JP2023174558A - メッセージの会話トピックを区分する方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】メッセンジャーチャットルームでメッセージ背景色によって会話トピックを区分する方法、コンピュータ装置、およびコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】一実施形態に係る、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置で実行されるメッセージの会話トピックを区分する方法は、チャットルームで送受信されるメッセージの分析によってメッセージの色情報を決定する段階、および、決定されたメッセージの色情報によって、チャットルームで送受信されるメッセージを会話トピック別にグループ化する段階、を含む。【選択図】図４

Description

以下の説明は、メッセージの会話トピックを区分する技術に関する。

一般的なコミュニケーションツールであるインスタントメッセンジャー（ｉｎｓｔａｎｔ ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ）は、メッセージやデータをリアルタイムで送受信するためのソフトウェアであって、ユーザがメッセンジャー上にトークの相手を登録し、トークリストに登録された相手とリアルタイムでメッセージをやり取りすることができる。

このようなメッセンジャー機能の使用は、ＰＣはもちろん、移動通信端末のモバイル環境でも普遍化している。

例えば、特許文献１（公開日２００２年９月３０日）には、携帯端末機にインストールされたモバイルメッセンジャー間にメッセンジャーサービスを提供することができる、無線通信網を利用した携帯端末機のモバイルメッセンジャーサービスシステムおよび方法が開示されている。

従来のメッセンジャーサービスではチャットルームで発生する多様なトピックの会話に対してグルーピング（ｇｒｏｕｐｉｎｇ）ＵＩを提供していないため、メッセンジャーを利用するユーザは、多様なスレッドのメッセージを区分して読むことができないという問題があった。

韓国公開特許第１０－２００２－００７４３０４号公報

メッセージの背景色情報によって、チャットルームで送受信されるメッセージを会話トピック別にグループ化する方法および装置を提供する。

メッセージの背景色情報を会話トピック別に区分して表示する方法および装置を提供する。

メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置で実行されるメッセージの会話トピックを区分する方法であって、チャットルームで送受信されるメッセージを分析してメッセージの色情報を決定する段階、および、前記決定する段階で決定されたメッセージの色情報に基づいて、チャットルームで送受信されるメッセージを会話トピック別にグループ化する段階、を含む。

前記決定する段階は、前記チャットルームのチャットルームメンバーとして構成されたユーザそれぞれにメッセージの色情報を付与する段階を含んでよい。

前記決定する段階では、サーバまたはローカル機器によってチャットルームで送受信されるメッセージを分析して分類された会話トピックに基づいてメッセージの色情報を決定してよい。

前記決定する段階では、前記チャットルームで送受信されるメッセージに対して、マシンラーニング基盤のテキスト分析を利用したトピック類似度判断によって分類された会話トピックに基づいてメッセージの色情報を決定してよい。

前記決定する段階では、前記チャットルームで送受信されるメッセージに対して、チャットルームで送受信された以前のメッセージとのトピック類似度を判断し、判断されたトピック類似度に基づいて前記チャットルームで送受信されるメッセージが前記チャットルームで送受信された以前のメッセージと関連性のあるメッセージであると判断される場合、前記チャットルームで送受信されるメッセージの色情報を前記以前のメッセージの色情報に決定してよい。

前記決定する段階では、前記チャットルームに構成されたメッセージ入力ユーザインタフェースの色情報を、前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定してよい。

前記決定する段階では、前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージのリプライのためのメッセージ入力ユーザインタフェースの色情報を、前記ユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定してよい。

前記決定する段階では、前記チャットルームに関するお知らせ（Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）メッセージの色情報を、リプライメッセージの色情報に決定してよい。

前記グループ化する段階は、決定されたメッセージの色情報によって前記チャットルーム内で送受信されるメッセージを表示する段階を含んでよい。

前記表示する段階では、前記チャットルームに入力されたユーザのメッセージが前記チャットルームでグルーピングされた会話トピック以外の新規の会話トピックであると判断される場合、前記ユーザに付与されたメッセージの色情報で前記ユーザのメッセージを表示してよい。

