JP2802602B2 - 対話処理装置 - Google Patents
対話処理装置Info
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は対話処理装置に関
し、特に、対話者間での対話内における話題転換の有無
を検出できるような対話処理装置に関する。
し、特に、対話者間での対話内における話題転換の有無
を検出できるような対話処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】従来から行なわれている話題認識技術の
大半は、「目的指向型の対話」の話題理解に対するもの
である。ここで、目的指向型の対話とは、たとえば会社
の受付での対話、学会への参加申込みにおける対話が掲
げられる。このような目的指向型の対話に対して、たと
えばプラン・ゴールモデルなどで対話の構造を記述する
ことによって、話題理解が行なわれる。
大半は、「目的指向型の対話」の話題理解に対するもの
である。ここで、目的指向型の対話とは、たとえば会社
の受付での対話、学会への参加申込みにおける対話が掲
げられる。このような目的指向型の対話に対して、たと
えばプラン・ゴールモデルなどで対話の構造を記述する
ことによって、話題理解が行なわれる。
【0003】ところが、プラン・ゴールモデルが使用さ
れる場合には、状況の数だけスクリプトが準備されなけ
ればならない。したがって、目的指向型の対話の話題理
解を行なえる装置の柔軟度が欠けることとなる。さら
に、このような装置では、特に目的を持たない「自由展
開型の対話」には適用されず、自由展開型の対話の話題
理解が行なわれない。
れる場合には、状況の数だけスクリプトが準備されなけ
ればならない。したがって、目的指向型の対話の話題理
解を行なえる装置の柔軟度が欠けることとなる。さら
に、このような装置では、特に目的を持たない「自由展
開型の対話」には適用されず、自由展開型の対話の話題
理解が行なわれない。
【0004】一方、僅かに自由展開型対話に対する話題
理解の装置が存在する。図3はそのような僅かに自由展
開型対話に対する話題理解の装置での話題理解の方法を
説明するための図である。
理解の装置が存在する。図3はそのような僅かに自由展
開型対話に対する話題理解の装置での話題理解の方法を
説明するための図である。
【0005】図3を参照して、まず、対話者間で対話が
行なわれているとする。それによって、発話311,発
話313,発話315,発話317,発話319のよう
に、この順で会話が得られたとする。次に、発話311
をコンピュータ処理可能なテキスト301に変更し、発
話313をテキスト303に変更し、発話315をテキ
スト305に変更し、発話317をテキスト307に変
更し、発話319をテキスト309に変更する。テキス
ト301には話題候補語321a,321bが含まれて
いる。テキスト303には、話題候補語323a,32
3bが含まれる。テキスト305には、話題候補語32
5が含まれる。テキスト307には、話題候補語327
a,327bが含まれる。テキスト309には、話題候
補語329が含まれる。
行なわれているとする。それによって、発話311,発
話313,発話315,発話317,発話319のよう
に、この順で会話が得られたとする。次に、発話311
をコンピュータ処理可能なテキスト301に変更し、発
話313をテキスト303に変更し、発話315をテキ
スト305に変更し、発話317をテキスト307に変
更し、発話319をテキスト309に変更する。テキス
ト301には話題候補語321a,321bが含まれて
いる。テキスト303には、話題候補語323a,32
3bが含まれる。テキスト305には、話題候補語32
5が含まれる。テキスト307には、話題候補語327
a,327bが含まれる。テキスト309には、話題候
補語329が含まれる。
【0006】このようにして得られた5発話311,3
13,315,317,319に対応するテキスト30
1,303,305,307,309が、話題スタック
331にスタックされる。スタックされたテキスト30
1,303,305,307,309には、話題候補語
321a,321b,323a,323b,325,3
27a,327b,329が含まれている。そこで、こ
れらの話題候補語321a,321b,323a,32
3b,325,327a,327b,329の中で、同
一の話題候補語が存在する場合には、話題が同定され
る。さらに、その話題同定後に、話題転換が検出され
る。このようにして、自由展開型に対する話題理解が行
なわれる。
13,315,317,319に対応するテキスト30
1,303,305,307,309が、話題スタック
331にスタックされる。スタックされたテキスト30
1,303,305,307,309には、話題候補語
321a,321b,323a,323b,325,3
