JP2022060824A - Keyword extraction device, keyword extraction program, and speech generation device - Google Patents

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真利奈 上村
Marina Uemura
豊 金子
Yutaka Kaneko
康博 村▲崎▼
Yasuhiro Murazaki
祐太 星
Yuta Hoshi
勇太 萩尾
Yuta Hagio
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Japan Broadcasting Corp
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Nippon Hoso Kyokai NHK
Japan Broadcasting Corp
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Abstract

To provide a keyword extraction device, a keyword extraction program, and a speech generation device which can provide a user with "sympathy" and "new awareness of interest or taste" simultaneously.SOLUTION: A keyword extraction device 10 comprises: a user personality setting unit 11 which sets a personality type of a user; a robot interest level acquisition unit 131 which acquires interest levels about individual keywords corresponding to the personality type as robot interest levels; a user interest level acquisition unit 12 which acquires interest levels about the individual words of the user as user interest levels; and a keyword extraction unit 132 which calculates difference between the robot interest level and the user interest level about each of the individual keywords and extracts a plurality of kinds of keywords about which the difference is within a specific range, including keywords providing sympathy and keywords providing new awareness.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、ロボットが人との対話に用いるキーワードを抽出する技術に関する。 The present invention relates to a technique for extracting keywords used by a robot for dialogue with humans.

従来、人と一緒にテレビなどを視聴するロボットが番組の内容に沿った発話をする技術が研究されている。
例えば、特許文献1では、テレビ番組の映像、音声、字幕データからキーワードを抽出し、予め保管してあるテンプレート文と組み合わせることで発話文を生成することにより、番組に関連した発話をするロボットが提案されている。
Conventionally, technology has been studied in which a robot that watches TV or the like with a person speaks according to the contents of a program.
For example, in Patent Document 1, a robot that makes an utterance related to a program by extracting a keyword from the video, audio, and subtitle data of a television program and combining it with a template sentence stored in advance to generate an utterance sentence. Proposed.

また、特許文献2では、ユーザの顔を認識し、年齢及び性別などのユーザの情報をもとに、各ユーザに応じて表現内容を変化させた動作をするロボットが提案されている。
非特許文献1では、ユング心理学に基づき、ユーザの性格を4つのタイプに分け、性格タイプ別に好みの映像をリコメンドする装置が提案されている。
特許文献3では、テレビを視聴しているユーザの操作を伴わずに、撮影された画像データを分析した反応情報により、ユーザの嗜好を認識してコンテンツを薦める装置が提案されている。
Further, Patent Document 2 proposes a robot that recognizes a user's face and performs an operation in which the expression content is changed according to each user based on the user's information such as age and gender.
Non-Patent Document 1 proposes a device that divides a user's personality into four types and recommends a favorite image for each personality type based on Jung's psychology.
Patent Document 3 proposes a device that recognizes a user's preference and recommends content based on reaction information obtained by analyzing captured image data without the operation of a user who is watching television.

特開2019-185400号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2019-185400 特開2013-99823号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-99823 特開2012-9957号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2012-9957

上村 真利奈 他,「視聴者の性格タイプ別に映像推薦する手法の提案」,2019年映像情報メディア学会冬季大会,22B-2(2019).Marina Uemura et al., "Proposal of a method for recommending images according to the personality type of viewers", 2019 Winter Games of the Institute of Image Information and Television Engineers, 22B-2 (2019).

人と対話するコミュニケーションロボットにおいては、ロボットが発話により、ユーザと「共感」すること、及びユーザに「新たな興味や嗜好の気付きを与える」ことが重要である。 In a communication robot that interacts with humans, it is important for the robot to "sympathize" with the user by speaking and to "give new interests and preferences" to the user.

しかしながら、特許文献1の技術では、視聴しているテレビ番組の映像又は字幕データなどからキーワードを抽出してロボットが発話を行うため、発話の内容から、たまたまユーザの「新たな興味や嗜好の気付き」に繋がる可能性もあるが、このような効果を意図したキーワードを適切に抽出することは難しかった。また、ユーザの興味及び嗜好は発話に考慮されていないため、ロボットが発話を通じてユーザの興味又は嗜好に「共感」することは難しかった。 However, in the technique of Patent Document 1, since the robot extracts a keyword from the video or subtitle data of the TV program being viewed and the robot makes an utterance, the user happens to "aware of new interests and tastes" from the content of the utterance. However, it was difficult to properly extract keywords intended for such effects. Further, since the user's interests and preferences are not taken into consideration in the utterance, it is difficult for the robot to "sympathize" with the user's interests or preferences through the utterance.

また、特許文献2、3及び非特許文献1の技術では、ロボットがユーザの要望に応じた動作をするため、ユーザの要望という気持ちに「共感」することは出来ても、ユーザの要望に対応すること以外の動作を行わないため、ユーザに「新たな興味や嗜好の気付き」を提供することは難しかった。 Further, in the technologies of Patent Documents 2 and 3 and Non-Patent Document 1, since the robot operates according to the user's request, even if it is possible to "sympathize" with the feeling of the user's request, it corresponds to the user's request. It was difficult to provide the user with "awareness of new interests and tastes" because they do nothing but do.

本発明は、ユーザに「共感」及び「新たな興味や嗜好の気付き」を同時に提供できるキーワード抽出装置、キーワード抽出プログラム及び発話生成装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a keyword extraction device, a keyword extraction program, and an utterance generation device that can simultaneously provide a user with "empathy" and "awareness of new interests and tastes".

本発明に係るキーワード抽出装置は、ユーザの性格タイプを設定するユーザ性格設定部と、前記性格タイプに応じたキーワード毎の興味度を、ロボット興味度として取得するロボット興味度取得部と、前記ユーザのキーワード毎の興味度を、ユーザ興味度として取得するユーザ興味度取得部と、キーワード毎に、前記ロボット興味度と前記ユーザ興味度との差分を算出し、当該差分が特定の範囲にある、共感を与えるキーワード及び新たな気付きを与えるキーワードを含む複数種類のキーワードを抽出するキーワード抽出部と、を備える。 The keyword extraction device according to the present invention includes a user personality setting unit that sets a user's personality type, a robot interest degree acquisition unit that acquires the degree of interest for each keyword according to the personality type as a robot interest degree, and the user. The difference between the robot interest level and the user interest level is calculated for each keyword and the user interest level acquisition unit that acquires the interest level for each keyword as the user interest level, and the difference is within a specific range. It is provided with a keyword extraction unit that extracts a plurality of types of keywords including keywords that give sympathy and keywords that give new awareness.

前記キーワード抽出部は、前記差分が最も0に近いキーワードを、前記共感を与えるキーワードとして抽出してもよい。 The keyword extraction unit may extract the keyword whose difference is closest to 0 as the keyword giving the sympathy.

前記キーワード抽出部は、前記ロボット興味度が前記ユーザ興味度より大きく、かつ、前記差分の大きさが最大のキーワードを、前記新たな気付きを与えるキーワードとして抽出してもよい。 The keyword extraction unit may extract a keyword whose robot interest level is larger than that of the user interest level and whose difference is the largest as a keyword that gives a new awareness.