前記表示する段階では、前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザのメッセージに対する下位メッセージの色情報を、前記ユーザのメッセージの色情報で表示してよい。

メッセージの会話トピックを区分する方法を前記コンピュータ装置に実行させるために非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される、コンピュータプログラムを含んでよい。

メッセージの会話トピックを区分する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されている、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。

コンピュータ装置は、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、チャットルームで送受信されるメッセージを分析してメッセージの色情報を決定し、前記決定されたメッセージの色情報に基づいて、チャットルームで送受信されるメッセージを会話トピック別にグループ化してよい。

前記少なくとも１つのプロセッサは、前記チャットルームで送受信されるメッセージに対して、マシンラーニング基盤のテキスト分析を利用したトピック類似度判断によって分類された会話トピックに基づいてメッセージの色情報を決定してよい。

前記少なくとも１つのプロセッサは、前記チャットルームに構成されたメッセージ入力ユーザインタフェースの色情報を、前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定してよい。

前記少なくとも１つのプロセッサは、前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージのリプライのためのメッセージ入力ユーザインタフェースの色情報を、前記ユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定してよい。

前記少なくとも１つのプロセッサは、前記チャットルームに関するお知らせ（Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）メッセージの色情報を、リプライメッセージの色情報に決定してよい。

前記少なくとも１つのプロセッサは、前記決定されたメッセージの色情報によって前記チャットルーム内で送受信されるメッセージを表示してよい。

前記少なくとも１つのプロセッサは、前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザのメッセージに対する下位メッセージの色情報を、前記ユーザのメッセージの色情報で表示してよい。

メッセージの背景色情報を利用してチャットルームで送受信されるメッセージを各グループに合うように区分することにより、会話トピック別にメッセージを効果的に確認することができる。

一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。 一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。 一実施形態における、コンピュータ装置が実行することができる方法の一例を示したフローチャートである。 一実施形態における、各メッセージの会話トピックによってメッセージの背景色情報を区分して表示することを説明するための例示図である。 一実施形態における、ユーザの設定によってメッセージの色情報を決定する動作を説明するための図である。 一実施形態における、ユーザの設定によってメッセージの色情報を決定する動作を説明するための図である。 一実施形態における、ユーザの設定によってメッセージの色情報を決定する動作を説明するための図である。 一実施形態における、メッセージの色情報によって、チャットルーム内で送受信されるメッセージを表示することを説明するための例示図である。

以下、実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。

実施形態は、メッセージの会話トピックを区分する技術について説明する。

本明細書で具体的に開示される事項を含む実施形態は、チャットルームで送受信されるメッセージを分析して会話トピック別にメッセージの色情報を決定し、決定されたメッセージの色情報を各グループに統一して対応させることにより、チャットルームで送受信されるメッセージを効率的に確認することができるようにする。

本発明の実施形態に係る会話トピック区分システムは、少なくとも１つのコンピュータ装置によって実現されてよく、本発明の実施形態に係るメッセージの会話トピックを区分する方法は、会話トピック区分システムに含まれる少なくとも１つのコンピュータ装置によって実行されてよい。このとき、コンピュータ装置においては、一実施形態に係るコンピュータプログラムがインストールされて実行されてよく、コンピュータ装置は、実行されたコンピュータプログラムの制御にしたがって実施形態に係るメッセージの会話トピックを区分する方法を実行してよい。上述したコンピュータプログラムは、コンピュータ装置と結合してメッセージの会話トピックを区分する方法をコンピュータに実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。また、図１のネットワーク環境は、本実施形態に適用可能な環境のうちの一例を説明したものに過ぎず、本実施形態に適用可能な環境が図１のネットワーク環境に限定されることはない。

複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレットなどがある。一例として、図１では、電子機器１１０の例としてスマートフォンを示しているが、本発明の実施形態において、電子機器１１０は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信することのできる多様な物理的なコンピュータ装置のうちの１つを意味してよい。

