto. Further, in the if sentence of the following source code, a plurality of words are associated with arbitrary intelligibility between the words "yes" and the words "er". In the following source code, the arbitrary intelligibility is evaluated on a scale of 10 by giving a smaller number to a word having higher intelligibility, but it is an example and is not limited thereto. Further, in the following source code, the arbitrary intelligibility in the else statement is set to "2". For example, the intelligibility calculation means 21 refers to the following source code "um: 10" from the answer B "Well, not so much. I don't have a chance." Shown in FIG. 4, and sets the intelligibility of the answer B to 10. Calculate as. That is, it can be said that the intelligibility of the answer B is low.
amb = if (yes :: 1, ... um: 10) else 2
つぎに、回答時間算出手段22により、前記回答が得られるまでの時間の長さを算出する(S2)。前記時間の単位は、特に制限されず、例えば、時、分、及び秒等があり、好ましくは、秒である。具体的には、例えば、一般質問及び目的質問の少なくとも一方をユーザに提示してから回答が得られるまでの時間の長さの合計として算出してもよい。また、前記ユーザが本装置20を複数回使用している場合、例えば、以下の(式1)を用いて前記時間の長さを算出してもよい。前記算出した時間の長さは、例えば、記憶装置104に記憶してもよい。前記工程(S2)は、例えば、前記工程(S1)の前に処理してもよいし、前記工程(S1)と並行して処理してもよい。
tt=t/t’ (式1)
tt:回答時間算出手段22によって算出された前記時間の長さ
t:前記回答を取得するまでに要した時間の長さ
t’:前記回答を取得するまでに要した時間の長さの平均値
Next, the response time calculation means 22 calculates the length of time until the answer is obtained (S2). The unit of time is not particularly limited, and includes, for example, hours, minutes, seconds, and the like, preferably seconds. Specifically, for example, it may be calculated as the total length of time from presenting at least one of the general question and the purpose question to the user until an answer is obtained. Further, when the user uses the apparatus 20 a plurality of times, for example, the length of the time may be calculated using the following (Equation 1). The calculated length of time may be stored in the
tt = t / t'(Equation 1)
tt: The length of time calculated by the response time calculation means 22 t: The length of time required to obtain the answer t': The average value of the length of time required to obtain the answer
前記t’は、特定のユーザに基づく平均値でもよいし、複数のユーザに基づく平均値であってもよい。前記t’が前記tよりも短い場合、ユーザは、例えば、いつもよりも悩まずに回答できたことを意味する。また、前記t’が前記tよりも短い場合、前記算出された前記ttの値は、例えば、0以上且つ1以下となる。そのため、本装置20が、例えば、後述の(式2)を用いて明快度(cl)を算出する場合に、明瞭度(amb)と前記ttとをかけた値が小さくなり、明快度clが大きくなる。
The t'may be an average value based on a specific user, or may be an average value based on a plurality of users. When the t'is shorter than the t, it means that the user was able to answer with less trouble than usual, for example. When the t'is shorter than the t, the calculated value of the tt is, for example, 0 or more and 1 or less. Therefore, when the
そして、明快度算出手段23により、前記明快度及び前記時間の長さを用いて、明快度を算出し(S3)、終了する(END)。前記明快度は、前述と同様に、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性ついてユーザが対話する意欲の程度を示す値である。具体的には、例えば、以下の(式2)を用いて、前記明快度を算出してもよい。
Cl=1/(amb×tt) (式2)
Cl:明快度
amb:明瞭度算出手段21によって算出された前記明瞭度
tt:回答時間算出手段22によって算出された前記時間の長さ
Then, the clarity calculation means 23 calculates the clarity using the clarity and the length of the time (S3), and ends (END). The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question, as described above. Specifically, for example, the clarity may be calculated using the following (Equation 2).
Cl = 1 / (amb × tt) (Equation 2)
Cl: Clarity amb: The intelligibility calculated by the intelligibility calculating means 21 tt: The length of the time calculated by the answering
本実施形態によれば、ユーザが対話する意欲の程度を数値化することができる。これにより、本装置20を含む対話型情報取得装置は、前記意欲の高い質問をすることができるため、ユーザからの回答が得られやすく、容易に情報を取得できる。前記対話型情報取得装置は、特に制限されないが、本発明の対話型情報取得装置であることが好ましい。
According to this embodiment, the degree of motivation of the user to interact can be quantified. As a result, the interactive information acquisition device including the
[実施形態3]
図9は、本実施形態の意識度算出装置30の一例の構成を示すブロック図である。図9に示すように、本装置30は、明快度算出手段31、尤度設定手段32、及び意識度算出手段33を含む。本装置30は、例えば、前記実施形態1の対話型情報取得装置10における意識度算出手段14として用いることができる。
[Embodiment 3]
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of an example of the
本装置30は、例えば、前記各部を含む1つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。また、図示していないが、本装置30は、前記通信回線網を介して、後述する外部装置と接続可能である。前記通信回線網は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、前述と同様である。本装置30は、例えば、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本装置30は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ(PC、例えば、デスクトップ型、ノート型)、スマートフォン、タブレット端末等であってもよい。
The
図10に、本装置30のハードウエア構成のブロック図を例示する。本装置30は、例えば、中央演算装置(CPU,GPU等)101、メモリ102、バス103、記憶装置104、入力装置105、表示装置(ディスプレイ)106、通信デバイス107等を有する。本装置30のハードウエア構成の各部は、それぞれのインタフェース(I/F)により、バス103を介して相互に接続されている。本装置30のハードウエア構成の各部の説明は、特に言及がない限り、例えば、前記実施形態1の対話型情報取得装置10におけるハードウエア構成の各部の説明を援用できる。
FIG. 10 illustrates a block diagram of the hardware configuration of the
中央演算装置(中央処理装置)101は、例えば、明快度算出手段31、尤度設定手段32、及び意識度算出手段33として機能する。 The central processing unit (central processing unit) 101 functions as, for example, the clarity calculation means 31, the likelihood setting means 32, and the consciousness calculation means 33.
つぎに、本実施形態の意識度算出方法の一例を、図11のフローチャートに基づき説明する。本実施形態の意識度算出方法は、例えば、図9の意識度算出装置30を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態の明快度算出方法は、図9の意識度算出装置30の使用には限定されない。
Next, an example of the consciousness calculation method of the present embodiment will be described based on the flowchart of FIG. The consciousness calculation method of the present embodiment is carried out as follows, for example, using the
まず、明快度算出手段31により、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から明快度を算出する(S1)。前記明快度は、前述と同様に、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性ついてユーザが対話する意欲の程度を示す値である。明快度算出手段31は、例えば、実施形態2の明快度算出装置を用いて、前記明快度を算出してもよい。 First, the clarity calculation means 31 calculates the clarity from the user's answers to at least one of the general question and the purpose question (S1). The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question, as described above. The clarity calculation means 31 may calculate the clarity using, for example, the clarity calculation device of the second embodiment.