前記キーワード抽出部は、前記ロボット興味度より前記ユーザ興味度が大きく、かつ、前記差分の大きさが最大のキーワードを、前記ユーザの個性を表すキーワードとして抽出してもよい。 The keyword extraction unit may extract a keyword having a greater user interest level than the robot interest level and having the largest difference, as a keyword representing the individuality of the user.

前記キーワード抽出部は、前記ロボット興味度又は前記ユーザ興味度の少なくともいずれかが所定以上のキーワードを抽出してもよい。 The keyword extraction unit may extract keywords for which at least one of the robot interest level and the user interest level is predetermined or higher.

前記ユーザ興味度取得部は、番組内のキーワードを取得するキーワード取得部と、前記ユーザの視線方向を判定する視線方向判定部と、前記キーワード取得部により前記番組内から同一のキーワードが取得された回数のうち、当該キーワードが取得された際に前記視線方向が前記番組の画面を向いていた割合に基づいて、当該キーワードに対する前記ユーザ興味度を算出する興味度算出部と、を備えてもよい。 In the user interest degree acquisition unit, the same keyword is acquired from the program by the keyword acquisition unit for acquiring the keyword in the program, the line-of-sight direction determination unit for determining the line-of-sight direction of the user, and the keyword acquisition unit. It may be provided with an interest degree calculation unit for calculating the user interest degree for the keyword based on the ratio of the number of times that the line-of-sight direction is facing the screen of the program when the keyword is acquired. ..

前記キーワードを抽出装置は、一定期間毎に算出された前記ユーザ興味度を平均して当該ユーザ興味度を更新する興味度更新部を備えてもよい。 The keyword extraction device may include an interest level updating unit that averages the user interest levels calculated at regular intervals and updates the user interest levels.

前記キーワードを抽出装置は、前記ユーザ興味度を管理サーバへ出力するユーザ興味度出力部を備え、前記ユーザ興味度取得部は、同一の性格タイプに設定された複数のユーザそれぞれに対する前記ユーザ興味度に基づいて更新された、前記性格タイプに応じたキーワード毎の興味度を取得してもよい。 The keyword extraction device includes a user interest level output unit that outputs the user interest level to the management server, and the user interest level acquisition unit is the user interest level for each of a plurality of users set to the same personality type. You may acquire the degree of interest for each keyword according to the personality type, which is updated based on.

本発明に係るロボットシステムは、前記キーワード抽出装置と、前記キーワード抽出装置により抽出された、前記複数種類のキーワードに基づいて、互いに異なるロジックにより発話文を生成する発話生成装置と、を備える。 The robot system according to the present invention includes the keyword extraction device and an utterance generation device that generates utterance sentences by different logics based on the plurality of types of keywords extracted by the keyword extraction device.

本発明に係るキーワード抽出プログラムは、前記キーワード抽出装置としてコンピュータを機能させるためのものである。 The keyword extraction program according to the present invention is for operating a computer as the keyword extraction device.

本発明によれば、ロボットがユーザに「共感」及び「新たな興味や嗜好の気付き」を同時に提供できる。 According to the present invention, the robot can simultaneously provide the user with "empathy" and "awareness of new interests and tastes".

実施形態におけるロボットシステムの機能構成を示す図である。It is a figure which shows the functional structure of the robot system in an embodiment. 実施形態における性格データを例示する図である。It is a figure which illustrates the personality data in an embodiment. 実施形態におけるユーザ興味度の算出方法を示す図である。It is a figure which shows the calculation method of the user interest degree in an embodiment. 実施形態におけるユーザの興味データの更新方法を示す図である。It is a figure which shows the method of updating the interest data of a user in an embodiment. 実施形態におけるユーザ興味度取得部の動作の流れを例示するフローチャートである。It is a flowchart illustrating the operation flow of the user interest degree acquisition part in an embodiment. 実施形態における種類毎の興味キーワードの抽出方法を例示する図である。It is a figure which illustrates the extraction method of the interest keyword for each kind in an embodiment. 実施形態における興味キーワードDBに格納されるデータを例示する図である。It is a figure which illustrates the data stored in the interest keyword DB in an embodiment. 実施形態における興味キーワード管理部の動作の流れを例示するフローチャート図である。It is a flowchart which illustrates the operation flow of the interest keyword management part in an embodiment. 実施形態におけるロボットシステムでの性格データの更新及び取得の様子を例示する図である。It is a figure which illustrates the state of the update and acquisition of the personality data in the robot system in an embodiment. 実施形態における性格データの更新方法を示す図である。It is a figure which shows the update method of the personality data in an embodiment.

以下、本発明の実施形態の一例について説明する。
本実施形態では、人(ユーザ)と一緒にテレビ番組を視聴しているロボットが対話に用いるキーワードを抽出するキーワード抽出装置を提供する。
Hereinafter, an example of the embodiment of the present invention will be described.
The present embodiment provides a keyword extraction device that extracts keywords used for dialogue by a robot that is watching a TV program together with a person (user).

キーワード抽出装置は、ユーザが興味を持ちそうなキーワードをロボットの興味として持たせるため、ユーザの性格データをロボットの興味データとし、一方で、テレビ番組の視聴時にユーザがテレビに視線を向けた頻度をユーザの興味データとする。
そして、キーワード抽出装置は、ユーザの性格データ(=ロボットの興味データ)とユーザの興味データとを比較し、各キーワードの興味度の差から、ロボットの興味キーワードの種類を判別することで、ユーザが対話を通じてロボットと興味を共感できる「興味」キーワードの他、ユーザに新しい興味への気付きを与える「気付き」キーワード、及びユーザの個性を表す「個性」キーワードを抽出する。
The keyword extraction device uses the user's personality data as the robot's interest data in order to make the keywords that the user is likely to be interested in as the robot's interest, while the frequency with which the user turns his or her eyes to the TV when watching a TV program. Is the user's interest data.
Then, the keyword extraction device compares the user's personality data (= robot's interest data) with the user's interest data, and determines the type of the robot's interest keyword from the difference in the degree of interest of each keyword. In addition to the "interest" keyword that allows the robot to sympathize with the robot through dialogue, the "awareness" keyword that gives the user awareness of new interests and the "individuality" keyword that expresses the user's individuality are extracted.

図1は、本実施形態におけるロボットシステム1の機能構成を示す図である。
ロボットシステム1は、ロボットに組み込まれたキーワード抽出装置10及び発話生成装置20と、性格データ管理サーバ30とを備え、キーワード抽出装置10及び性格データ管理サーバ30は、互いに通信接続されている。
性格データ管理サーバ30には、複数のキーワード抽出装置10が接続されてもよい。
FIG. 1 is a diagram showing a functional configuration of the robot system 1 in the present embodiment.
The robot system 1 includes a keyword extraction device 10 and a speech generation device 20 incorporated in the robot, and a personality data management server 30, and the keyword extraction device 10 and the personality data management server 30 are communicated with each other.
A plurality of keyword extraction devices 10 may be connected to the personality data management server 30.