27a,327b,329が含まれている。そこで、こ
れらの話題候補語321a,321b,323a,32
3b,325,327a,327b,329の中で、同
一の話題候補語が存在する場合には、話題が同定され
る。さらに、その話題同定後に、話題転換が検出され
る。このようにして、自由展開型に対する話題理解が行
なわれる。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな自由展開型対話に対する話題理解の方法が存在する
とはいえ、実際には、対話の内容に応じた分野辞書が準
備される必要がある。したがって、準備された分野から
外れた内容の話題理解は行なわれず、本当の意味での自
由展開型対話に対する話題理解は行なわれていない。
うな自由展開型対話に対する話題理解の方法が存在する
とはいえ、実際には、対話の内容に応じた分野辞書が準
備される必要がある。したがって、準備された分野から
外れた内容の話題理解は行なわれず、本当の意味での自
由展開型対話に対する話題理解は行なわれていない。
【0008】さらに、話題同定のために話題スタックが
使用されているため、話題転換の認識,話題同定に数発
話の遅れが発生する。前述の例では、5発話の遅れが発
生する。したがって、リアル時間に近い状態での話題の
転換の認識,話題同定は行なわれない。
使用されているため、話題転換の認識,話題同定に数発
話の遅れが発生する。前述の例では、5発話の遅れが発
生する。したがって、リアル時間に近い状態での話題の
転換の認識,話題同定は行なわれない。
【0009】以上のことをまとめると、従来の話題理解
では、目的指向型の対話であれ、自由展開型の対話であ
れ、分野ごとに準備されたドメイン知識から外れた分野
の話題には適合されない。さらに、従来の目的展開型の
対話では、まず話題同定を行ない、その後に話題転換を
認識するため、実時間での話題展開の検出は行なわれな
い。
では、目的指向型の対話であれ、自由展開型の対話であ
れ、分野ごとに準備されたドメイン知識から外れた分野
の話題には適合されない。さらに、従来の目的展開型の
対話では、まず話題同定を行ない、その後に話題転換を
認識するため、実時間での話題展開の検出は行なわれな
い。
【0010】それゆえに、この発明の主たる目的は、発
話文から得られる形態素情報と、それらの形態素情報と
発話の推移時間とを組合せて得られるいくつかの統計値
とに被験者実験から得られたヒューリスティックスに基
づく分別規則を適用することによって話題転換の有無を
判別する対話処理装置を提供することである。
話文から得られる形態素情報と、それらの形態素情報と
発話の推移時間とを組合せて得られるいくつかの統計値
とに被験者実験から得られたヒューリスティックスに基
づく分別規則を適用することによって話題転換の有無を
判別する対話処理装置を提供することである。
【0011】
【課題を解決するための手段】請求項1の発明は複数の
話者間での対話内における話題転換の有無を検出する対
話処理装置であって、それぞれの話者の発話内容を対話
入力手段から入力し、入力された発話内容を形態素解析
手段によって形態素を解析し、解析された発話における
対話の推移時間,単語の出現頻度,出現間隔から各発話
における話題の維持傾向を評価手段によって評価し、解
析された形態素情報から得られる話題の転換および維持
に関連する要因を各発話について探索手段によって探索
し、評価結果と探索結果とに基づいて話題転換の有無を
評価する。
話者間での対話内における話題転換の有無を検出する対
話処理装置であって、それぞれの話者の発話内容を対話
入力手段から入力し、入力された発話内容を形態素解析
手段によって形態素を解析し、解析された発話における
対話の推移時間,単語の出現頻度,出現間隔から各発話
における話題の維持傾向を評価手段によって評価し、解
析された形態素情報から得られる話題の転換および維持
に関連する要因を各発話について探索手段によって探索
し、評価結果と探索結果とに基づいて話題転換の有無を
評価する。
【0012】請求項2に係る発明では、請求項1の探索
手段は、形態素情報から得られる話題の転換および維持
に関連する要因によって求めた各発話の転換傾向に基づ
いて各発話を大まかに分類し、評価手段は探索手段によ
って分類された各発話の転換傾向に基づいて話題転換の
有無を評価する。
手段は、形態素情報から得られる話題の転換および維持
に関連する要因によって求めた各発話の転換傾向に基づ
いて各発話を大まかに分類し、評価手段は探索手段によ
って分類された各発話の転換傾向に基づいて話題転換の
有無を評価する。
【0013】請求項3に係る発明では、請求項2の話題
の維持傾向を評価する評価手段は、各発話に含まれる名
詞および同義語の出現頻度と出現間隔からそれぞれ名詞
評価値および同義語評価値を算出し、さらに、以前に検