つぎに、尤度設定手段32により、前記質問属性毎に任意の尤度を設定する(S2)。尤度設定手段32は、例えば、前記一般質問を提示した回数に応じて、任意の尤度を設定してもよい。また、前記一般質問と前記目的質問とで、異なる尤度を設定してもよい。前記工程(S2)は、例えば、前記工程(S1)の前に処理してもよいし、前記工程(S1)と並行して処理してもよい。 Next, the likelihood setting means 32 sets an arbitrary likelihood for each of the question attributes (S2). The likelihood setting means 32 may set an arbitrary likelihood according to the number of times the general question is presented, for example. Further, different likelihoods may be set for the general question and the purpose question. The step (S2) may be processed before, for example, the step (S1), or may be processed in parallel with the step (S1).
そして、意識度算出手段33により、前記明快度と、前記尤度とを用いて、意識度を算出し(S3)、終了する(END)。前記意識度は、前述と同様に、ユーザが前記質問属性ついて考える意識の程度を示す値である。意識度算出手段33は、例えば、以下の(式3)を用いて、意識度を算出してもよい。
intn=Fv1+(cl−Fv2)×xn (式3)
intn:質問属性nにおける意識度
Fv1:予め設定した第1固定値
Fv2:予め設定した第2固定値
cl:前記明快度算出手段によって算出された明快度
xn:前記尤度設定手段によって設定された質問属性nにおける尤度
Then, the consciousness calculation means 33 calculates the consciousness using the clarity and the likelihood (S3), and ends (END). The degree of consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute, as described above. The consciousness calculation means 33 may calculate the consciousness using, for example, the following (Equation 3).
int n = Fv1 + (cl-Fv2) × x n (Equation 3)
int n : Consciousness degree in question attribute n Fv1: First fixed value Fv2 set in advance: Second fixed value set in advance cl: Clarity calculated by the clarity calculation means x n : Set by the likelihood setting means Likelihood at the question attribute n
前記Fv1及び前記Fv2は、任意の値を設定できる。また、意識度算出手段33は、例えば、前記意識度の算出が2回目以降の場合、i―1回目(i≧2)に算出した意識度を前記Fv1としてもよい。この場合、1回目の前記意識度の算出におけるFv1は、例えば、初期値ともいう。前記初期値を高く設定すると、例えば、本装置30を前記実施形態1の対話型情報取得装置10における意識度算出手段14として用いた場合に、早期に前記目的回答を取得することができる。
Any value can be set for the Fv1 and the Fv2. Further, in the consciousness calculation means 33, for example, when the consciousness is calculated for the second time or later, the consciousness calculated in the i-1st time (i ≧ 2) may be the Fv1. In this case, Fv1 in the first calculation of the degree of consciousness is also referred to as, for example, an initial value. If the initial value is set high, for example, when the
本実施形態によれば、ユーザが前記質問属性ついて考える意識の程度を数値化することができる。これにより、本装置30を含む対話型情報取得装置は、前記意識の高い質問をすることができるため、ユーザからの回答が得られやすく、容易に情報を取得できる。前記対話型情報取得装置は、特に制限されないが、本発明の対話型情報取得装置であることが好ましい。
According to this embodiment, the degree of consciousness of the user to think about the question attribute can be quantified. As a result, the interactive information acquisition device including the
[実施形態4]
次に、図4及び図5と、図12及び図13とを用いて、前記明快度、前記意識度、及び前記含意割合を算出する具体例を示す。
[Embodiment 4]
Next, a specific example of calculating the clarity, the consciousness, and the implication ratio will be shown with reference to FIGS. 4 and 5, and FIGS. 12 and 13.
図4における質問Aの質問属性は、例えば、「食事(質問属性1)、家族(質問属性2)、家事(質問属性3)」である。以下、質問属性「食事(質問属性1)」を代表例として、図12を用いて、説明する。まず、明快度(cl)の算出について説明する。回答Aにおいて、前記(式2)は、例えば、前記明瞭度(amb)を5とし、前記時間の長さ(tt)を0.25(秒)とする。そして、これらの値を前記(式2)に代入すると、「cl=1/(5×0.25)」となり、前記回答Aの「食事(質問属性1)」の明快度(cl)は0.8となる。つぎに、前記算出した明快度(cl)を用いた意識度(int1)の算出について説明する。回答Aにおいて、前記(式3)は、例えば、Fv1(初期値)を15とし、Fv2を0.5とし、前記尤度(x1)を50とする。そして、これらの値を前記(式3)に代入すると、「int1=15+(0.8−0.5)×50」となり、前記回答Aの「食事(質問属性1)」の意識度(int1)は、30となる。つぎに、前記算出した意識度(int1)を用いた含意割合(th1)の算出について説明する。前記注目度(Fr1)は、例えば、前記質問属性「食事(質問属性1)」に関連(類似)する単語である質問Aにおける「朝ごはん」の1回とする。そして、前記算出した意識度(int1)と前記注目度とをかけると、「th1=30×1」となり、前記回答Aの「食事(質問属性1)」の含意割合(th1)は、30%となる。対話型情報取得装置10の判定手段16は、前記算出した含意割合(30%)が予め設定した閾値(例えば、50%)を超えるか否かを判定する。図4の場合は、前記閾値を超えないため、対話Bへと処理を進める。同様にして、対話B〜対話Dにおける各計算式及び結果を図12に示す。