キーワード抽出装置10は、一人又は複数のユーザの興味データを管理すると共に、ユーザの性格タイプに応じたロボットの興味データを管理し、発話文を生成するためのキーワードを抽出する。
キーワード抽出処理の詳細は後述する。
The keyword extraction device 10 manages interest data of one or a plurality of users, manages interest data of a robot according to a user's personality type, and extracts keywords for generating an utterance sentence.
The details of the keyword extraction process will be described later.

発話生成装置20は、キーワード抽出装置10により抽出された、共感キーワード、気付きキーワード、及び個性キーワードに基づいて、それぞれ互いに異なるロジックにより発話文を生成する。
なお、発話文の生成には、キーワードの種類毎に用意されたテンプレート、又は機械学習モデルなどを用いた既存の手法を適用できる。
The utterance generation device 20 generates utterance sentences by different logics based on the empathy keyword, the notice keyword, and the individuality keyword extracted by the keyword extraction device 10.
It should be noted that a template prepared for each type of keyword, an existing method using a machine learning model, or the like can be applied to the generation of the utterance sentence.

性格データ管理サーバ30は、性格タイプ毎に、複数のキーワードに対する興味度を性格データとして、性格データベース(DB)31により管理し、要求に応じてキーワード抽出装置10へ提供する。
また、性格データ管理サーバ30は、性格DB31を更新する性格データ更新部32を備える。性格データ更新部32による更新処理は後述する。
The personality data management server 30 manages the degree of interest in a plurality of keywords as personality data by the personality database (DB) 31 for each personality type, and provides the keyword extraction device 10 in response to a request.
Further, the personality data management server 30 includes a personality data updating unit 32 that updates the personality DB 31. The update process by the personality data update unit 32 will be described later.

ここで、性格タイプは、前述の非特許文献1に示されているユングの心理学をもとに、嗜好の傾向が異なる思考、直観、感情、感覚の4つに分けられる。 Here, the personality types are classified into four types, thinking, intuition, feelings, and sensations, which have different taste tendencies, based on Jung's psychology shown in Non-Patent Document 1 described above.

図2は、本実施形態における性格データを例示する図である。
性格データは、4つの性格タイプ毎に、各キーワードに対して、この性格タイプの人の一般的な興味度がそれぞれ、0~1.0の範囲で設定されている。
FIG. 2 is a diagram illustrating personality data in the present embodiment.
In the personality data, the general interest level of a person of this personality type is set in the range of 0 to 1.0 for each keyword for each of the four personality types.

性格データは、一般的な嗜好の傾向で人をタイプ分けしたものである。人はテレビなどから影響を受けることにより、嗜好が短期間で大きく変化するが、性格タイプ毎の性格データは短期間で大きく変化することは少ない。そこで、本実施形態のキーワード抽出方法は、性格タイプ別のキーワードの興味度をロボットの興味データとして設定しておき、大きく変動するユーザの興味データと比較することで、特徴的なキーワードを抽出する。 Personality data is a type of person classified according to general preference trends. People's tastes change significantly in a short period of time due to being influenced by television, etc., but personality data for each personality type rarely changes significantly in a short period of time. Therefore, in the keyword extraction method of the present embodiment, the degree of interest of the keyword for each personality type is set as the interest data of the robot, and the characteristic keyword is extracted by comparing with the interest data of the user who fluctuates greatly. ..

キーワード抽出装置10は、制御部及び記憶部の他、各種インタフェースを備えた情報処理装置であり、記憶部に格納されたソフトウェア(キーワード抽出プログラム)を制御部が実行することにより、本実施形態の各種機能が実現される。 The keyword extraction device 10 is an information processing device provided with various interfaces in addition to a control unit and a storage unit, and the control unit executes software (keyword extraction program) stored in the storage unit to execute the present embodiment. Various functions are realized.

キーワード抽出装置10の制御部は、ユーザ性格設定部11と、ユーザ興味度取得部12と、興味キーワード管理部13と、キーワード出力部14と、興味データ出力部15とを備える。
また、キーワード抽出装置10の記憶部は、興味度データベース(DB)16と、興味キーワードデータベース(DB)17とを備える。
The control unit of the keyword extraction device 10 includes a user personality setting unit 11, a user interest level acquisition unit 12, an interest keyword management unit 13, a keyword output unit 14, and an interest data output unit 15.
Further, the storage unit of the keyword extraction device 10 includes an interest degree database (DB) 16 and an interest keyword database (DB) 17.

ユーザ性格設定部11は、ユーザの性格タイプを設定する。性格タイプは、ユングの心理学に基づいた性格判定テストを行うことで判定できる。
本実施形態では、例えば、ユーザが性格判定テストを予め行い、ユーザ性格設定部11に判定結果が入力され、興味キーワード管理部13に提供される。
The user personality setting unit 11 sets the personality type of the user. The personality type can be determined by performing a personality determination test based on Jung's psychology.
In the present embodiment, for example, the user performs a personality determination test in advance, the determination result is input to the user personality setting unit 11, and is provided to the interest keyword management unit 13.

ユーザ興味度取得部12は、ユーザの各キーワードに対する興味度であるユーザ興味度を取得する機能部であり、キーワード取得部121と、視線方向判定部122と、視聴回数分析部123と、興味度算出部124と、興味度更新部125とを備える。 The user interest level acquisition unit 12 is a function unit that acquires the user interest level, which is the degree of interest of each keyword of the user, and includes the keyword acquisition unit 121, the line-of-sight direction determination unit 122, the viewing count analysis unit 123, and the interest level. It includes a calculation unit 124 and an interest level update unit 125.

キーワード取得部121は、テレビ番組の映像から、例えば、物体検出及び顕著性推定などの既存の技術を用いて検出された人物、風景、物などの単語であるキーワードを逐次に取得する。また、映像に同期した音声、字幕などからキーワードが抽出されてもよい。 The keyword acquisition unit 121 sequentially acquires keywords such as people, landscapes, and objects detected by using existing techniques such as object detection and prominence estimation from the video of a television program. In addition, keywords may be extracted from audio, subtitles, etc. synchronized with the video.

視線方向判定部122は、ロボットに設けられたカメラから取得したテレビ番組視聴時のユーザの画像から、ユーザの視線方向を判定する。
具体的には、視線方向判定部122は、ユーザの顔を撮影したカメラ画像から、ユーザの視線を検出し、視線の先がテレビ画面であるか否かを判定する。例えば、小型視線検出センサ及び既存の画像処理技術が利用される。
The line-of-sight direction determination unit 122 determines the user's line-of-sight direction from the image of the user when watching a television program acquired from a camera provided in the robot.
Specifically, the line-of-sight direction determination unit 122 detects the user's line of sight from the camera image of the user's face, and determines whether or not the line of sight is on the television screen. For example, a small line-of-sight detection sensor and existing image processing technology are used.