出した話題転換からの経過時間に基づいて継続指数を算
出し、話題転換の有無を評価する評価手段は、探索手段
によって転換傾向に基づいて分類された各発話につい
て、その転換傾向が強い発話については同義語評価値と
名詞評価値と継続指数が示す話題の維持傾向が比較的強
い場合でも話題転換有りと評価し、逆にその転換傾向が
弱い発話については同義語評価値、名詞評価値、継続指
数が示す話題の維持傾向がより弱い場合に話題転換有り
と評価する。
の維持傾向を評価する評価手段は、各発話に含まれる名
詞および同義語の出現頻度と出現間隔からそれぞれ名詞
評価値および同義語評価値を算出し、さらに、以前に検
出した話題転換からの経過時間に基づいて継続指数を算
出し、話題転換の有無を評価する評価手段は、探索手段
によって転換傾向に基づいて分類された各発話につい
て、その転換傾向が強い発話については同義語評価値と
名詞評価値と継続指数が示す話題の維持傾向が比較的強
い場合でも話題転換有りと評価し、逆にその転換傾向が
弱い発話については同義語評価値、名詞評価値、継続指
数が示す話題の維持傾向がより弱い場合に話題転換有り
と評価する。
【0014】請求項4に係る発明では、請求項3の探索
手段は、形態素情報から得られる話題の転換および維持
に関連する各要因によって求めた各発話の転換傾向に基
づいて各発話を強転換群、弱転換群、維持群の3つに分
類し、話題転換の有無を評価する評価手段は、強転換群
に含まれる発話については同義語評価値と名詞評価値と
継続指数のいずれか2つが所定の値以上であるとき、そ
の発話で話題転換が有ったものと評価し、弱転換群に含
まれる発話については、同義語を含まず、かつ名詞評価
値と継続指数の少なくとも1つが前記所定の値以上であ
り、なおかつ名詞評価値と継続指数とが同時に別の所定
値以上である場合に、その発話で話題転換が有ったもの
と評価する。
手段は、形態素情報から得られる話題の転換および維持
に関連する各要因によって求めた各発話の転換傾向に基
づいて各発話を強転換群、弱転換群、維持群の3つに分
類し、話題転換の有無を評価する評価手段は、強転換群
に含まれる発話については同義語評価値と名詞評価値と
継続指数のいずれか2つが所定の値以上であるとき、そ
の発話で話題転換が有ったものと評価し、弱転換群に含
まれる発話については、同義語を含まず、かつ名詞評価
値と継続指数の少なくとも1つが前記所定の値以上であ
り、なおかつ名詞評価値と継続指数とが同時に別の所定
値以上である場合に、その発話で話題転換が有ったもの
と評価する。
【0015】
【発明の実施の形態】本願発明者は、実際の対応におい
て、人はどの程度の粒度で話題を認識しているか、また
話題の転換をどのような要因に基づいて認識しているか
を調べるために、以下のような被験者実験を行なった。
て、人はどの程度の粒度で話題を認識しているか、また
話題の転換をどのような要因に基づいて認識しているか
を調べるために、以下のような被験者実験を行なった。
【0016】実験で用いた対話データには、婦人公論に
掲載された3つの対談記事を用いた。使用する対談記事
には、すべて3人以上の話者による対話で、しかも特定
の司会者役を担当する人物がいないようなものを選ん
だ。このような記事を使用した理由は、創造的会議にお
ける対話は一般にこのような多人数・司会者不在の対話
になると想定されるからである。これらの対談記事を、
それぞれの記事について4〜6名の被験者に提供し読ん
でもらった。この際、じっくり意味を考えようとせず
に、流し読みするつもりで読むように要求した。そし
て、読んでいて「話題が変わったな」と思ったら、そう
思った箇所にチェックしてもらう。この際、実際に話題
が変わったのが少し前だと思ったとしても、そこに遡っ
てチェックせず、「変わった」と思った場所でチェック
してもらうようにした。このような条件付けは、実際に
その対話が行なわれている場で被験者が対話を聞いてい
る状況に少しでも近い状況にするためである。さらに、
以上の作業が終わった後で、被験者に対し各チェック箇
所について、なぜそこで話題が転換したと判断したかを
インタビューした。これらの対談から得た形態素情報
と、発話の時間推移から得られる3種類の統計情報とを
用い、これにいくつかの分別規則を適用することによっ
て話題転換点を検出する。
掲載された3つの対談記事を用いた。使用する対談記事
には、すべて3人以上の話者による対話で、しかも特定
の司会者役を担当する人物がいないようなものを選ん
だ。このような記事を使用した理由は、創造的会議にお
ける対話は一般にこのような多人数・司会者不在の対話
になると想定されるからである。これらの対談記事を、
それぞれの記事について4〜6名の被験者に提供し読ん
でもらった。この際、じっくり意味を考えようとせず
に、流し読みするつもりで読むように要求した。そし
て、読んでいて「話題が変わったな」と思ったら、そう