The question attribute of question A in FIG. 4 is, for example, "meal (question attribute 1), family (question attribute 2), housework (question attribute 3)". Hereinafter, the question attribute “meal (question attribute 1)” will be described as a representative example with reference to FIG. First, the calculation of the clarity (cl) will be described. In answer A, in the above (formula 2), for example, the intelligibility (amb) is set to 5, and the length of time (tt) is set to 0.25 (seconds). Then, when these values are substituted into the above (Equation 2), “cl = 1 / (5 × 0.25)” is obtained, and the clarity (cl) of the “meal (question attribute 1)” of the answer A is 0. It becomes 8.8. Next, the calculation of the degree of consciousness (int 1 ) using the calculated degree of clarity (cl) will be described. In answer A, in the above (formula 3), for example, Fv1 (initial value) is 15, Fv2 is 0.5, and the likelihood (x 1 ) is 50. Then, when these values are substituted into the above (Equation 3), “int 1 = 15 + (0.8-0.5) × 50” is obtained, and the degree of consciousness of “meal (question attribute 1)” of the answer A (question attribute 1) ( int 1 ) is 30. Next, the calculation of the implication ratio (th 1 ) using the calculated consciousness degree (int 1 ) will be described. The degree of attention (Fr 1 ) is, for example, one time of "breakfast" in question A, which is a word related (similar) to the question attribute "meal (question attribute 1)". Then, when the calculated consciousness level (int 1 ) is multiplied by the attention level, “th 1 = 30 × 1” is obtained, and the implication ratio (th 1 ) of the “meal (question attribute 1)” of the answer A is. , 30%. The determination means 16 of the interactive
図5における質問Aの質問属性は、例えば、「家族(質問属性1)、介護(質問属性2)、遺言(質問属性3)」である。以下、質問属性「家族(質問属性1)」を代表例として、図13を用いて、説明する。まず、明快度(cl)の算出について説明する。回答Aにおいて、前記(式2)は、例えば、前記明瞭度(amb)を5とし、前記時間の長さ(tt)を0.25(秒)とする。そして、これらの値を前記(式2)に代入すると、「cl=1/(5×0.25)」となり、前記回答Aの「家族(質問属性1)」の明快度(cl)は0.8となる。つぎに、前記算出した明快度(cl)を用いた意識度(int1)の算出について説明する。回答Aにおいて、前記(式3)は、例えば、Fv1(初期値)を15とし、Fv2を0.5とし、前記尤度(x1)を100とする。そして、これらの値を前記(式3)に代入すると、「int1=15+(0.8−0.5)×100」となり、前記回答Aの「家族(質問属性1)」の意識度(int1)は、45となる。つぎに、前記算出した意識度(int1)を用いた含意割合(th1)の算出について説明する。前記注目度(Fr1)は、例えば、前記質問属性「家族(質問属性1)」と同一の単語である質問Aにおける「家族」の1回とする。そして、前記算出した意識度(int1)と前記注目度とをかけると、「th1=45×1」となり、前記回答Aの「家族(質問属性1)」の含意割合(th1)は、45%となる。対話型情報取得装置10の判定手段16は、前記算出した含意割合(45%)が予め設定した閾値(例えば、50%)を超えるか否かを判定する。図5の場合は、前記閾値を超えないため、対話Bへと処理を進める。同様にして、対話B〜対話Dにおける各計算式及び結果を図13に示す。
The question attribute of question A in FIG. 5 is, for example, "family (question attribute 1), long-term care (question attribute 2), will (question attribute 3)". Hereinafter, the question attribute “family (question attribute 1)” will be described as a representative example with reference to FIG. First, the calculation of the clarity (cl) will be described. In answer A, in the above (formula 2), for example, the intelligibility (amb) is set to 5, and the length of time (tt) is set to 0.25 (seconds). Then, when these values are substituted into the above (Equation 2), “cl = 1 / (5 × 0.25)”, and the clarity (cl) of the “family (question attribute 1)” of the answer A is 0. It becomes 8.8. Next, the calculation of the degree of consciousness (int 1 ) using the calculated degree of clarity (cl) will be described. In answer A, for example, in the above (formula 3), Fv1 (initial value) is 15, Fv2 is 0.5, and the likelihood (x 1 ) is 100. Then, when these values are substituted into the above (Equation 3), “int 1 = 15 + (0.8-0.5) × 100” is obtained, and the degree of consciousness of the “family (question attribute 1)” of the answer A (question attribute 1) ( int 1 ) is 45. Next, the calculation of the implication ratio (th 1 ) using the calculated consciousness degree (int 1 ) will be described. The degree of attention (Fr 1 ) is, for example, one time of "family" in question A, which is the same word as the question attribute "family (question attribute 1)". Then, when the calculated consciousness level (int 1 ) is multiplied by the attention level, “th 1 = 45 × 1” is obtained, and the implication ratio (th 1 ) of the “family (question attribute 1)” in the answer A is. , 45%. The determination means 16 of the interactive
[実施形態5]
本実施形態のプログラムは、前記各実施形態の方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、HD(ハードディスク)、CD−ROM、CD−R、CD−RW、MO、DVD、フラッシュメモリー、メモリーカード等が挙げられる。
[Embodiment 5]
The program of this embodiment is a program that can execute the method of each of the above-described embodiments on a computer. Further, the program of the present embodiment may be recorded on a computer-readable recording medium, for example. The recording medium is not particularly limited, and examples thereof include HD (hard disk), CD-ROM, CD-R, CD-RW, MO, DVD, flash memory, and memory card.