視聴回数分析部123は、キーワード取得部121により取得されたキーワードと、取得された際のユーザの視線方向とに基づいて、テレビ番組にキーワードの映像又はキーワードそのものが現れた時に、ユーザがテレビの方向に視線を向けた回数を蓄積する。
ここで、キーワードが現れた同一のシーン、あるいは、現れた時点を含む所定期間において1回以上視線を向けた場合を1回とカウントすることとする。例えば、興味がなく偶然に視線がテレビ画面に向いた場合には、同じキーワードに対して再度視線が向く可能性は低いため、興味度が高いほど回数は多くなる。
In the viewing count analysis unit 123, when the video of the keyword or the keyword itself appears in the TV program based on the keyword acquired by the keyword acquisition unit 121 and the line-of-sight direction of the user when the keyword is acquired, the user can use the television. Accumulate the number of times the line of sight is directed in the direction.
Here, the same scene in which the keyword appears, or the case where the line of sight is directed more than once in a predetermined period including the time when the keyword appears is counted as one time. For example, if you are not interested and accidentally turn your gaze to the TV screen, it is unlikely that your gaze will turn to the same keyword again, so the higher the degree of interest, the greater the number of times.

興味度算出部124は、視聴したテレビ番組に同一のキーワードが現れた回数と、ユーザがこのキーワードの現れた画面に視線を向けた回数とを用いて、各キーワードのユーザ興味度を算出する。 The interest level calculation unit 124 calculates the user interest level of each keyword by using the number of times the same keyword appears in the TV program viewed and the number of times the user turns his / her eyes to the screen on which this keyword appears.

図3は、本実施形態におけるユーザ興味度の算出方法を示す図である。
例えば「街並」というキーワードがテレビ番組から取得された場合に、視聴した番組に街並が映った回数l=10、街並が映った際にユーザがテレビ画面に視線を向けた回数m=5とする。このとき、ユーザのキーワード「街並」に対するユーザ興味度sは、
s=m/l=5/10=0.5
と算出される。
これにより、「街並(0.5)」を含むキーワードとユーザ興味度との組み合わせがユーザの興味データとして得られる。
FIG. 3 is a diagram showing a method of calculating a user interest level in the present embodiment.
For example, when the keyword "cityscape" is acquired from a TV program, the number of times the cityscape appears in the watched program l = 10, and the number of times the user looks at the TV screen when the cityscape appears m = Let it be 5. At this time, the user's interest level s for the user's keyword "cityscape" is
s = m / l = 5/10 = 0.5
Is calculated.
As a result, a combination of the keyword including "cityscape (0.5)" and the user's interest level can be obtained as the user's interest data.

興味度更新部125は、興味度DB16に格納されるユーザの興味データ、すなわち、各キーワードに対するユーザ興味度を随時、例えば1日1回などで定期的に更新する。 The interest level update unit 125 periodically updates the user's interest level stored in the interest level DB 16, that is, the user's interest level for each keyword, for example, once a day.

図4は、本実施形態におけるユーザの興味データの更新方法を示す図である。
例えば、興味度算出部124により、一定期間(例えば、24時間)において街並に対するユーザ興味度がa=0.8と算出されたとする。
このとき、興味度DB16に格納されているユーザ興味度がs=0.6とすると、これまでの更新回数n(=1)を用いて、更新後のユーザ興味度xがこれまでの平均値として、次のように算出される。
x=s+(a-s)/(n+1)=0.6+(0.8-0.6)/2=0.7
FIG. 4 is a diagram showing a method of updating user interest data in the present embodiment.
For example, it is assumed that the user interest level for the cityscape is calculated as a = 0.8 by the interest level calculation unit 124 for a certain period (for example, 24 hours).
At this time, assuming that the user interest level stored in the interest level DB 16 is s = 0.6, the user interest level x after the update is the average value so far using the update count n (= 1) so far. As a result, it is calculated as follows.
x = s + (as) / (n + 1) = 0.6 + (0.8-0.6) / 2 = 0.7

ここで、更新回数nが大きくなるほど、ユーザ興味度xの変動は小さくなる。そこで、更新回数nが大きくなり過ぎないように、値には上限が設けられてもよい。これにより、ユーザの最近の傾向が反映されたユーザ興味度が算出される。
例えば、現在のユーザ興味度s=0.2、新たなユーザ興味度a=0.8の場合、更新回数n=99では、更新後のユーザ興味度は、x=0.2+(0.8-0.2)/100=0.206と僅かな変化だが、nの上限=4が設定されていると、x=0.2+(0.8-0.2)/5=0.32となり、興味の変化がユーザ興味度に反映される。
Here, as the number of updates n increases, the fluctuation of the user interest level x decreases. Therefore, an upper limit may be set for the value so that the number of updates n does not become too large. As a result, the user interest level that reflects the recent tendency of the user is calculated.
For example, when the current user interest level s = 0.2 and the new user interest level a = 0.8, when the number of updates n = 99, the updated user interest level is x = 0.2 + (0.8). -0.2) /100=0.206, which is a slight change, but when the upper limit of n = 4 is set, x = 0.2 + (0.8-0.2) /5=0.32. , The change of interest is reflected in the user's interest level.

図5は、本実施形態におけるユーザ興味度取得部12の動作の流れを例示するフローチャートである。
本処理は、24時間など一定期間実行され、各パラメータを初期化して繰り返し実行される。
FIG. 5 is a flowchart illustrating the operation flow of the user interest level acquisition unit 12 in the present embodiment.
This process is executed for a certain period of time such as 24 hours, and each parameter is initialized and executed repeatedly.

ステップS1において、キーワード取得部121は、テレビ番組からキーワードを取得し、このキーワードの出現回数lに1を加算する。
ステップS2において、視線方向判定部122は、ユーザの視線方向を分析し、キーワードが現れている期間内にユーザがテレビ画面を向いたか否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS3に移り、判定がNOの場合、処理はステップS4に移る。
In step S1, the keyword acquisition unit 121 acquires a keyword from a television program and adds 1 to the number of occurrences l of this keyword.
In step S2, the line-of-sight direction determination unit 122 analyzes the line-of-sight direction of the user and determines whether or not the user has turned to the television screen within the period in which the keyword appears. If this determination is YES, the process proceeds to step S3, and if the determination is NO, the process proceeds to step S4.

ステップS3において、視聴回数分析部123は、取得されたキーワードに対する視聴回数mに1を加算する。
ステップS4において、ユーザ興味度取得部12は、開始から一定期間が経過して集計のタイミングとなったか否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS5に移り、判定がNOの場合、処理はステップS1に戻る。
In step S3, the viewing count analysis unit 123 adds 1 to the viewing count m for the acquired keyword.
In step S4, the user interest level acquisition unit 12 determines whether or not a certain period of time has elapsed from the start and the timing of aggregation has come. If this determination is YES, the process proceeds to step S5, and if the determination is NO, the process returns to step S1.

ステップS5において、興味度算出部124は、キーワードの出現回数l、及びこのキーワードに対するユーザの視聴回数mに基づいて、期間内のキーワード毎のユーザ興味度を算出する。
ステップS6において、興味度更新部125は、算出されたユーザ興味度に基づいて、興味度DB16に格納されているユーザの興味データを更新する。
In step S5, the interest level calculation unit 124 calculates the user interest level for each keyword within the period based on the number of appearances l of the keyword and the number of views m of the user for this keyword.
In step S6, the interest level updating unit 125 updates the user's interest data stored in the interest level DB 16 based on the calculated user interest level.