通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター－バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。

サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ１５０は、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にサービス（一例として、メッセージトピック区分サービスなど）を提供するシステムであってよい。

図２は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。上述した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０それぞれやサーバ１５０、１６０それぞれは、図２に示したコンピュータ装置２００によって実現されてよい。

このようなコンピュータ装置２００は、図２に示すように、メモリ２１０、プロセッサ２２０、通信インタフェース２３０、および入力／出力インタフェース２４０を含んでよい。メモリ２１０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。ここで、ＲＯＭやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ２１０とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータ装置２００に含まれてもよい。また、メモリ２１０には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコードが記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２１０とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ２１０にロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース２３０を通じてメモリ２１０にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク１７０を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータ装置２００のメモリ２１０にロードされてよい。

プロセッサ２２０は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２１０または通信インタフェース２３０によって、プロセッサ２２０に提供されてよい。例えば、プロセッサ２２０は、メモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードに従って受信される命令を実行するように構成されてよい。

通信インタフェース２３０は、ネットワーク１７０を介してコンピュータ装置２００が他の装置（例えば、上述した記録装置）と互いに通信するための機能を提供してよい。一例として、コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０がメモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードに従って作成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース２３０の制御に従ってネットワーク１７０を介して他の装置に伝達されてよい。これとは逆に、他の装置からの信号や命令、データファイルなどが、ネットワーク１７０を経てコンピュータ装置２００の通信インタフェース２３０を通じてコンピュータ装置２００に受信されてよい。通信インタフェース２３０を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ２２０やメモリ２１０に伝達されてよく、ファイルなどは、コンピュータ装置２００がさらに含むことのできる記録媒体（例えば、上述した永続的記録装置）に記録されてよい。

入力／出力インタフェース２４０は、入力／出力装置２５０とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、カメラ、またはマウスなどの装置を含んでよく、出力装置は、ディスプレイやスピーカのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２４０は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置２５０は、コンピュータ装置２００と１つの装置とで構成されてもよい。

また、他の実施形態において、コンピュータ装置２００は、図２の構成要素よりも少ないまたはより多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータ装置２００は、上述した入力／出力装置２５０のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバやデータベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。

以下では、メッセージの会話トピックを区分する方法および装置の具体的な実施形態について説明する。

実施形態に係るコンピュータ装置２００は、クライアントを対象に、クライアント上にインストールされた専用アプリケーションやコンピュータ装置２００と関連するウェブ／モバイルサイトへの接続によってメッセージングサービスを提供してよい。コンピュータ装置２００には、コンピュータで実現された会話トピック区分システムが構成されてよい。一例として、会話トピック区分システムは、独立的に動作するプログラム形態で実現されてもよいし、特定のアプリケーションのイン－アプリ（ｉｎ－ａｐｐ）形態で構成されて前記特定のアプリケーション上で動作が可能となるように実現されてもよい。

コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０は、以下の会話トピックを区分する方法を実行するための構成要素によって実現されてよい。実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、選択的にプロセッサ２２０に含まれても除外されてもよい。また、実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、プロセッサ２２０の機能の表現のために分離されても併合されてもよい。

このようなプロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、以下の会話トピックを区分する方法に含まれる段階を実行するようにコンピュータ装置２００を制御してよい。例えば、プロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、メモリ２１０が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも１つのプログラムのコードとによる命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてよい。

ここで、プロセッサ２２０の構成要素は、コンピュータ装置２００に記録されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ２２０によって実行される、互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってよい。

プロセッサ２２０は、コンピュータ装置２００の制御と係わる命令がロードされたメモリ２１０から必要な命令を読み取ってよい。この場合、前記読み取られた命令は、プロセッサ２２０が以下で説明する段階を実行するように制御するための命令を含んでよい。