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 Although the present invention has been described above with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the structure and details of the present invention within the scope of the present invention.
<付記>
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
一般質問提示手段、一般回答取得手段、明快度算出手段、意識度算出手段、含意割合算出手段、判定手段、目的質問提示手段、及び目的回答取得手段を含み、
前記一般質問提示手段は、一般質問データベースを参照して、一般質問をユーザに提示し、
前記一般質問データベースは、予め設定された質問属性毎に一般質問を格納したデータベースであり、
前記一般回答取得手段は、前記一般質問に対するユーザの一般回答を取得し、
前記明快度算出手段は、前記一般回答から明快度を算出し、
前記明快度は、ユーザが前記質問属性について対話する意欲の程度を示す値であり、
前記意識度算出手段は、前記提示した一般質問に設定された質問属性及び前記明快度を用いて、前記質問属性毎に意識度を算出し、
前記意識度は、ユーザが前記質問属性について考える意識の程度を示す値であり、
前記含意割合算出手段は、前記意識度から前記質問属性毎の前記提示した一般質問における含意割合を算出し、
前記判定手段は、目的質問データベースを参照して、前記含意割合が閾値を満たすか否かを判定し、
前記目的質問データベースは、目的質問と含意割合の閾値とを格納したデータベースであり、
前記目的質問は、前記質問属性により前記一般質問と紐づけられており、
前記閾値を満たす場合、
前記目的質問提示手段は、前記目的質問データベースを参照して、前記設定された質問属性と紐づけられている前記目的質問をユーザに提示し、
前記目的回答取得手段は、前記目的質問に対するユーザの目的回答を取得し、且つ、前記取得した回答を意思データベースに格納し、
前記意思データベースは、前記目的質問に対するユーザの目的回答を格納するデータベースである、対話型情報取得装置。
(付記2)
前記閾値を満たす場合、
前記明快度算出手段は、さらに、前記目的回答から前記明快度を算出し、
前記目的回答取得手段は、さらに、前記目的回答と前記目的回答に対する前記明快度とを紐づけて格納する、付記1記載の対話型情報取得装置。
(付記3)
さらに、機械学習手段を含み、
前記機械学習手段は、機械学習により、前記目的回答の明快度から、前記一般質問の提示から前記目的質問を提示するまでのシナリオをデータ化したシナリオデータを生成する、付記2記載の対話型情報取得装置。
(付記4)
前記機械学習手段は、機械学習により、前記意識度から、前記目的質問を提示するまでの最短の前記シナリオデータを生成する、付記3記載の対話型情報取得装置。
(付記5)
前記閾値を満たさない場合は、
前記一般質問提示手段は、前記提示した一般質問とは異なる一般質問を提示する、付記1から4のいずれかに記載の対話型情報取得装置。
(付記6)
前記質問属性は、1つの目的質問及び一般質問に対し、複数紐づけられており、
前記目的質問提示手段は、前記提示した一般質問の複数の質問属性を全て含む目的質問を提示する、付記1から5のいずれかに記載の対話型情報取得装置。
(付記7)
さらに、注目度算出手段を含み、
前記注目度算出手段は、前記質問属性が使用された回数を示す注目度を算出し、
前記含意割合算出手段は、前記意識度と前記注目度とを乗じた値を含意割合として算出する、付記1から6のいずれかに記載の対話型情報取得装置。
(付記8)
さらに、属性情報取得手段を含み、
前記属性情報取得手段は、ユーザの属性情報を取得し、
前記目的質問は、前記目的質問毎に回答者の条件を含み、
前記目的質問提示手段は、前記属性情報に基づき、前記回答者の条件を満たす目的質問をユーザに提示する、付記1から7のいずれかに記載の対話型情報取得装置。
(付記9)
さらに、音声入出力手段を含み、
前記音声入出力手段は、前記一般質問提示手段及び前記目的質問提示手段における各前記提示を音声データとして出力し、
且つ、前記一般回答取得手段及び前記目的回答取得手段における各前記取得を音声データとして入力する、付記1から8のいずれかに記載の対話型情報取得装置。
(付記10)
さらに、目的回答更新手段を含み、
前記目的回答取得手段は、さらに、前記目的回答を格納した時刻情報を前記目的回答と紐づけて前記意思データベースに格納し、
前記目的回答更新手段は、前記時刻情報から予め設定した期間を経過した場合、前記格納した目的回答及び前記時刻情報の少なくとも一方を更新する、付記1から9のいずれかに記載の対話型情報取得装置。
(付記11)
前記目的回答更新手段は、前記目的回答の更新頻度が低い目的質問における前記期間を延長する、付記10記載の対話型情報取得装置。
(付記12)
明瞭度算出手段、回答時間算出手段、及び明快度算出手段を含み、
前記明瞭度算出手段は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から、回答の明瞭さの程度を示す明瞭度を算出し、
前記回答時間算出手段は、前記回答が得られるまでの時間の長さを算出し、
前記明快度算出手段は、前記明快度及び前記時間の長さを用いて、明快度を算出し、
前記明快度は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性についてユーザが対話する意欲の程度を示す値である、明快度算出装置。
(付記13)
前記明瞭度算出手段は、if−else型のソースコードを用いて前記明瞭度を算出し、
if文は、任意の単語毎に任意の明瞭度を紐づける条件文であり、
else文は、前記任意の単語以外の単語に対し任意の明瞭度を紐づける条件文である、付記12記載の明快度算出装置。
(付記14)
前記回答時間算出手段は、以下の(式1)を用いて、前記時間の長さを算出する、付記12または13記載の明快度算出装置。
tt=t/t’ (式1)
tt:前記回答時間算出手段によって算出された前記時間の長さ
t:前記回答を取得するまでに要した時間の長さ
t’:前記回答を取得するまでに要した時間の長さの平均値
(付記15)
前記明快度算出手段は、以下の(式2)を用いて、前記明快度を算出する、付記12から14のいずれかに記載の明快度算出装置。
Cl=1/(amb×tt) (式2)
Cl:明快度
amb:前記明瞭度算出手段によって算出された前記明瞭度
tt:前記回答時間算出手段によって算出された前記時間の長さ
(付記16)
付記1から11のいずれかに記載の対話型情報取得装置における前記明快度算出手段に用いられる、付記12から15のいずれかに記載の明快度算出装置。
(付記17)
明快度算出手段、尤度設定手段、及び意識度算出手段を含み、
前記明快度算出手段は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から明快度を算出し、
前記明快度は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性ついてユーザが対話する意欲の程度を示す値であり、
前記尤度設定手段は、前記質問属性毎に任意の尤度を設定し、
前記意識度算出手段は、前記明快度と、前記尤度とを用いて、意識度を算出し、
前記意識度は、ユーザが前記質問属性ついて考える意識の程度を示す値である、意識度算出装置。
(付記18)
前記意識度算出手段は、以下の(式3)を用いて、意識度を算出する、付記17記載の意識度算出装置。
intn=Fv1+(cl−Fv2)×xn (式3)
intn:質問属性nにおける意識度
Fv1:予め設定した第1固定値
Fv2:予め設定した第2固定値
cl:前記明快度算出手段によって算出された明快度
xn:前記尤度設定手段によって設定された質問属性nにおける尤度
(付記19)
前記意識度算出手段は、i―1回目(i≧2)に算出した意識度を前記Fv1とする、付記18記載の意識度算出装置。
(付記20)
前記明快度算出手段は、付記12から16のいずれかに記載の明快度算出装置を用いて、前記明快度を算出する、付記17から19のいずれかに記載の意識度算出装置。
(付記21)
付記1から11のいずれかに記載の対話型情報取得装置における前記意識度算出手段に用いられる、付記17から20のいずれかに記載の意識度算出装置。
(付記22)
一般質問提示工程、一般回答取得工程、明快度算出工程、意識度算出工程、含意割合算出工程、判定工程、目的質問提示工程、及び目的回答取得工程を含み、
前記一般質問提示工程は、一般質問データベースを参照して、一般質問をユーザに提示し、
前記一般質問データベースは、予め設定された質問属性毎に一般質問を格納したデータベースであり、
前記一般回答取得工程は、前記一般質問に対するユーザの一般回答を取得し、
前記明快度算出工程は、前記一般回答から明快度を算出し、
前記明快度は、ユーザが前記質問属性について対話する意欲の程度を示す値であり、
前記意識度算出工程は、前記提示した一般質問に設定された質問属性及び前記明快度を用いて、前記質問属性毎に意識度を算出し、