興味キーワード管理部13は、「共感」、「気付き」、「個性」の種類別の興味キーワードを抽出し管理する機能部であり、ロボット興味度取得部131と、キーワード抽出部132とを備える。 The interest keyword management unit 13 is a functional unit that extracts and manages interest keywords for each type of "empathy", "awareness", and "individuality", and includes a robot interest degree acquisition unit 131 and a keyword extraction unit 132.

ロボット興味度取得部131は、ユーザ性格設定部11からユーザの性格タイプを取得すると、性格データ管理サーバ30の性格DB31から該当の性格タイプに対応する性格データを抽出し、ロボットの興味データとして、キーワードと興味度(ロボット興味度)との組み合わせを記憶する。 When the robot interest level acquisition unit 131 acquires the user's personality type from the user personality setting unit 11, it extracts the personality data corresponding to the corresponding personality type from the personality DB 31 of the personality data management server 30, and uses it as the robot's interest data. Memorize the combination of keywords and interest level (robot interest level).

キーワード抽出部132は、興味度DB16からユーザの興味データを取得し、キーワード毎に、ロボット興味度とユーザ興味度との差分を算出する。そして、キーワード抽出部は、算出した差分が特定の範囲にある、共感キーワード、気付きキーワード、個性キーワードを抽出して興味キーワードDB17に記憶する。
キーワード抽出部132は、興味度更新部125による興味度DB16の更新と同じ頻度で、例えば1日1回、興味キーワードDB17を更新することとしてよい。
The keyword extraction unit 132 acquires the user's interest data from the interest degree DB 16 and calculates the difference between the robot interest degree and the user interest degree for each keyword. Then, the keyword extraction unit extracts the sympathy keyword, the noticed keyword, and the individuality keyword in which the calculated difference is in a specific range, and stores them in the interest keyword DB 17.
The keyword extraction unit 132 may update the interest keyword DB 17 at the same frequency as the interest update unit 125 updates the interest DB 16, for example, once a day.

図6は、本実施形態における種類毎の興味キーワードの抽出方法を例示する図である。
例えば、ロボットのユーザが性格タイプとして「感覚」タイプを設定すると、ロボットの興味データには、「感覚」タイプの性格データがコピーされる。
FIG. 6 is a diagram illustrating a method of extracting an interest keyword for each type in the present embodiment.
For example, when the robot user sets the "sensory" type as the personality type, the "sensory" type personality data is copied to the robot's interest data.

ユーザの番組視聴の状況により、ユーザの興味データが作成されると、キーワード抽出部132は、ロボットの興味データとユーザの興味データとを比較し、両者のキーワード毎の興味度の差分を算出する。 When the user's interest data is created depending on the user's program viewing status, the keyword extraction unit 132 compares the robot's interest data with the user's interest data and calculates the difference in the degree of interest for each of the two keywords. ..

ロボット興味度が高くユーザ興味度も高い(興味度の差分が小さい)場合は、ユーザ及びロボットの両者の興味度が高いことから共感キーワードと定義される。
ロボット興味度が高くユーザ興味度が低い(興味度の差分が大きい)キーワードは、ユーザの性格上、一般的に興味があるキーワードのため、今後興味を持ってくれる可能性があることから、気付きキーワードと定義される。
ロボット興味度が低くユーザ興味度が高いキーワードは、個性キーワードと定義される。
When the degree of interest in the robot is high and the degree of interest in the user is also high (the difference in the degree of interest is small), it is defined as an empathy keyword because the degree of interest in both the user and the robot is high.
I noticed that keywords with high robot interest and low user interest (large difference in interest) are keywords that are generally of interest due to the nature of the user, and may be of interest in the future. Defined as a keyword.
Keywords with low robot interest and high user interest are defined as individual keywords.

そこで、キーワード抽出部132は、差分(=ロボット興味度-ユーザ興味度)が最も0に近いキーワードを共感キーワードとして抽出し、興味キーワードDB17に記憶する。
また、キーワード抽出部132は、ロボット興味度がユーザ興味度より大きく、かつ、差分の大きさが最大のキーワードを気付きキーワードとして抽出し、興味キーワードDB17に記憶する。
さらに、キーワード抽出部132は、ロボット興味度よりユーザ興味度が大きく、かつ、差分の大きさが最大のキーワードを、個性キーワードとして抽出し、興味キーワードDB17に記憶する。
Therefore, the keyword extraction unit 132 extracts the keyword whose difference (= robot interest degree-user interest degree) is closest to 0 as an empathy keyword and stores it in the interest keyword DB 17.
Further, the keyword extraction unit 132 extracts the keyword whose robot interest level is larger than the user interest level and whose difference is the largest as the noticed keyword, and stores it in the interest keyword DB 17.
Further, the keyword extraction unit 132 extracts a keyword having a user interest level higher than the robot interest level and having the largest difference as an individual keyword and stores it in the interest keyword DB 17.

なお、キーワード抽出部132は、これらの種類別の興味キーワードを、ロボット興味度又はユーザ興味度の少なくともいずれかが所定以上のキーワードの中から抽出してもよい。
また、共感、気付き、個性の各種類について、所定数のキーワードが抽出されてもよい。
The keyword extraction unit 132 may extract these types of interest keywords from keywords in which at least one of the robot interest degree and the user interest degree is predetermined or higher.
In addition, a predetermined number of keywords may be extracted for each type of empathy, awareness, and individuality.

図7は、本実施形態における興味キーワードDB17に格納されるデータを例示する図である。
興味キーワードDB17には、共感、気付き、個性の各種類について、抽出されたキーワードが格納される。さらに、これらのキーワードに対する抽出時でのロボット興味度、ユーザ興味度、差分が対応付けて格納されてもよい。
FIG. 7 is a diagram illustrating data stored in the interest keyword DB 17 in the present embodiment.
The interest keyword DB 17 stores extracted keywords for each type of empathy, awareness, and individuality. Further, the robot interest level, the user interest level, and the difference at the time of extraction for these keywords may be stored in association with each other.

図8は、本実施形態における興味キーワード管理部13の動作の流れを例示するフローチャート図である。
ステップS11において、ロボット興味度取得部131は、ユーザ性格設定部11で設定されたユーザの性格タイプを取得する。
ステップS12において、ロボット興味度取得部131は、性格DB31から、ユーザの性格タイプに対応する性格データを取得する。
ステップS13において、ロボット興味度取得部131は、取得した性格データを、ロボットの興味データとして設定する。
FIG. 8 is a flowchart illustrating the flow of operation of the interest keyword management unit 13 in the present embodiment.
In step S11, the robot interest degree acquisition unit 131 acquires the personality type of the user set by the user personality setting unit 11.
In step S12, the robot interest degree acquisition unit 131 acquires personality data corresponding to the user's personality type from the personality DB 31.
In step S13, the robot interest degree acquisition unit 131 sets the acquired personality data as the robot interest data.