以下で説明する会話トピックを区分する方法に含まれる段階は、図に示したものとは異なる順序で実行されてもよいし、段階のうちの一部が省略されたり追加の過程がさらに含まれたりしてもよい。

図３は、一実施形態における、コンピュータ装置が実行することができる方法の一例を示したフローチャートである。

段階Ｓ３１０で、プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信されるメッセージを分析してメッセージの色情報を決定してよい。プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信されるメッセージを分析して分類された会話トピックに基づいてメッセージの色情報を決定してよい。一例として、サーバまたはローカル機器によってメッセージ分析が実行されてよい。例えば、プロセッサ２２０は、サーバまたはローカル機器によって分析された、チャットルームで送受信されるメッセージの会話内容の分析結果に基づいて、メッセージの会話トピック別に色情報を決定してよい。このとき、サーバでは、メッセージングサービスを提供するメッセンジャー内のすべてのユーザのメッセージをともに考慮して、チャットルームで送受信されるメッセージの会話内容を分析してよい。言い換えれば、サーバでは、該当となるチャットルームで送受信されるメッセージはもちろん、他のチャットルームで送受信されるメッセージの会話内容もともに分析してよい。また、ローカル機器では、ユーザが含まれるチャットルームで送受信されるメッセージに対するメッセージの会話内容を分析してよい。プロセッサ２２０は、サーバまたはローカル機器によって分析されたメッセージの会話内容の分析結果に基づいてメッセージの会話トピックを分類してよい。他の例として、プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信されるメッセージに対して、マシンラーニング基盤のテキスト分析を利用して会話トピックを分類してよい。プロセッサ２２０は、マシンラーニング基盤のテキスト分析を利用して、メッセージデータに対するテキスト分類およびテキスト抽出を実行してよい。例えば、プロセッサ２２０は、テキスト分類によってトピックラベル指定、意図感知、意味論的類似度および感情分析を実行してよく、テキスト抽出によって特徴、キーワードまたはエンティティを抽出してよい。プロセッサ２２０は、トピックラベリングモデルを利用してメッセージデータをコンパイルしてメッセージのトピックに対するラベルを指定することよってメッセージの分類を自動化してよい。または、プロセッサ２２０は、構造化されていないメッセージデータを感知および分類し、テキスト分析によって、メッセージ間の相互作用と関連してメッセージの意図を自動で感知してよい。または、プロセッサ２２０は、テキスト分析によって、類似する意味と構造を有するメッセージデータ間のテキストの意味論的類似度を判断してよい。または、プロセッサ２２０は、メッセージデータに含まれる感情と意見に基づいて感情分析を実行してよい。また、プロセッサ２２０は、メッセージデータのテキスト分析によって、特徴を抽出したり、構造化されていないメッセージデータからキーワードまたは予め定義されたキーワードを抽出したり、メッセージングサービスまたはメッセージングサービス内でユーザと関連するメッセージデータを追跡し、追跡されたメッセージデータのテキスト分析によってメッセージデータの核心要素／エンティティを自動で感知したりしてよい。このような、マシンラーニング基盤のテキスト分析を利用した、メッセージの会話トピックを分類する方法は一例に過ぎず、このような方法に限定されてはならない。

より詳しく説明すると、プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信されるメッセージに対して、マシンラーニング基盤のテキスト分析を利用したトピック類似度判断によって会話トピックを分類してよい。プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信されるメッセージに対してチャットルームで送受信された以前のメッセージとのトピック類似度を判断し、判断されたトピック類似度に基づいてチャットルームで送受信されるメッセージがチャットルームで送受信された以前のメッセージと関連性のあるメッセージであると判断される場合、チャットルームで送受信されるメッセージの色情報を以前に送受信されたメッセージの色情報に決定してよい。例えば、プロセッサ２２０は、メッセージから少なくとも１つ以上のキーワードを抽出してよい。プロセッサ２２０は、抽出された少なくとも１つ以上のキーワードを利用して以前のメッセージとの類似度を比較して会話トピックを決定してよい。