前記意識度は、ユーザが前記質問属性について考える意識の程度を示す値であり、
前記含意割合算出工程は、前記意識度から前記一般質問における前記質問属性毎の含意割合を算出し、
前記判定工程は、目的質問データベースを参照して、前記含意割合が閾値を満たすか否かを判定し、
前記目的質問データベースは、目的質問と含意割合の閾値とを格納したデータベースであり、
前記目的質問は、前記質問属性により前記一般質問と紐づけられており、
前記閾値を満たす場合、
前記目的質問提示工程は、前記目的質問データベースを参照して、前記抽出した質問属性と紐づけられている前記目的質問をユーザに提示し、
前記目的回答取得工程は、前記目的質問に対するユーザの目的回答を取得し、且つ、前記取得した回答を意思データベースに格納し、
前記意思データベースは、前記目的質問に対するユーザの目的回答を格納するデータベースである、対話型情報取得方法。
(付記23)
前記閾値を満たす場合、
前記明快度算出工程は、さらに、前記目的回答から前記明快度を算出し、
前記目的回答取得工程は、さらに、前記目的回答と前記目的回答に対する前記明快度とを紐づけて格納する、付記22記載の対話型情報取得方法。
(付記24)
さらに、機械学習工程を含み、
前記機械学習工程は、機械学習により、前記目的回答の明快度から、前記一般質問の提示から前記目的質問を提示するまでのシナリオをデータ化したシナリオデータを生成する、付記23記載の対話型情報取得方法。
(付記25)
前記機械学習工程は、機械学習により、前記意識度から、前記目的質問を提示するまでの最短の前記シナリオデータを生成する、付記24記載の対話型情報取得方法。
(付記26)
前記閾値を満たさない場合は、
前記一般質問提示工程は、前記提示した一般質問とは異なる一般質問を提示する、付記22から25のいずれかに記載の対話型情報取得方法。
(付記27)
前記質問属性は、1つの目的質問及び一般質問に対し、複数紐づけられており、
前記目的質問提示工程は、前記提示した一般質問の複数の質問属性を全て含む目的質問を提示する、付記22から26のいずれかに記載の対話型情報取得方法。
(付記28)
さらに、注目度算出工程を含み、
前記注目度算出工程は、前記質問属性が使用された回数を示す注目度を算出し、
前記含意割合算出工程は、前記意識度と前記注目度とを乗じた値を含意割合として算出する、付記22から27のいずれかに記載の対話型情報取得方法。
(付記29)
さらに、属性情報取得工程を含み、
前記属性情報取得工程は、ユーザの属性情報を取得し、
前記目的質問は、前記目的質問毎に回答者の条件を含み、
前記目的質問提示工程は、前記属性情報に基づき、前記回答者の条件を満たす目的質問をユーザに提示する、付記22から28のいずれかに記載の対話型情報取得方法。
(付記30)
さらに、音声入出力工程を含み、
前記音声入出力工程は、前記一般質問提示工程及び前記目的質問提示工程における各前記提示を音声データとして出力し、
且つ、前記一般回答取得工程及び前記目的回答取得工程における各前記取得を音声データとして入力する、付記22から29のいずれかに記載の対話型情報取得方法。
(付記31)
さらに、目的回答更新工程を含み、
前記目的回答取得工程は、さらに、前記目的回答を格納した時刻情報を前記目的回答と紐づけて前記意思データベースに格納し、
前記目的回答更新工程は、前記時刻情報が予め設定した期間を経過した場合、前記格納した目的回答及び前記時刻情報の少なくとも一方を更新する、付記22から30のいずれかに記載の対話型情報取得方法。
(付記32)
前記目的回答更新工程は、前記目的回答の更新頻度が低い目的質問における前記期間を延長する、付記31記載の対話型情報取得方法。
(付記33)
明瞭度算出工程、回答時間算出工程、及び明快度算出工程を含み、
前記明瞭度算出工程は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から、回答の明瞭さの程度を示す明瞭度を算出し、
前記回答時間算出工程は、前記回答が得られるまでの時間の長さを算出し、
前記明快度算出工程は、前記明快度及び前記時間の長さを用いて、明快度を算出し、
前記明快度は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性についてユーザが対話する意欲の程度を示す値である、明快度算出方法。
(付記34)
前記明瞭度算出工程は、if−else型のソースコードを用いて前記明瞭度を算出し、
if文は、任意の単語毎に任意の明瞭度を紐づける条件文であり、
else文は、前記任意の単語以外の単語に対し任意の明瞭度を紐づける条件文である、付記33記載の明快度算出方法。
(付記35)
前記回答時間算出工程は、以下の(式1)を用いて、前記時間の長さを算出する、付記33または34記載の明快度算出方法。
tt=t/t’ (式1)
tt:前記回答時間算出工程によって算出された前記時間の長さ
t:前記回答を取得するまでに要した時間の長さ
t’:前記回答を取得するまでに要した時間の長さの平均値
(付記36)
前記明快度算出工程は、以下の(式2)を用いて、前記明快度を算出する、付記33から35のいずれかに記載の明快度算出方法。
Cl=1/(amb×tt) (式2)
Cl:明快度
amb:前記明瞭度算出工程によって算出された前記明瞭度
tt:前記回答時間算出工程によって算出された前記時間の長さ
(付記37)
付記22から32のいずれかに記載の対話型情報取得方法における前記明快度算出工程に用いられる、付記33から36のいずれかに記載の明快度算出方法。
(付記38)
明快度算出工程、尤度設定工程、及び意識度算出工程を含み、
前記明快度算出工程は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方に対するユーザの回答から明快度を算出し、
前記明快度は、一般質問及び目的質問の少なくとも一方が有する質問属性ついてユーザが対話する意欲の程度を示す値であり、
前記尤度設定工程は、前記質問属性毎に任意の尤度を設定し、
前記意識度算出工程は、前記明快度と、前記尤度とを用いて、意識度を算出し、
前記意識度は、ユーザが前記質問属性ついて考える意識の程度を示す値である、意識度算出方法。
(付記39)
前記意識度算出工程は、以下の(式3)を用いて、意識度を算出する、付記38記載の意識度算出方法。
intn=Fv1+(cl−Fv2)×xn (式3)
intn:質問属性nにおける意識度
Fv1:予め設定した第1固定値
Fv2:予め設定した第2固定値
cl:前記明快度算出工程によって算出された明快度
xn:前記尤度設定工程によって設定された質問属性nにおける尤度
(付記40)
前記意識度算出工程は、i―1回目(i≧2)に算出した意識度を前記Fv1とする、付記39記載の意識度算出方法。
(付記41)
前記明快度算出工程は、付記33から37のいずれかに記載の明快度算出方法を用いて、前記明快度を算出する、付記38から40のいずれかに記載の意識度算出方法。
(付記42)
付記22から32のいずれかに記載の対話型情報取得方法における前記意識度算出工程に用いられる、付記38から41のいずれかに記載の意識度算出方法。
(付記43)
付記22から33のいずれかに記載の方法をコンピュータ上で実行可能なプログラム。
(付記44)
付記43記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
<Additional notes>
Some or all of the above embodiments may be described as, but not limited to, the following appendices.
(Appendix 1)
Includes general question presentation means, general answer acquisition means, clarity calculation means, consciousness calculation means, implication ratio calculation means, judgment means, purpose question presentation means, and purpose answer acquisition means.
The general question presenting means refers to the general question database and presents the general question to the user.
The general question database is a database that stores general questions for each preset question attribute.
The general answer acquisition means acquires the user's general answer to the general question, and obtains the general answer.
The clarity calculation means calculates the clarity from the general answer, and then
The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute.