思った箇所にチェックしてもらう。この際、実際に話題
が変わったのが少し前だと思ったとしても、そこに遡っ
てチェックせず、「変わった」と思った場所でチェック
してもらうようにした。このような条件付けは、実際に
その対話が行なわれている場で被験者が対話を聞いてい
る状況に少しでも近い状況にするためである。さらに、
以上の作業が終わった後で、被験者に対し各チェック箇
所について、なぜそこで話題が転換したと判断したかを
インタビューした。これらの対談から得た形態素情報
と、発話の時間推移から得られる3種類の統計情報とを
用い、これにいくつかの分別規則を適用することによっ
て話題転換点を検出する。
【0017】図1はこの発明の実施の形態を示すブロッ
ク図である。図1において、対話入力部1は複数の人が
対話しているときのそれぞれの発話を入力するものであ
り、入力された複数の発話は形態素解析部2に与えられ
る。形態素解析部2は入力された発話文にそれぞれどの
ような形態素的特徴があるかを解析する。解析される形
態素的特徴は、一般に話題転換に関わりがあるとされる
もの(クルーワードなど)の他に、被験者からのインタ
ビュー結果から得られたもの(相手特定)もある。対象
とされる形態素的特徴は、以下のとおりである。 (1) 名詞:対象発話中に出現したすべての名詞を取
出し、後述する名詞評価値を求める。 (2) 同義語:対象発話中に、その前発話に出現した
語の同義語があれば取出し、後述する同義語評価値を求
める。 (3) 反対語:対象発話中に、その前発話に出現した
語の反対語があるかどうか。 (4) 指示語:対象発話中に指示代名詞が含まれるか
どうか。 (5) 接続詞:対象発話中に接続詞が含まれるかどう
か。 (6) コメント文:対象発話の第1文が「〜ね。」で
終わるかどうか。 (7) 疑問文:対象発話が疑問文かどうか。 (8) 応答文:相づち的な発話かどうか。なお、この
発明では便宜的に20文字以下の短い発話を応答文とみ
なしている。 (9) クルーワード・クルーフレーズ:以下のいずれ
かの語・フレーズ。
ク図である。図1において、対話入力部1は複数の人が
対話しているときのそれぞれの発話を入力するものであ
り、入力された複数の発話は形態素解析部2に与えられ
る。形態素解析部2は入力された発話文にそれぞれどの
ような形態素的特徴があるかを解析する。解析される形
態素的特徴は、一般に話題転換に関わりがあるとされる
もの(クルーワードなど)の他に、被験者からのインタ
ビュー結果から得られたもの(相手特定)もある。対象
とされる形態素的特徴は、以下のとおりである。 (1) 名詞:対象発話中に出現したすべての名詞を取
出し、後述する名詞評価値を求める。 (2) 同義語:対象発話中に、その前発話に出現した
語の同義語があれば取出し、後述する同義語評価値を求
める。 (3) 反対語:対象発話中に、その前発話に出現した
語の反対語があるかどうか。 (4) 指示語:対象発話中に指示代名詞が含まれるか
どうか。 (5) 接続詞:対象発話中に接続詞が含まれるかどう
か。 (6) コメント文:対象発話の第1文が「〜ね。」で
終わるかどうか。 (7) 疑問文:対象発話が疑問文かどうか。 (8) 応答文:相づち的な発話かどうか。なお、この
発明では便宜的に20文字以下の短い発話を応答文とみ
なしている。 (9) クルーワード・クルーフレーズ:以下のいずれ
かの語・フレーズ。
【0018】ところで、じゃあ、ちょっと話が逸れます
が、もうひとつ、それにしても、〜と言えば、話は変わ
りますが (10) 相手特定:対談に参加しているある人に対
し、その人の名前を呼びかける部分を含む発話かどう
か。
が、もうひとつ、それにしても、〜と言えば、話は変わ
りますが (10) 相手特定:対談に参加しているある人に対
し、その人の名前を呼びかける部分を含む発話かどう
か。
【0019】なお、対象発話の直前の発話が応答文であ
る場合には、同義語・反対語は対象発話とその応答文と
を比べて求めるのではなく、対象発話と応答文の前の発
話とを比べて求める。
る場合には、同義語・反対語は対象発話とその応答文と
を比べて求めるのではなく、対象発話と応答文の前の発
話とを比べて求める。
【0020】これらの各形態素的特徴と、被験者実験で
得られた話題転換点とを比較した結果、上述の各形態素
的特徴のうち、(9)のクルーワードおよび(10)の
相手特定型フレーズの出現と被験者による話題転換の認
識とに正の相関関係が認められる。しかし、その他の
(3)〜(8)の形態素的特徴については、それらの出
現と話題転換検出の間には少なくとも正の相関関係を認
めることができない。
得られた話題転換点とを比較した結果、上述の各形態素
的特徴のうち、(9)のクルーワードおよび(10)の
相手特定型フレーズの出現と被験者による話題転換の認
識とに正の相関関係が認められる。しかし、その他の