表１は、マシンラーニングを利用したメッセージの会話トピックの分類例を示すものであり、メッセージデータとメッセージから抽出された各キーワードとの類似度判断結果を示している。例えば、プロセッサ２２０は、「一緒に夕食とれる人？」というメッセージから「夕食」というキーワードを抽出してよい。プロセッサ２２０は、抽出されたキーワードである「夕食」と、チャットルームで送受信された以前のメッセージで決定された会話トピック（例えば、夕方、食事）との類似度を判断してよい。このとき、類似度判断は、類似度判断のための数式によって計算されてもよいし、チャットルームで送受信されるメッセージから抽出されたキーワードの一致回数に基づいて計算されてもよい。この他にも多様な方法によって類似度判断が計算されてよい。プロセッサ２２０は、複数のトピックと関連性があると判断された場合は、そのうちで類似度が高いトピックの色情報を決定してよい。プロセッサ２２０は、メッセージの色情報を「夕食」に該当する色情報に決定してよい。このとき、プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信された以前のメッセージの情報またはチャットルームの状況によって抽出されたキーワードの類似度を異なるように判断してよい。

また他の例として、プロセッサ２２０は、ユーザの設定によってメッセージの色情報を決定してよい。プロセッサ２２０は、ユーザのタップ（ｔａｐ）によってメッセージの色情報を決定してよい。プロセッサ２２０は、リプライ（ｒｅｐｌｙ）機能によってメッセージの色情報を決定してよい。プロセッサ２２０は、お知らせ（Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）メッセージに対するリプライによってメッセージの色情報を決定してよい。このようなユーザの設定によってメッセージの色情報を決定する動作については、図５から図７を参照しながら詳しく説明する。

段階Ｓ３２０で、プロセッサ２２０は、決定されたメッセージの色情報に基づいて、チャットルームで送受信されるメッセージを会話トピック別にグループ化してよい。プロセッサ２２０は、決定されたメッセージの色情報によってチャットルーム内で送受信されるメッセージを表示してよい。このとき、メッセージの色情報とは、メッセージの背景に色が表示されることであり、実施形態ではメッセージングサービスで提供される吹き出しに色が表示されることを例示して説明する。また、会話トピック別に決定された色情報は、ユーザの設定によって変更されるようにしてよい。

一例として、プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信される全体メッセージを会話トピック別にグループ化してよい。これにより、プロセッサ２２０は、グループ化によって生成された各グループに対するメッセージの色情報によってチャットルーム内で送受信されるメッセージを表示してよい。他の例として、ユーザが特定のメッセージと関連性のあるメッセージを確認したい場合がある。このとき、プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択された領域のメッセージだけを会話トピック別にグループ化してよい。プロセッサ２２０は、グループ化によって生成された各グループに対するメッセージの色情報によってチャットルーム内で送受信されるメッセージを表示してよい。また、プロセッサ２２０は、ユーザから入力されたメッセージに対して時間差を置いてメッセージの色情報を表示してよい。

図４は、一実施形態における、各メッセージの会話トピックによってメッセージの背景色情報を区分して表示することを説明するための例示図である。

プロセッサ２２０は、チャットルーム画面４００において、各メッセージの会話トピックによってメッセージの背景色情報を区分して表示してよい。プロセッサ２２０は、会話トピックによってメッセージの色情報を異なるように表示してよい。これにより、ユーザは、チャットルームに、トピックＡ、トピックＢ、トピックＣに関するメッセージが存在することを確認することができる。プロセッサ２２０は、特定のトピックに関して生成されたオープンチャットルームの場合、特定のトピックと関連する詳細トピックを有するメッセージを区分して表示してよい。例えば、メッセージ４１０と関連してユーザから新規メッセージが入力されてよい。