The consciousness calculation means calculates the consciousness for each question attribute by using the question attribute set for the presented general question and the clarity.
The degree of consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute.
The implication ratio calculation means calculates the implication ratio in the presented general question for each question attribute from the degree of consciousness.
The determination means refers to the purpose question database and determines whether or not the implication ratio satisfies the threshold value.
The purpose question database is a database that stores the purpose question and the threshold value of the implication ratio.
The purpose question is associated with the general question by the question attribute.
When the above threshold is satisfied
The purpose question presenting means refers to the purpose question database and presents the purpose question associated with the set question attribute to the user.
The purpose answer acquisition means acquires the user's purpose answer to the purpose question, and stores the acquired answer in the intention database.
The intention database is an interactive information acquisition device that is a database that stores a user's purpose answer to the purpose question.
(Appendix 2)
When the above threshold is satisfied
The clarity calculation means further calculates the clarity from the purpose response.
The interactive information acquisition device according to
(Appendix 3)
In addition, it includes machine learning means
The interactive information according to
(Appendix 4)
The interactive information acquisition device according to Appendix 3, wherein the machine learning means generates the shortest scenario data from the degree of consciousness to the presentation of the target question by machine learning.
(Appendix 5)
If the threshold is not met,
The interactive information acquisition device according to any one of
(Appendix 6)
A plurality of the question attributes are associated with one purpose question and a general question.
The interactive information acquisition device according to any one of
(Appendix 7)
In addition, it includes a means of calculating attention.
The attention degree calculating means calculates the attention degree indicating the number of times the question attribute is used, and calculates the attention degree.
The interactive information acquisition device according to any one of
(Appendix 8)
Furthermore, including the attribute information acquisition means,
The attribute information acquisition means acquires the attribute information of the user and obtains the attribute information of the user.
The purpose question includes the conditions of the respondent for each purpose question.
The interactive information acquisition device according to any one of
(Appendix 9)
In addition, it includes audio input / output means
The voice input / output means outputs each of the presentations in the general question presenting means and the purpose question presenting means as voice data.
The interactive information acquisition device according to any one of
(Appendix 10)
In addition, including means for updating purpose answers,
The purpose answer acquisition means further stores the time information in which the purpose answer is stored in the intention database in association with the purpose answer.
The interactive information acquisition according to any one of
(Appendix 11)
The interactive information acquisition device according to
(Appendix 12)
Including intelligibility calculation means, response time calculation means, and intelligibility calculation means,
The intelligibility calculation means calculates the intelligibility indicating the degree of intelligibility of the answer from the user's answer to at least one of the general question and the purpose question.
The answer time calculation means calculates the length of time until the answer is obtained, and obtains the answer.
The clarity calculation means calculates the clarity by using the clarity and the length of time.
The clarity calculation device is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question.
(Appendix 13)
The intelligibility calculation means calculates the intelligibility using an if-else type source code.
The if sentence is a conditional sentence that associates an arbitrary intelligibility with each arbitrary word.
The clarity calculation device according to
(Appendix 14)
The clarity calculation device according to
tt = t / t'(Equation 1)
tt: The length of the time calculated by the answer time calculation means t: The length of the time required to obtain the answer t': The average value of the length of the time required to obtain the answer
(Appendix 15)
The clarity calculation device according to any one of
Cl = 1 / (amb × tt) (Equation 2)
Cl: Clarity amb: Clarity calculated by the clarity calculation means tt: Length of time calculated by the response time calculation means
(Appendix 16)
The clarity calculation device according to any one of
(Appendix 17)
Includes clarity calculation means, likelihood setting means, and consciousness calculation means
The clarity calculation means calculates the clarity from the user's answers to at least one of the general question and the purpose question.
The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question.
The likelihood setting means sets an arbitrary likelihood for each question attribute, and sets an arbitrary likelihood.
The consciousness calculation means calculates the consciousness using the clarity and the likelihood.
The consciousness level is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute, which is a consciousness level calculation device.
(Appendix 18)
The consciousness calculation device according to
int n = Fv1 + (cl-Fv2) × x n (Equation 3)
int n : Consciousness degree in question attribute n Fv1: First fixed value Fv2 set in advance: Second fixed value set in advance cl: Clarity calculated by the clarity calculation means x n : Set by the likelihood setting means Likelihood at the question attribute n
(Appendix 19)
The consciousness calculation device according to
(Appendix 20)
The consciousness calculation device according to any one of
(Appendix 21)
The consciousness calculation device according to any one of
(Appendix 22)
Includes general question presentation process, general answer acquisition process, clarity calculation process, awareness calculation process, implication ratio calculation process, judgment process, purpose question presentation process, and purpose answer acquisition process.
In the general question presentation process, the general question is presented to the user with reference to the general question database.
The general question database is a database that stores general questions for each preset question attribute.
In the general answer acquisition process, the user's general answer to the general question is acquired, and the general answer is acquired.
In the clarity calculation step, the clarity is calculated from the general answer, and the clarity is calculated.
The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute.
In the consciousness calculation step, the consciousness is calculated for each question attribute using the question attribute set for the presented general question and the clarity.
The degree of consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute.
In the implication ratio calculation step, the implication ratio for each question attribute in the general question is calculated from the degree of consciousness.
In the determination step, it is determined whether or not the implication ratio satisfies the threshold value with reference to the purpose question database.
The purpose question database is a database that stores the purpose question and the threshold value of the implication ratio.
The purpose question is associated with the general question by the question attribute.
When the above threshold is satisfied
The purpose question presenting step refers to the purpose question database and presents the purpose question associated with the extracted question attribute to the user.
In the purpose answer acquisition process, the user's purpose answer to the purpose question is acquired, and the acquired answer is stored in the intention database.
The intention database is an interactive information acquisition method, which is a database for storing a user's purpose answer to the purpose question.
(Appendix 23)
When the above threshold is satisfied
In the clarity calculation step, the clarity is further calculated from the purpose response, and the clarity is calculated.
The interactive information acquisition method according to
(Appendix 24)
In addition, it includes a machine learning process
The interactive information according to
(Appendix 25)
The interactive information acquisition method according to Appendix 24, wherein the machine learning step generates the shortest scenario data from the degree of consciousness to the presentation of the target question by machine learning.
(Appendix 26)
If the threshold is not met,
The interactive information acquisition method according to any one of
(Appendix 27)
A plurality of the question attributes are associated with one purpose question and a general question.
The interactive information acquisition method according to any one of
(Appendix 28)
In addition, it includes a attention calculation process.
In the attention level calculation step, the attention level indicating the number of times the question attribute is used is calculated.
The interactive information acquisition method according to any one of
(Appendix 29)
Furthermore, including the attribute information acquisition process,
In the attribute information acquisition process, the user's attribute information is acquired, and the user's attribute information is acquired.
The purpose question includes the conditions of the respondent for each purpose question.