ステップS14において、キーワード抽出部132は、興味度DB16から、ユーザの興味データを取得する。
ステップS15において、キーワード抽出部132は、ロボット興味度とユーザ興味度との差分を算出する。
ステップS16において、キーワード抽出部132は、算出された差分に基づいて、興味キーワードを抽出し、興味キーワードDB17に記憶する。
In step S14, the keyword extraction unit 132 acquires the user's interest data from the interest level DB 16.
In step S15, the keyword extraction unit 132 calculates the difference between the robot interest level and the user interest level.
In step S16, the keyword extraction unit 132 extracts the interest keyword based on the calculated difference and stores it in the interest keyword DB 17.

キーワード出力部14は、発話生成装置20からの要求に応じて、あるいは、興味キーワードDB17のデータが変化したときなどをトリガとして、興味キーワードDB17に記憶されているキーワードを、発話生成装置20へ送信し、ロボットにユーザとの対話のための発話を行わせる。 The keyword output unit 14 transmits the keyword stored in the interest keyword DB 17 to the utterance generation device 20 in response to a request from the utterance generation device 20 or when the data of the interest keyword DB 17 changes. Then, let the robot speak for dialogue with the user.

興味データ出力部15は、興味度DB16に格納されているユーザの興味データを、ユーザの性格タイプと共に、性格データ管理サーバ30へ出力する。
性格データ管理サーバ30の性格データ更新部32は、複数のロボットそれぞれに設けられたキーワード抽出装置10から、ユーザ毎の興味データを受信し、性格DB31を性格タイプ別に更新する。
The interest data output unit 15 outputs the user's interest data stored in the interest level DB 16 to the personality data management server 30 together with the user's personality type.
The personality data update unit 32 of the personality data management server 30 receives interest data for each user from the keyword extraction devices 10 provided for each of the plurality of robots, and updates the personality DB 31 for each personality type.

図9は、本実施形態におけるロボットシステム1での性格データの更新及び取得の様子を例示する図である。
キーワード抽出装置10において取得されるユーザ毎の興味データAは、ユーザ毎の性格タイプBと統合され、性格データ更新用のデータCとして、性格データ管理サーバ30へ、適宜送信される。
FIG. 9 is a diagram illustrating a state of updating and acquiring personality data in the robot system 1 in the present embodiment.
The interest data A for each user acquired by the keyword extraction device 10 is integrated with the personality type B for each user, and is appropriately transmitted to the personality data management server 30 as data C for updating the personality data.

このとき、ロボットのユーザは複数であってよい。複数のユーザで性格タイプが同じ場合、性格タイプ毎に興味データのレコードが複数設けられてもよいし、興味度が平均された1つのレコードが設けられてもよい。 At this time, the number of users of the robot may be multiple. When a plurality of users have the same personality type, a plurality of records of interest data may be provided for each personality type, or one record with an average degree of interest may be provided.

また、他のロボットにおいても同様に、性格データ更新用のデータが性格データ管理サーバ30へ送信される。
性格データ管理サーバ30では、受信した複数の性格データ更新用のデータに基づいて、性格タイプ毎に、各キーワードの興味度を所定の手順で更新する。
更新された性格データは、キーワード抽出装置10から適宜取得される。
Similarly, in the other robots, the data for updating the personality data is transmitted to the personality data management server 30.
The personality data management server 30 updates the degree of interest of each keyword for each personality type according to a predetermined procedure based on the received data for updating the plurality of personality data.
The updated personality data is appropriately acquired from the keyword extraction device 10.

図10は、本実施形態における性格データの更新方法を示す図である。
性格DB31に格納されている性格データにおいて、ある性格タイプのあるキーワードに対する興味度をc、キーワード抽出装置10から取得した同じ性格タイプのユーザの同じキーワードに対するユーザ興味度をxとすると、これまでに更新した回数をnとを用いて、更新後の興味度yがこれまでの平均値として、次のように算出される。
y=c+(x-c)/(n+1)
FIG. 10 is a diagram showing a method of updating personality data in the present embodiment.
In the personality data stored in the personality DB 31, the degree of interest in a certain keyword of a certain personality type is c, and the degree of user interest in the same keyword of a user of the same personality type acquired from the keyword extraction device 10 is x. Using the number of updates as n, the degree of interest y after the update is calculated as an average value so far as follows.
y = c + (x−c) / (n + 1)

例えば、思考タイプのユーザがキーワード「海」に対して0.6の興味度を持っていた場合、性格DB31における思考タイプの「海」に対する興味度0.8は、更新回数n=1とすると、
0.8+(0.6-0.8)/2=0.7
に更新される。
なお、性格データ更新部32は、興味度更新部125と同様に、更新回数nに上限を設けてもよい。
For example, if the thinking type user has an interest level of 0.6 for the keyword "sea", the interest level 0.8 for the thinking type "sea" in the personality DB 31 is assumed to be the number of updates n = 1. ,
0.8 + (0.6-0.8) /2=0.7
Will be updated to.
The personality data update unit 32 may set an upper limit on the number of updates n, as in the interest level update unit 125.

本実施形態によれば、キーワード抽出装置10は、ユーザの性格タイプに応じたロボット興味度と、ユーザ興味度との差分を算出し、この差分の値に基づいて、共感キーワード、気付きキーワード及び個性キーワードをそれぞれ抽出する。
これにより、キーワード抽出装置10は、抽出したキーワードによりロボットに発話させることで、ユーザに「共感」及び「新たな興味や嗜好の気付き」などを同時に提供できる。
According to the present embodiment, the keyword extraction device 10 calculates a difference between the robot interest level according to the personality type of the user and the user interest level, and based on the value of this difference, the empathy keyword, the noticed keyword, and the individuality. Extract each keyword.
As a result, the keyword extraction device 10 can simultaneously provide the user with "empathy" and "awareness of new interests and tastes" by causing the robot to speak with the extracted keywords.

具体的には、キーワード抽出装置10は、差分が最も0に近いキーワードを、共感キーワードとして抽出し、ロボット興味度がユーザ興味度より大きく、かつ、差分の大きさが最大のキーワードを、気付きキーワードとして抽出し、ロボット興味度よりユーザ興味度が大きく、かつ、差分の大きさが最大のキーワードを、個性キーワードとして抽出する。
これにより、キーワード抽出部は、最も特徴的な興味キーワードを興味度の差分に基づいて容易に抽出できる。
Specifically, the keyword extraction device 10 extracts the keyword having the closest difference to 0 as an empathy keyword, and notices the keyword whose robot interest level is larger than the user interest level and whose difference is the largest. The keywords that have a higher user interest level than the robot interest level and the largest difference are extracted as individual keywords.
As a result, the keyword extraction unit can easily extract the most characteristic interest keywords based on the difference in the degree of interest.