プロセッサ２２０は、会話トピックによって色情報が区分されたメッセージを会話トピック別に分類して表示してよい。例えば、プロセッサ２２０は、チャットルームにおいて、トピックＡ、トピックＢ、トピックＣに関するメッセージを区分して表示する場合、特定のトピック（例えば、トピックＡ）に分類されたメッセージだけを表示してよい。これにより、ユーザは、特定のトピックと関連するメッセージを簡単に確認することができる。

図５から図７は、一実施形態における、ユーザの設定によってメッセージの色情報を決定する動作を説明するための図である。

プロセッサ２２０は、チャットルーム画面４００において、各メッセージの会話トピックによってメッセージの背景色情報が区分されたメッセージを表示してよい。プロセッサ２２０は、チャットルームにメッセージ入力ユーザインタフェース５１０を提供してよい。プロセッサ２２０は、ユーザがメッセージ入力ユーザインタフェース５１０に入力するメッセージを受信してよい。

図５を参照すると、プロセッサ２２０は、ユーザのタップ（ｔａｐ）によってメッセージの色情報を決定してよい。ユーザは、メッセージ入力ユーザインタフェース５１０にメッセージを入力してよい。このとき、ユーザからメッセージ入力ユーザインタフェース５１０にメッセージが入力された後、チャットルーム画面４００に会話トピックによって区分されて表示されたメッセージが選択されてよい。または、チャットルーム画面４００に会話トピックによって区分されて表示されたメッセージが選択された後、ユーザからメッセージ入力ユーザインタフェース５１０にメッセージが入力されてもよい。プロセッサ２２０は、チャットルームに構成されたメッセージ入力ユーザインタフェース５１０の色情報を、チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定してよい。プロセッサ２２０は、ユーザが特定のメッセージをタップすれば、メッセージ入力ユーザインタフェース５１０の色情報をタップされたメッセージの色情報に変更してよい。

図６を参照すると、プロセッサ２２０は、リプライ（ｒｅｐｌｙ）機能を利用してメッセージの色情報を決定してよい。メッセージングサービスは、チャットルームで送受信されるメッセージに対するリプライ機能を提供してよい。リプライ機能とは、リプライのためのユーザインタフェースを利用して各メッセージに対するリプライメッセージを送信することを意味する。これにより、ユーザから選択されたメッセージに対するリプライメッセージが生成されてよい。

より詳しく説明すると、プロセッサ２２０は、チャットルーム画面４００に表示されたメッセージに対して、リプライのためのユーザインタフェース６１０を提供してよい。例えば、プロセッサ２２０は、ユーザからリプライのためのメッセージが選択されることによって、リプライのためのユーザインタフェース６１０を提供してよい。プロセッサ２２０は、ユーザからリプライのためのユーザインタフェース６１０が選択されることによって、リプライのためのメッセージ入力ユーザインタフェース５１０の色情報を決定してよい。

プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージに対するリプライのためのメッセージ入力ユーザインタフェース５１０の色情報を、ユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定してよい。プロセッサ２２０は、ユーザが特定のメッセージをリプライすれば、メッセージ入力ユーザインタフェース５１０の色情報をリプライのために選択されたメッセージの色情報に変更してよい。ユーザは、色情報が変更されたメッセージ入力ユーザインタフェース５１０にメッセージを入力してよい。プロセッサ２２０は、ユーザが選択したメッセージに対する下位メッセージ（例えば、リプライメッセージ）を生成してよい。プロセッサ２２０は、リプライメッセージの色情報を、ユーザが選択したメッセージの色情報で表示してよい。