The interactive information acquisition method according to any one of
(Appendix 30)
In addition, it includes a voice input / output process.
The voice input / output step outputs each of the presentations in the general question presentation step and the purpose question presentation step as voice data.
The interactive information acquisition method according to any one of
(Appendix 31)
In addition, including the purpose response update process,
In the purpose answer acquisition process, the time information in which the purpose answer is stored is further associated with the purpose answer and stored in the intention database.
The interactive information acquisition according to any one of
(Appendix 32)
The interactive information acquisition method according to
(Appendix 33)
Including intelligibility calculation process, response time calculation process, and intelligibility calculation process
In the intelligibility calculation step, the intelligibility indicating the degree of intelligibility of the answer is calculated from the user's answer to at least one of the general question and the purpose question.
In the answer time calculation step, the length of time until the answer is obtained is calculated.
In the clarity calculation step, the clarity is calculated using the clarity and the length of time.
The clarity degree is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question.
(Appendix 34)
In the intelligibility calculation step, the intelligibility is calculated using an if-else type source code.
The if sentence is a conditional sentence that associates an arbitrary intelligibility with each arbitrary word.
The clarity calculation method according to
(Appendix 35)
The clarity calculation method according to
tt = t / t'(Equation 1)
tt: The length of the time calculated by the answer time calculation step t: The length of the time required to obtain the answer t': The average value of the length of the time required to obtain the answer
(Appendix 36)
The clarity calculation method according to any one of
Cl = 1 / (amb × tt) (Equation 2)
Cl: Clarity amb: Clarity calculated by the clarity calculation step tt: Length of time calculated by the response time calculation step
(Appendix 37)
The clarity calculation method according to any one of
(Appendix 38)
Includes clarity calculation process, likelihood setting process, and awareness calculation process
In the clarity calculation step, the clarity is calculated from the user's answers to at least one of the general question and the purpose question.
The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute of at least one of the general question and the purpose question.
In the likelihood setting step, an arbitrary likelihood is set for each question attribute, and an arbitrary likelihood is set.
In the consciousness calculation step, the consciousness is calculated using the clarity and the likelihood.
The consciousness level is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute, which is a method of calculating the consciousness level.
(Appendix 39)
The consciousness calculation method according to Appendix 38, wherein the consciousness calculation step calculates the consciousness using the following (Equation 3).
int n = Fv1 + (cl-Fv2) × x n (Equation 3)
int n : Consciousness degree in question attribute n Fv1: First fixed value Fv2 set in advance: Second fixed value set in advance cl: Clarity calculated by the clarity calculation step x n : Set by the likelihood setting step Likelihood at the question attribute n
(Appendix 40)
The consciousness calculation method according to Appendix 39, wherein the consciousness calculation step sets the consciousness calculated in the first i-1st time (i ≧ 2) as the Fv1.
(Appendix 41)
The consciousness calculation method according to any one of Supplements 38 to 40, wherein the clarity calculation step calculates the clarity using the clarity calculation method according to any one of
(Appendix 42)
The consciousness calculation method according to any one of Supplements 38 to 41, which is used in the consciousness calculation step in the interactive information acquisition method according to any one of
(Appendix 43)
A program capable of executing the method according to any one of
(Appendix 44)
A computer-readable recording medium on which the program described in Appendix 43 is recorded.
本発明によれば、例えば、対話しながら容易に情報を取得できる。このため、本発明は、例えば、ユーザが回答することに心理的抵抗を感じる質問をする場合において、特に有用である。 According to the present invention, for example, information can be easily acquired while interacting with each other. Therefore, the present invention is particularly useful when, for example, asking a question in which the user feels psychological resistance to answering.
1 チャットボット
2 ユーザ
10 対話型情報取得装置
11 一般質問提示手段
12 一般回答取得手段
13 明快度算出手段
14 意識度算出手段
15 含意割合算出手段
16 判定手段
17 目的質問提示手段
18 目的回答取得手段
20 明快度算出装置
21 明瞭度算出手段
22 回答時間算出手段
23 明快度算出手段
30 意識度算出装置
31 明快度算出手段
32 尤度設定手段
33 意識度算出手段
40 一般質問データベース
50 目的質問データベース
60 意思データベース
101 中央演算装置
102 メモリ
103 バス
104 記憶装置
105 入力装置
106 表示装置
107 通信デバイス
1
Claims (10)
前記一般質問提示手段は、一般質問データベースを参照して、一般質問をユーザに提示し、
前記一般質問データベースは、予め設定された質問属性毎に一般質問を格納したデータベースであり、
前記一般回答取得手段は、前記一般質問に対するユーザの一般回答を取得し、
前記明快度算出手段は、前記一般回答から明快度を算出し、
前記明快度は、ユーザが前記質問属性について対話する意欲の程度を示す値であり、
前記意識度算出手段は、前記提示した一般質問に設定された質問属性及び前記明快度を用いて、前記質問属性毎に意識度を算出し、
前記意識度は、ユーザが前記質問属性について考える意識の程度を示す値であり、
前記含意割合算出手段は、前記意識度から前記質問属性毎の前記提示した一般質問における含意割合を算出し、
前記判定手段は、目的質問データベースを参照して、前記含意割合が閾値を満たすか否かを判定し、
前記目的質問データベースは、目的質問と含意割合の閾値とを格納したデータベースであり、
前記目的質問は、前記質問属性により前記一般質問と紐づけられており、
前記閾値を満たす場合、
前記目的質問提示手段は、前記目的質問データベースを参照して、前記設定された質問属性と紐づけられている前記目的質問をユーザに提示し、
前記目的回答取得手段は、前記目的質問に対するユーザの目的回答を取得し、且つ、前記取得した回答を意思データベースに格納し、
前記意思データベースは、前記目的質問に対するユーザの目的回答を格納するデータベースである、対話型情報取得装置。 Includes general question presentation means, general answer acquisition means, clarity calculation means, consciousness calculation means, implication ratio calculation means, judgment means, purpose question presentation means, and purpose answer acquisition means.
The general question presenting means refers to the general question database and presents the general question to the user.
The general question database is a database that stores general questions for each preset question attribute.
The general answer acquisition means acquires the user's general answer to the general question, and obtains the general answer.
The clarity calculation means calculates the clarity from the general answer, and then
The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute.
The consciousness calculation means calculates the consciousness for each question attribute by using the question attribute set for the presented general question and the clarity.
The degree of consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute.
The implication ratio calculation means calculates the implication ratio in the presented general question for each question attribute from the degree of consciousness.
The determination means refers to the purpose question database and determines whether or not the implication ratio satisfies the threshold value.
The purpose question database is a database that stores the purpose question and the threshold value of the implication ratio.
The purpose question is associated with the general question by the question attribute.