(3)〜(8)の形態素的特徴については、それらの出
現と話題転換検出の間には少なくとも正の相関関係を認
めることができない。
【0021】そこで、この実施形態では、発話分類部3
はすべての発話を形態素的特徴(3)〜(10)に基づ
いて、以下の3つのカテゴリに分類する。 (a) 強転換群:形態素的特徴(9)あるいは(1
0)を持つ発話((3)〜(8)については不問) (b) 弱転換群:形態素的特徴(3)〜(10)のい
ずれも持たない発話 (c) 維持群:形態素的特徴(9),(10)は持た
ず、(3)〜(8)のいずれか1つ以上を持つ発話 上述の3つの分類は被験者実験に基づいて行なったもの
であり、その分類の結果を表1に示す。
はすべての発話を形態素的特徴(3)〜(10)に基づ
いて、以下の3つのカテゴリに分類する。 (a) 強転換群:形態素的特徴(9)あるいは(1
0)を持つ発話((3)〜(8)については不問) (b) 弱転換群:形態素的特徴(3)〜(10)のい
ずれも持たない発話 (c) 維持群:形態素的特徴(9),(10)は持た
ず、(3)〜(8)のいずれか1つ以上を持つ発話 上述の3つの分類は被験者実験に基づいて行なったもの
であり、その分類の結果を表1に示す。
【0022】
【表1】
【0023】この表で該当発話数は対応するカテゴリに
分類された発話の数である。また、転換点数は、60%
以上の被験者が転換と判断した発話(以下、このような
発話を転換点、それ以外の発話を非転換点と称する)の
個数、転換率は各カテゴリにおける転換点数と該当発話
数との比である。この結果を見ると、まず強転換群に含
まれる発話は当然のことながら高い確率で話題転換点と
みなされる。一方、維持群の転換率は非常に低く、この
ような発話は非常に転換点とみなされにくいことがわか
る。弱転換群の転換率は強転換群の場合よりもはるかに
低いものの、維持群よりはかなり高い。
分類された発話の数である。また、転換点数は、60%
以上の被験者が転換と判断した発話(以下、このような
発話を転換点、それ以外の発話を非転換点と称する)の
個数、転換率は各カテゴリにおける転換点数と該当発話
数との比である。この結果を見ると、まず強転換群に含
まれる発話は当然のことながら高い確率で話題転換点と
みなされる。一方、維持群の転換率は非常に低く、この
ような発話は非常に転換点とみなされにくいことがわか
る。弱転換群の転換率は強転換群の場合よりもはるかに
低いものの、維持群よりはかなり高い。
【0024】そこで、図1に示す実施形態では、発話分
類部3によって形態素的特徴(3)〜(8)は話題転換
と負の相関を持つものと仮定し、つまり維持群に含まれ
る発話では話題転換は行なわれないものとみなし、強/
弱転換群に分類される発話について対話の推移時間や形
態素的特徴の(1),(2)などを用いて分類する。
類部3によって形態素的特徴(3)〜(8)は話題転換
と負の相関を持つものと仮定し、つまり維持群に含まれ
る発話では話題転換は行なわれないものとみなし、強/
弱転換群に分類される発話について対話の推移時間や形
態素的特徴の(1),(2)などを用いて分類する。
【0025】一方、解析情報部4では、強/弱転換群に
含まれる発話の分別のために、以下に示す3つの統計情
報を解析する。
含まれる発話の分別のために、以下に示す3つの統計情
報を解析する。
【0026】(1) 継続指数Cn:話題転換が発生し
た直後は一般に話題の転換が発生しにくく、ある程度対
話が経過すると次の話題の転換が発生する可能性が高く
なると考えられる。このような対話の進行に依存した、
話題の転換しにくさを示す指数を継続指数と称する。第
n発話の継続指数Cnは次の第(1)式で定義される。
た直後は一般に話題の転換が発生しにくく、ある程度対
話が経過すると次の話題の転換が発生する可能性が高く
なると考えられる。このような対話の進行に依存した、
話題の転換しにくさを示す指数を継続指数と称する。第
n発話の継続指数Cnは次の第(1)式で定義される。
【0027】
【数1】
【0028】第(1)式において、tは前の話題転換点
からの経過時間である。ただし、書き起こした対談文を
使用しているため、ここでは便宜上1発話でtが1増加
するものとしている。On-1 は第n−1発話においてシ
ステムが判断した話題の転換の有無(1:転換,0:不
転換)である。したがって、継続指数は話題転換検出直
後に値0をとり、以後対話の進行とともに0.5に漸近
する。最大値が0.5であるのは時間の経過によって必
ずしも話題転換が発生しなければならないことはないか
らである。
からの経過時間である。ただし、書き起こした対談文を
使用しているため、ここでは便宜上1発話でtが1増加
するものとしている。On-1 は第n−1発話においてシ
ステムが判断した話題の転換の有無(1:転換,0:不
転換)である。したがって、継続指数は話題転換検出直
後に値0をとり、以後対話の進行とともに0.5に漸近