図７を参照すると、電子機器１１０にお知らせメッセージ７１０が表示されてよい。プロセッサ２２０は、お知らせメッセージでリプライするときに、メッセージの色情報を決定してよい。プロセッサ２２０は、お知らせメッセージ７１０に決定されている色情報を利用してリプライメッセージの色情報を決定してよい。プロセッサ２２０は、お知らせメッセージ７１０に決定されている色情報と同じ色でリプライメッセージの色情報を表示してよい。例えば、ユーザが、電子機器１１０に表示されたお知らせメッセージ７１０を選択したとする。プロセッサ２２０は、お知らせメッセージ７１０に対するリプライメッセージのためのメッセージ入力ユーザインタフェースを提供してよい。このとき、メッセージングサービスが実行されることによってメッセージ入力ユーザインタフェースが提供されてもよいし、あるいは、電子機器１１０には、メッセージングサービスを実行せずにお知らせメッセージと関連のあるメッセージ入力ユーザインタフェースが提供されてもよい。ユーザは、電子機器１１０に表示されたお知らせメッセージ７１０に対するリプライメッセージを入力してよい。

図８は、一実施形態における、メッセージの色情報によってチャットルーム内で送受信されるメッセージを表示することを説明するための例示図である。プロセッサ２２０は、チャットルームで送受信されるメッセージのグルーピング（ｇｒｏｕｐｉｎｇ）によって会話トピックそれぞれのメッセージの背景色情報を決定し、決定されたメッセージの背景色情報によってチャットルーム内で送受信されるメッセージを表示してよい。

図５から図７に示すように、ユーザから新規メッセージ８１０が入力されたとする。プロセッサ２２０は、チャットルームにおける新規メッセージの入力を受信してよい。プロセッサ２２０は、チャットルーム画面４００において、新規メッセージ８１０に対して決定された色情報によってメッセージを表示してよい。言い換えれば、プロセッサ２２０は、チャットルームに色情報を有するメッセージを表示してよい。

プロセッサ２２０は、チャットルームに入力されたユーザのメッセージに対する下位メッセージの色情報を、ユーザのメッセージの色情報として表示してよい。このとき、下位メッセージとは、メッセージまたはユーザのメッセージと関連して生成されるメッセージであってよく、例えば、リプライ機能またはお知らせメッセージに対するリプライメッセージがこれに該当してよい。例えば、プロセッサ２２０は、リプライメッセージを表示するときに、ユーザから選択されたメッセージの内容とリプライメッセージの内容をともに表示してよい。または、プロセッサ２２０は、ユーザから選択されたメッセージの下側にリプライメッセージを表示してよい。または、プロセッサ２２０は、リプライメッセージを表示するときに、ユーザから選択されたメッセージと関連するものを別途で表示してよい。

また、例えば、プロセッサ２２０は、各ユーザに付与されたメッセージの色情報によって、チャットルーム画面４００にユーザのメッセージを表示してよい。このとき、プロセッサ２２０は、チャットルームに入力されたユーザのメッセージが初めて表示されるトピックの場合、言い換えれば、以前の会話の脈絡と関係のない会話であると判断される場合、ユーザに付与されたメッセージの色情報によってユーザのメッセージを表示してよい。

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者であれば、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｔ）、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。前記コンピュータで読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含んでよい。前記媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特別に設計されて構成されるものであってもよいし、コンピュータソフトウェアの当業者に公知されて使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を記録して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。

以上のように限定された実施形態を図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能である。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

したがって、上述した記載とは異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付の特許請求の範囲に属する。

１１０、１２０、１３０、１４０：電子機器
１５０、１６０：サーバ
１７０：ネットワーク
２００：コンピュータ装置
２１０：メモリ
２２０：プロセッサ
２３０：通信インタフェース
２４０：入力／出力インタフェース
２５０：入力／出力装置

Claims (20)

1. メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置で実行されるメッセージの会話トピックを区分する方法であって、
   チャットルームで送受信されるメッセージを分析してメッセージの色情報を決定する段階、および、
   前記決定する段階で決定されたメッセージの色情報に基づいて、チャットルームで送受信されるメッセージを会話トピック別にグループ化する段階、
   を含む、メッセージの会話トピックを区分する方法。
2. 前記決定する段階は、
   前記チャットルームのチャットルームメンバーとして構成された各ユーザにメッセージの色情報を付与する段階
   を含む、請求項１に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
3. 前記決定する段階では、
   サーバまたはローカル機器によってチャットルームで送受信されるメッセージを分析して分類された会話トピックに基づいてメッセージの色情報を決定する、
   請求項１に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
4. 前記決定する段階では、
   前記チャットルームで送受信されるメッセージに対して、マシンラーニング基盤のテキスト分析を利用したトピック類似度判断によって分類された会話トピックに基づいてメッセージの色情報を決定する、
   請求項１に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
5. 前記決定する段階では、
   前記チャットルームで送受信されるメッセージに対して、チャットルームで送受信された以前のメッセージとのトピック類似度を判断し、判断されたトピック類似度に基づいて前記チャットルームで送受信されるメッセージが前記チャットルームで送受信された以前のメッセージと関連性のあるメッセージであると判断される場合、前記チャットルームで送受信されるメッセージの色情報を前記以前のメッセージの色情報に決定する、請求項４に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
6. 前記決定する段階では、
   前記チャットルームに構成されたメッセージ入力ユーザインタフェースの色情報を、前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定する、
   請求項１に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
7. 前記決定する段階では、
   前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージのリプライのためのメッセージ入力ユーザインタフェースの色情報を、前記ユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定する、
   請求項１に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
8. 前記決定する段階では、
   前記チャットルームと関連するお知らせメッセージの色情報を、リプライメッセージの色情報に決定する、
   請求項１に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
9. 前記グループ化する段階は、
   前記決定する段階で決定されたメッセージの色情報によって前記チャットルーム内で送受信されるメッセージを表示する段階、
   を含む、請求項１に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
10. 前記グループ化する段階は、
    前記チャットルームに入力されたユーザのメッセージが前記チャットルームにグルーピングされた会話トピック以外の新規の会話トピックであると判断される場合、前記ユーザに付与されたメッセージの色情報で前記ユーザのメッセージを表示する段階、
    を含む、請求項９に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
11. 前記表示する段階では、
    前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザのメッセージに対する下位メッセージの色情報を前記ユーザのメッセージの色情報で表示する、
    請求項９に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法。
12. 請求項１から請求項１１のうちのいずれか一項に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法を前記コンピュータ装置に実行させるために非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される、コンピュータプログラム。
13. 請求項１から請求項１１のうちのいずれか一項に記載のメッセージの会話トピックを区分する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されている、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
14. メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置であって、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    チャットルームで送受信されるメッセージを分析してメッセージの色情報を決定し、
    前記決定されたメッセージの色情報に基づいて、チャットルームで送受信されるメッセージを会話トピック別にグループ化する
    ことを特徴とする、コンピュータ装置。
15. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記チャットルームで送受信されるメッセージに対して、マシンラーニング基盤のテキスト分析を利用したトピック類似度判断によって分類された会話トピックに基づいてメッセージの色情報を決定する
    ことを特徴とする、請求項１４に記載のコンピュータ装置。
16. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記チャットルームに構成されたメッセージ入力ユーザインタフェースの色情報を、前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定する
    ことを特徴とする、請求項１４に記載のコンピュータ装置。
17. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記チャットルームで送受信されるメッセージうちでユーザによって選択されたメッセージのリプライのためのメッセージ入力ユーザインタフェースの色情報を、前記ユーザによって選択されたメッセージの色情報に決定する
    ことを特徴とする、請求項１４に記載のコンピュータ装置。
18. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記チャットルームに関するお知らせメッセージの色情報を、リプライメッセージの色情報に決定する
    ことを特徴とする、請求項１４に記載のコンピュータ装置。
19. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記決定されたメッセージの色情報によって前記チャットルーム内で送受信されるメッセージを表示する
    ことを特徴とする、請求項１４に記載のコンピュータ装置。
20. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記チャットルームで送受信されるメッセージのうちでユーザのメッセージに対する下位メッセージの色情報を前記ユーザのメッセージの色情報で表示する
    ことを特徴とする、請求項１９に記載のコンピュータ装置。

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