When the above threshold is satisfied
The purpose question presenting means refers to the purpose question database and presents the purpose question associated with the set question attribute to the user.
The purpose answer acquisition means acquires the user's purpose answer to the purpose question, and stores the acquired answer in the intention database.
The intention database is an interactive information acquisition device that is a database that stores a user's purpose answer to the purpose question.
前記明快度算出手段は、さらに、前記目的回答から前記明快度を算出し、
前記目的回答取得手段は、さらに、前記目的回答と前記目的回答に対する前記明快度とを紐づけて格納する、請求項1記載の対話型情報取得装置。 When the above threshold is satisfied
The clarity calculation means further calculates the clarity from the purpose response.
The interactive information acquisition device according to claim 1, wherein the object response acquisition means further stores the object answer and the clarity of the object answer in association with each other.
前記機械学習手段は、機械学習により、前記目的回答の明快度から、前記一般質問の提示から前記目的質問を提示するまでのシナリオをデータ化したシナリオデータを生成する、請求項2記載の対話型情報取得装置。 In addition, it includes machine learning means
The interactive type according to claim 2, wherein the machine learning means generates scenario data obtained by digitizing a scenario from the clarity of the purpose answer to the presentation of the general question to the presentation of the purpose question by machine learning. Information acquisition device.
前記注目度算出手段は、前記質問属性が使用された回数を示す注目度を算出し、
前記含意割合算出手段は、前記意識度と前記注目度とを乗じた値を含意割合として算出する、請求項1から4のいずれか一項に記載の対話型情報取得装置。 In addition, it includes a means of calculating attention.
The attention degree calculating means calculates the attention degree indicating the number of times the question attribute is used, and calculates the attention degree.
The interactive information acquisition device according to any one of claims 1 to 4, wherein the implication ratio calculating means calculates a value obtained by multiplying the degree of consciousness and the degree of attention as an implication ratio.
前記属性情報取得手段は、ユーザの属性情報を取得し、
前記目的質問は、前記目的質問毎に回答者の条件を含み、
前記目的質問提示手段は、前記属性情報に基づき、前記回答者の条件を満たす目的質問をユーザに提示する、請求項1から5のいずれか一項に記載の対話型情報取得装置。 Furthermore, including the attribute information acquisition means,
The attribute information acquisition means acquires the attribute information of the user and obtains the attribute information of the user.
The purpose question includes the conditions of the respondent for each purpose question.
The interactive information acquisition device according to any one of claims 1 to 5, wherein the purpose question presenting means presents a purpose question satisfying the conditions of the respondent to the user based on the attribute information.
前記音声入出力手段は、前記一般質問提示手段及び前記目的質問提示手段における各前記提示を音声データとして出力し、
且つ、前記一般回答取得手段及び前記目的回答取得手段における各前記取得を音声データとして入力する、請求項1から6のいずれか一項に記載の対話型情報取得装置。 In addition, it includes audio input / output means
The voice input / output means outputs each of the presentations in the general question presenting means and the purpose question presenting means as voice data.
The interactive information acquisition device according to any one of claims 1 to 6, wherein each of the acquisitions by the general response acquisition means and the purpose response acquisition means is input as voice data.
前記目的回答取得手段は、さらに、前記目的回答を格納した時刻情報を前記目的回答と紐づけて前記意思データベースに格納し、
前記目的回答更新手段は、前記時刻情報から予め設定した期間を経過した場合、前記格納した目的回答及び前記時刻情報の少なくとも一方を更新する、請求項1から7のいずれか一項に記載の対話型情報取得装置。 In addition, including means for updating purpose answers,
The purpose answer acquisition means further stores the time information in which the purpose answer is stored in the intention database in association with the purpose answer.
The dialogue according to any one of claims 1 to 7, wherein the purpose response updating means updates at least one of the stored purpose response and the time information when a preset period elapses from the time information. Type information acquisition device.
前記一般質問提示工程は、一般質問データベースを参照して、一般質問をユーザに提示し、
前記一般質問データベースは、予め設定された質問属性毎に一般質問を格納したデータベースであり、
前記一般回答取得工程は、前記一般質問に対するユーザの一般回答を取得し、
前記明快度算出工程は、前記一般回答から明快度を算出し、
前記明快度は、ユーザが前記質問属性について対話する意欲の程度を示す値であり、
前記意識度算出工程は、前記提示した一般質問に設定された質問属性及び前記明快度を用いて、前記質問属性毎に意識度を算出し、
前記意識度は、ユーザが前記質問属性について考える意識の程度を示す値であり、
前記含意割合算出工程は、前記意識度から前記一般質問における前記質問属性毎の含意割合を算出し、
前記判定工程は、目的質問データベースを参照して、前記含意割合が閾値を満たすか否かを判定し、
前記目的質問データベースは、目的質問と含意割合の閾値とを格納したデータベースであり、
前記目的質問は、前記質問属性により前記一般質問と紐づけられており、
前記閾値を満たす場合、
前記目的質問提示工程は、前記目的質問データベースを参照して、前記抽出した質問属性と紐づけられている前記目的質問をユーザに提示し、
前記目的回答取得工程は、前記目的質問に対するユーザの目的回答を取得し、且つ、前記取得した回答を意思データベースに格納し、
前記意思データベースは、前記目的質問に対するユーザの目的回答を格納するデータベースである、対話型情報取得方法。 Includes general question presentation process, general answer acquisition process, clarity calculation process, awareness calculation process, implication ratio calculation process, judgment process, purpose question presentation process, and purpose answer acquisition process.
In the general question presentation process, the general question is presented to the user with reference to the general question database.
The general question database is a database that stores general questions for each preset question attribute.
In the general answer acquisition process, the user's general answer to the general question is acquired, and the general answer is acquired.
In the clarity calculation step, the clarity is calculated from the general answer, and the clarity is calculated.
The clarity is a value indicating the degree of motivation of the user to interact with the question attribute.
In the consciousness calculation step, the consciousness is calculated for each question attribute using the question attribute set for the presented general question and the clarity.
The degree of consciousness is a value indicating the degree of consciousness that the user thinks about the question attribute.
In the implication ratio calculation step, the implication ratio for each question attribute in the general question is calculated from the degree of consciousness.
In the determination step, it is determined whether or not the implication ratio satisfies the threshold value with reference to the purpose question database.
The purpose question database is a database that stores the purpose question and the threshold value of the implication ratio.
The purpose question is associated with the general question by the question attribute.
When the above threshold is satisfied
The purpose question presenting step refers to the purpose question database and presents the purpose question associated with the extracted question attribute to the user.
In the purpose answer acquisition process, the user's purpose answer to the purpose question is acquired, and the acquired answer is stored in the intention database.
The intention database is an interactive information acquisition method, which is a database for storing a user's purpose answer to the purpose question.
A program capable of executing the method according to claim 9 on a computer.
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