する。最大値が0.5であるのは時間の経過によって必
ずしも話題転換が発生しなければならないことはないか
らである。
【0029】(2) 名詞評価値Nw,n:初めて出現
した品詞、あるいは前回出現してから長い間使用され
ず、久しぶりで出現したような名詞は新しい話題の話題
語となる可能性がある。逆に直前の発話に出現した品詞
が次の発話でも現われた場合は、この名詞は話題の維持
の要因となる可能性が高い。また、対話全体にわたって
現われる出現頻度の高い名詞は、対話全体を貫く大きな
話題と関わる語とみなされるので、たとえある部分で比
較的長い間出現しなかったとしても局所的な話題の転換
の要因とはなりにくいと思われる。そこで、ある名詞の
出現頻度、および前回使用されてから今回使用されるま
での経過時間を用いて、その名詞が話題の転換にどう寄
与するかを示す指標を定義する。この指標を名詞評価値
と呼び、ある名詞wの発話nにおける名詞評価値Nw,
nを第(2)式で与える。
した品詞、あるいは前回出現してから長い間使用され
ず、久しぶりで出現したような名詞は新しい話題の話題
語となる可能性がある。逆に直前の発話に出現した品詞
が次の発話でも現われた場合は、この名詞は話題の維持
の要因となる可能性が高い。また、対話全体にわたって
現われる出現頻度の高い名詞は、対話全体を貫く大きな
話題と関わる語とみなされるので、たとえある部分で比
較的長い間出現しなかったとしても局所的な話題の転換
の要因とはなりにくいと思われる。そこで、ある名詞の
出現頻度、および前回使用されてから今回使用されるま
での経過時間を用いて、その名詞が話題の転換にどう寄
与するかを示す指標を定義する。この指標を名詞評価値
と呼び、ある名詞wの発話nにおける名詞評価値Nw,
nを第(2)式で与える。
【0030】
【数2】
【0031】ここにtw は語wの前回出現からの経過時
間であるが、ここでは文字数を時間の代わりとしてい
る。また、fw は発話nまでの対話の中での語wの出現
頻度である。
間であるが、ここでは文字数を時間の代わりとしてい
る。また、fw は発話nまでの対話の中での語wの出現
頻度である。
【0032】当初、初出語は話題転換を強く促す指標と
考えられていたが、実際には初出語は相当多数の発話に
出現し、話題転換と明確な正の相関を持つとは言いにく
く、それをすべて強く転換の指標とみなしていると誤認
識率が非常に高くなる結果となってしまう。そこで、名
詞評価値についても転換の指標としてよりは話題維持の
指標と考え、初出語が多く現われる発話では話題が積極
的に変わるとみなすのではなく、維持されなくてもよい
とみなすことにする。このため、名詞評価値の値域も0
から1ではなく、0から0.5とした。
考えられていたが、実際には初出語は相当多数の発話に
出現し、話題転換と明確な正の相関を持つとは言いにく
く、それをすべて強く転換の指標とみなしていると誤認
識率が非常に高くなる結果となってしまう。そこで、名
詞評価値についても転換の指標としてよりは話題維持の
指標と考え、初出語が多く現われる発話では話題が積極
的に変わるとみなすのではなく、維持されなくてもよい
とみなすことにする。このため、名詞評価値の値域も0
から1ではなく、0から0.5とした。
【0033】なお、1つの発話の中には一般に名詞は複
数出現する。そこで、実際には出現した名詞すべての名
詞評価値の2モードをとってその発話の代表値Nnとす
る。
数出現する。そこで、実際には出現した名詞すべての名
詞評価値の2モードをとってその発話の代表値Nnとす
る。
【0034】(3) 同義語評価値Sw,n:ここで言
う同義語には同一語も含んでいる。直前の発話に含まれ
た名詞の同義語が現発話に現われた場合、一般に現発話
は前発話と継続している可能性が高い。ただし、対話全
体に現われるような頻度の高い語の同義語であった場合
は、同義語の存在は必ずしも話題を継続させる要因とは
ならない。そこで、同義語についても上述の第(2)式
の名詞評価値を使って継続の指標とする(したがって値
の範囲は0から0.5となる)。複数の同義語が現われ
る場合には、最大の値をとる同義語の評価値をその発話
の代表値Snとする。なお、同義語を含まない発話のS
nは0.5とする。
う同義語には同一語も含んでいる。直前の発話に含まれ
た名詞の同義語が現発話に現われた場合、一般に現発話
は前発話と継続している可能性が高い。ただし、対話全
体に現われるような頻度の高い語の同義語であった場合
は、同義語の存在は必ずしも話題を継続させる要因とは
ならない。そこで、同義語についても上述の第(2)式
の名詞評価値を使って継続の指標とする(したがって値
の範囲は0から0.5となる)。複数の同義語が現われ
る場合には、最大の値をとる同義語の評価値をその発話
の代表値Snとする。なお、同義語を含まない発話のS
nは0.5とする。