ロボット興味度が低く、ユーザ興味度が高い場合、性格タイプによる傾向とは異なるユーザの個性的なキーワードであるため、発話生成装置20は、このキーワードをもとに発話文を生成することで、ユーザが自身の興味の話をするきっかけを与えることができる。すなわち、ユーザは詳しいが他人はあまり知らない事柄に関して、ロボットからユーザに話を促すような言葉を発することで、ユーザの話したい欲求を満たすことができる。 When the robot interest level is low and the user interest level is high, it is a user's unique keyword that is different from the tendency according to the personality type. Therefore, the utterance generator 20 generates an utterance sentence based on this keyword. It can give users an opportunity to talk about their interests. That is, it is possible to satisfy the user's desire to speak by uttering a word that encourages the user to talk about a matter that the user is familiar with but is not well known to others.

このとき、ロボットは、キーワード抽出装置10により抽出された複数種類のキーワードで、互いに異なるロジックにより発話文を生成することにより、興味キーワードの種類に応じた適した発話文により自然な対話を実現できる。
また、キーワード抽出装置10は、ロボット興味度又はユーザ興味度の少なくともいずれかが所定以上のキーワードを抽出することで、興味を引く可能性の低いキーワードが抽出されることを抑制できる。
At this time, the robot can realize a natural dialogue with suitable utterance sentences according to the type of the keyword of interest by generating utterance sentences with a plurality of types of keywords extracted by the keyword extraction device 10 by different logics. ..
Further, the keyword extraction device 10 can suppress the extraction of keywords that are unlikely to be of interest by extracting keywords in which at least one of the robot interest level and the user interest level is predetermined or higher.

キーワード抽出装置10は、番組内からキーワードを取得すると共に、ユーザの視線方向を判定することで、番組内でキーワードが現れた回数のうち、視線が画面に向いた割合に基づいてユーザ興味度を算出する。
これにより、キーワード抽出装置10は、ユーザの実際の視聴行動に基づいて、キーワードに対する適切な興味度を算出できる。
The keyword extraction device 10 acquires the keyword from the program and determines the direction of the user's line of sight, thereby determining the user's interest level based on the ratio of the number of times the keyword appears in the program to the screen. calculate.
As a result, the keyword extraction device 10 can calculate an appropriate degree of interest in the keyword based on the actual viewing behavior of the user.

キーワード抽出装置10は、ユーザ興味度を一定期間毎に算出し、過去に算出された値の平均によってユーザ興味度を更新する。
これにより、キーワード抽出装置10は、一時的な興味の変動に大きく影響されることなく、これまでの傾向を適切にユーザの興味データに反映できる。
The keyword extraction device 10 calculates the user interest level at regular intervals, and updates the user interest level by averaging the values calculated in the past.
As a result, the keyword extraction device 10 can appropriately reflect the tendency so far in the user's interest data without being greatly affected by the temporary fluctuation of interest.

キーワード抽出装置10がユーザ興味度を性格データ管理サーバ30に送信することにより、性格データ管理サーバ30は、複数のユーザの興味データを収集し、性格タイプ別に適切な性格データを更新できる。また、キーワード抽出装置10は、最新の性格データを用いて、適切なキーワードを抽出できる。 When the keyword extraction device 10 transmits the user interest level to the personality data management server 30, the personality data management server 30 can collect interest data of a plurality of users and update appropriate personality data for each personality type. Further, the keyword extraction device 10 can extract an appropriate keyword by using the latest personality data.

これにより、複数のロボットの間で性格データが共有され、性格データの更新が可能となる。性格データ管理サーバ30は、ロボットを使用する多くのユーザの興味データを収集し、性格データを更新し続けることで、性格データに含まれるキーワードの数が多くなる。
この結果、キーワード抽出装置10は、3種類の興味キーワードを抽出する上で、ユーザの興味データにあるキーワードが性格データになく、興味度の差分が算出できない可能性を低減できる。また、多くのユーザの興味データをもとに性格DB31が更新されることで、サンプル数が多いため、性格データの信頼性が向上する。
As a result, the personality data is shared among the plurality of robots, and the personality data can be updated. The personality data management server 30 collects interest data of many users who use the robot and keeps updating the personality data, so that the number of keywords included in the personality data increases.
As a result, in extracting the three types of interest keywords, the keyword extraction device 10 can reduce the possibility that the keyword in the user's interest data is not in the personality data and the difference in interest degree cannot be calculated. Further, since the personality DB 31 is updated based on the interest data of many users, the number of samples is large, so that the reliability of the personality data is improved.

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、前述の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載されたものに限定されるものではない。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments. Moreover, the effects described in the above-described embodiments are merely a list of the most preferable effects resulting from the present invention, and the effects according to the present invention are not limited to those described in the embodiments.

前述の実施形態では、キーワード抽出装置10は、ロボットに組み込まれるものとして説明したが、これには限られず、ロボットの外部に配置され、ロボットと有線又は無線にて、あるいはネットワークを介して通信接続されてもよい。 In the above-described embodiment, the keyword extraction device 10 has been described as being incorporated in the robot, but the present invention is not limited to this, and the keyword extraction device 10 is arranged outside the robot and is connected to the robot by wire or wirelessly or via a network. May be done.

前述の実施形態では、ロボットの興味データとして、ユーザの性格タイプに応じた性格データがそのままコピーされたが、これには限られない。ロボットの興味データは、性格データの興味度に所定の重みを掛けたものであってもよい。
例えば、性格データに係数>1を掛けることにより、性格タイプに応じた一般的な興味よりも多くのキーワードに対して高い興味度がロボットの興味データに設定される。これにより、各キーワードは、「個性」よりも「共感」又は「気付き」に分類されやすくなる。
このように、キーワード抽出装置10は、よく共感するロボット、新たな気付きをよく与えるロボットなど、ロボットに個性を与えることができる。
In the above-described embodiment, the personality data corresponding to the personality type of the user is copied as it is as the interest data of the robot, but the present invention is not limited to this. The interest data of the robot may be obtained by multiplying the interest level of the personality data by a predetermined weight.
For example, by multiplying the personality data by a coefficient> 1, a higher degree of interest in the keywords than the general interest according to the personality type is set in the robot's interest data. This makes it easier for each keyword to be classified as "empathy" or "awareness" rather than "individuality."
In this way, the keyword extraction device 10 can give individuality to the robot, such as a robot that sympathizes well and a robot that gives new awareness.

前述の実施形態では、性格データ管理サーバ30が性格DB31を保持することとしたが、これには限られない。性格DB31は、予めロボットが記憶し、外部サーバと通信することなく、ロボット単独で動作する構成であってもよい。 In the above-described embodiment, the personality data management server 30 holds the personality DB 31, but the present invention is not limited to this. The personality DB 31 may be configured such that the robot stores it in advance and operates by the robot alone without communicating with an external server.

本実施形態では、主にキーワード抽出装置10の構成と動作について説明したが、本発明はこれに限られず、各構成要素を備え、キーワードを抽出するための方法、又はプログラムとして構成されてもよい。 In the present embodiment, the configuration and operation of the keyword extraction device 10 have been mainly described, but the present invention is not limited to this, and each component may be provided and configured as a method or a program for extracting keywords. ..

さらに、キーワード抽出装置10の機能を実現するためのプログラムをコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。 Further, even if a program for realizing the function of the keyword extraction device 10 is recorded on a computer-readable recording medium, the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed. good.

ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器などのハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROMなどの可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置のことをいう。 The term "computer system" as used herein includes hardware such as an OS and peripheral devices. Further, the "computer-readable recording medium" refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, or a CD-ROM, and a storage device such as a hard disk built in a computer system.

さらに「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時刻の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時刻プログラムを保持しているものも含んでもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。 Furthermore, a "computer-readable recording medium" is a communication line that dynamically holds a program for a short period of time, such as a communication line when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. It may also include a program that holds a program for a certain period of time, such as a volatile memory inside a computer system that is a server or a client in that case. Further, the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions, and may be further realized for realizing the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system. ..

1 ロボットシステム
10 キーワード抽出装置
11 ユーザ性格設定部
12 ユーザ興味度取得部
13 興味キーワード管理部
14 キーワード出力部
15 興味データ出力部
16 興味度DB
17 興味キーワードDB
20 発話生成装置
30 性格データ管理サーバ
31 性格DB
32 性格データ更新部
121 キーワード取得部
122 視線方向判定部
123 視聴回数分析部
124 興味度算出部
125 興味度更新部
131 ロボット興味度取得部
132 キーワード抽出部
1 Robot system 10 Keyword extraction device 11 User personality setting unit 12 User interest level acquisition unit 13 Interest keyword management unit 14 Keyword output unit 15 Interest data output unit 16 Interest level DB
17 Interesting keyword DB
20 Utterance generator 30 Personality data management server 31 Personality DB
32 Personality data update unit 121 Keyword acquisition unit 122 Line-of-sight direction determination unit 123 Views analysis unit 124 Interest level calculation unit 125 Interest level update unit 131 Robot interest level acquisition unit 132 Keyword extraction unit

Claims (10)

ユーザの性格タイプを設定するユーザ性格設定部と、
前記性格タイプに応じたキーワード毎の興味度を、ロボット興味度として取得するロボット興味度取得部と、
前記ユーザのキーワード毎の興味度を、ユーザ興味度として取得するユーザ興味度取得部と、
キーワード毎に、前記ロボット興味度と前記ユーザ興味度との差分を算出し、当該差分が特定の範囲にある、共感を与えるキーワード及び新たな気付きを与えるキーワードを含む複数種類のキーワードを抽出するキーワード抽出部と、を備えるキーワード抽出装置。
The user personality setting unit that sets the user's personality type,
A robot interest level acquisition unit that acquires the degree of interest for each keyword according to the personality type as a robot interest level, and a robot interest level acquisition unit.
A user interest level acquisition unit that acquires the user interest level for each keyword as a user interest level,
For each keyword, a keyword that calculates the difference between the robot interest level and the user interest level, and extracts a plurality of types of keywords including a keyword that gives empathy and a keyword that gives new awareness, in which the difference is within a specific range. A keyword extraction device equipped with an extraction unit.
前記キーワード抽出部は、前記差分が最も0に近いキーワードを、前記共感を与えるキーワードとして抽出する請求項1に記載のキーワード抽出装置。 The keyword extraction device according to claim 1, wherein the keyword extraction unit extracts the keyword whose difference is closest to 0 as the keyword that gives the sympathy. 前記キーワード抽出部は、前記ロボット興味度が前記ユーザ興味度より大きく、かつ、前記差分の大きさが最大のキーワードを、前記新たな気付きを与えるキーワードとして抽出する請求項1又は請求項2に記載のキーワード抽出装置。 The keyword extraction unit according to claim 1 or 2, wherein the keyword extraction unit extracts a keyword whose robot interest level is larger than that of the user interest level and whose difference is the largest as a keyword that gives a new awareness. Keyword extractor. 前記キーワード抽出部は、前記ロボット興味度より前記ユーザ興味度が大きく、かつ、前記差分の大きさが最大のキーワードを、前記ユーザの個性を表すキーワードとして抽出する請求項1から請求項3のいずれかに記載のキーワード抽出装置。 Any of claims 1 to 3, wherein the keyword extraction unit extracts a keyword having a user interest level higher than that of the robot interest level and having a maximum difference size as a keyword representing the individuality of the user. Keyword extractor described in Crab. 前記キーワード抽出部は、前記ロボット興味度又は前記ユーザ興味度の少なくともいずれかが所定以上のキーワードを抽出する請求項1から請求項4のいずれかに記載のキーワード抽出装置。 The keyword extraction device according to any one of claims 1 to 4, wherein the keyword extraction unit extracts keywords in which at least one of the robot interest degree and the user interest degree is a predetermined value or more. 前記ユーザ興味度取得部は、
番組内のキーワードを取得するキーワード取得部と、
前記ユーザの視線方向を判定する視線方向判定部と、
前記キーワード取得部により前記番組内から同一のキーワードが取得された回数のうち、当該キーワードが取得された際に前記視線方向が前記番組の画面を向いていた割合に基づいて、当該キーワードに対する前記ユーザ興味度を算出する興味度算出部と、を備える請求項1から請求項5のいずれかに記載のキーワード抽出装置。
The user interest acquisition unit
The keyword acquisition section that acquires keywords in the program, and
The line-of-sight direction determination unit that determines the line-of-sight direction of the user,
The user for the keyword is based on the ratio of the line-of-sight direction facing the screen of the program when the keyword is acquired, out of the number of times the same keyword is acquired from the program by the keyword acquisition unit. The keyword extraction device according to any one of claims 1 to 5, further comprising an interest level calculation unit for calculating the degree of interest.
一定期間毎に算出された前記ユーザ興味度を平均して当該ユーザ興味度を更新する興味度更新部を備える請求項6に記載のキーワード抽出装置。 The keyword extraction device according to claim 6, further comprising an interest level updating unit that averages the user interest levels calculated at regular intervals and updates the user interest levels. 前記ユーザ興味度を管理サーバへ出力するユーザ興味度出力部を備え、
前記ユーザ興味度取得部は、同一の性格タイプに設定された複数のユーザそれぞれに対する前記ユーザ興味度に基づいて更新された、前記性格タイプに応じたキーワード毎の興味度を取得する請求項1から請求項7のいずれかに記載のキーワード抽出装置。
A user interest level output unit that outputs the user interest level to the management server is provided.
From claim 1, the user interest acquisition unit acquires the interest level for each keyword according to the personality type, which is updated based on the user interest level for each of a plurality of users set to the same personality type. The keyword extraction device according to any one of claims 7.
請求項1から請求項8のいずれかに記載のキーワード抽出装置と、
前記キーワード抽出装置により抽出された、前記複数種類のキーワードに基づいて、互いに異なるロジックにより発話文を生成する発話生成装置と、を備えるロボットシステム。
The keyword extraction device according to any one of claims 1 to 8,
A robot system including an utterance generation device that generates utterance sentences by different logics based on the plurality of types of keywords extracted by the keyword extraction device.
請求項1から請求項8のいずれかに記載のキーワード抽出装置としてコンピュータを機能させるためのキーワード抽出プログラム。 A keyword extraction program for operating a computer as the keyword extraction device according to any one of claims 1 to 8.
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