【0035】図2は被験者実験で用いた対談文における
強/弱転換群に含まれる発話での名詞評価値および同義
語評価値(ただし、維持群に含まれる発話についてはい
ずれの値も0としている)、および被験者実験による各
発話での話題転換指示人数を示している。この図2で
は、5人の被験者実験を行なって、ある対話文を与えて
話題転換があったか否かをチェックし、たとえば3人以
上話題転換を指示した場合の被験者数の推移を示してい
る。
強/弱転換群に含まれる発話での名詞評価値および同義
語評価値(ただし、維持群に含まれる発話についてはい
ずれの値も0としている)、および被験者実験による各
発話での話題転換指示人数を示している。この図2で
は、5人の被験者実験を行なって、ある対話文を与えて
話題転換があったか否かをチェックし、たとえば3人以
上話題転換を指示した場合の被験者数の推移を示してい
る。
【0036】以上の統計値を用いて、図1に示す尤度評
価部5は強/弱転換群に含まれる発話文について評価
し、話題の転換,非転換を分離する。強転換群の場合
は、同義語評価値Sn,継続指数Cn,名詞評価値Nn
のいずれか2つ以上>0.39である発話で話題転換し
たものと評価する。弱転換群の場合には、発話中に同義
語が含まれず、かつ継続指数Cn,名詞評価値Nn>
0.09、かつ継続指数Cn,名詞評価値Nnの少なく
ともいずれか一方>0.39である発話で話題転換する
ものと評価する。これらの規則を適用した場合の、被験
者実験で使用した3つの対談に関する認識数・誤認識数
などを表2に示す。
価部5は強/弱転換群に含まれる発話文について評価
し、話題の転換,非転換を分離する。強転換群の場合
は、同義語評価値Sn,継続指数Cn,名詞評価値Nn
のいずれか2つ以上>0.39である発話で話題転換し
たものと評価する。弱転換群の場合には、発話中に同義
語が含まれず、かつ継続指数Cn,名詞評価値Nn>
0.09、かつ継続指数Cn,名詞評価値Nnの少なく
ともいずれか一方>0.39である発話で話題転換する
ものと評価する。これらの規則を適用した場合の、被験
者実験で使用した3つの対談に関する認識数・誤認識数
などを表2に示す。
【0037】
【表2】
【0038】表2で認識率とはシステムが転換と判断し
た箇所のうち正しく転換点と一致した箇所の数と転換点
数との比であり、誤認識率とはシステムが転換と判断し
た箇所のうち実際には非転換点であった箇所の数と非転
換点数との比である。したがって、認識率100%,誤
認識率0%が理想的な結果である。しかし、現状のアル
ゴリズムでは維持群の発話はすべて非転換とみなすの
で、認識数の上限は26箇所となる。つまり、強/弱転
換群に関してはこの発明で転換点はすべて抽出されてい
ることになる。また、誤認識数(率)については、カテ
ゴリ分類の段階では強転換群で3点、弱転換群で59
点、計62点(15.5%)誤認識数(率)であったの
が、最終的には6点(1.5%)のように大幅に改善さ
れていることがわかる。
た箇所のうち正しく転換点と一致した箇所の数と転換点
数との比であり、誤認識率とはシステムが転換と判断し
た箇所のうち実際には非転換点であった箇所の数と非転
換点数との比である。したがって、認識率100%,誤
認識率0%が理想的な結果である。しかし、現状のアル
ゴリズムでは維持群の発話はすべて非転換とみなすの
で、認識数の上限は26箇所となる。つまり、強/弱転
換群に関してはこの発明で転換点はすべて抽出されてい
ることになる。また、誤認識数(率)については、カテ
ゴリ分類の段階では強転換群で3点、弱転換群で59
点、計62点(15.5%)誤認識数(率)であったの
が、最終的には6点(1.5%)のように大幅に改善さ
れていることがわかる。
【0039】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、自由
展開型,不特定分野の対話の話題転換を比較的精度よく
かつリアルタイムに検出できるようになる。なお、本願
発明では話題維持傾向を各発話について常に検出してい
るので、これを利用すれば、逆に話題を変えてもよいよ
うな箇所を獲得することも可能である。これは、たとえ
ば本願発明者による特願平06−279446の「対話
活性装置」と組合せて使用することにより、対話参加者
の話の腰を折らず、適切なタイミングでシステムが別の
話題を提供し、人々の対話を効果的に活性化することが
可能となる。
展開型,不特定分野の対話の話題転換を比較的精度よく
かつリアルタイムに検出できるようになる。なお、本願
発明では話題維持傾向を各発話について常に検出してい
るので、これを利用すれば、逆に話題を変えてもよいよ
うな箇所を獲得することも可能である。これは、たとえ
ば本願発明者による特願平06−279446の「対話
活性装置」と組合せて使用することにより、対話参加者
の話の腰を折らず、適切なタイミングでシステムが別の
話題を提供し、人々の対話を効果的に活性化することが
可能となる。
【図1】この発明の一実施形態を示すブロック図であ
る。
る。
【図2】対談文における同義語評価値,名詞評価値およ
び被験者実験において話題転換を指示した被験者数の推
移を示す図である。
び被験者実験において話題転換を指示した被験者数の推
移を示す図である。
【図3】従来の話題理解の方法を説明するための図であ
る。
る。
1 対話入力部 2 形態素解析部 3 発話分類部 4 解析情報部 5 尤度評価部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平7−160712(JP,A) 特開 平5−274146(JP,A) 特開 平8−137874(JP,A) 中嶌信弥、塚田元、「問題解決型協調 的対話における発話パタンの特徴」、 1993年度人工知能学会全国大会(第7 回)論文集、P.453−P.456 (1993) (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G06F 17/20 - 17/30 JICSTファイル(JOIS)
Claims (4)
- 【請求項1】 複数の話者間での対話内における話題転
換の有無を検出する対話処理装置であって、 それぞれの話者の発話内容を入力するための対話入力手
段、 前記対話入力手段によって入力された発話内容をその形
態素で解析する形態素解析手段、 前記形態素解析手段によって解析された発話における対
話の推移時間,単語の出現頻度,出現間隔から各発話に
おける話題の維持傾向を評価する評価手段、 前記形態素解析手段によって解析された形態素情報から
得られる話題の転換および維持に関連する要因を各発話
について探索する探索手段、および前記評価手段の出力
と前記探索手段の出力の情報に基づいて、話題転換の有
無を評価する評価手段を備えた、対話処理装置。 - 【請求項2】 前記探索手段は、前記形態素情報から得
られる話題の転換および維持に関連する各要因によって
求められた各発話の転換傾向に基づいて各発話の転換傾
向を大まかに分類し、 前記話題転換の有無を評価する評価手段は前記探索手段
によって分類された各発話の転換傾向に基づいて話題転
換の有無を評価することを特徴とする、請求項1の対話
処理装置。 - 【請求項3】 前記話題の維持傾向を評価する評価手
段は、各発話に含まれる名詞および同義語の出現頻度と
出現間隔からそれぞれ名詞評価値および同義語評価値を
算出し、さらに、以前に検出した話題転換からの経過時
間に基づいて継続指数を算出し、 前記話題転換の有無を評価する評価手段は、前記探索手
段によって転換傾向に基づいて分類された各発話につい
て、その転換傾向が強い発話については前記同義語評価
値、前記名詞評価値、前記継続指数が示す話題の維持傾
向が比較的強い場合でも話題転換有りと評価し、逆にそ
の転換傾向が弱い発話については前記同義語評価値、前
記名詞評価値、前記継続指数が示す話題の維持傾向がよ
り弱い場合に話題転換有りと評価することを特徴とす
る、請求項2の対話処理装置。 - 【請求項4】 前記探索手段は、前記形態素情報から得
られる話題の転換および維持に関連する各要因によって
求めた各発話の転換傾向に基づいて各発話を強転換群、
弱転換群、維持群の3つに分類し、 前記話題転換の有無を評価する評価手段は、前記強転換
群に含まれる発話については前記同義語評価値と前記名
詞評価値と前記継続指数のいずれか2つが所定の値以上
であるとき、その発話で話題転換が有ったものと評価
し、前記弱転換群に含まれる発話については、同義語を
含まず、かつ前記名詞評価値と前記継続指数の少なくと
も1つが前記所定の値以上であり、なおかつ前記名詞評
価値と前記継続指数とが同時に別の所定値以上である場
合に、その発話で話題転換が有ったものと評価すること
を特徴とする、請求項3の対話処理装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7269992A JP2802602B2 (ja) | 1995-10-18 | 1995-10-18 | 対話処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7269992A JP2802602B2 (ja) | 1995-10-18 | 1995-10-18 | 対話処理装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09114494A JPH09114494A (ja) | 1997-05-02 |
JP2802602B2 true JP2802602B2 (ja) | 1998-09-24 |
Family
ID=17480062
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7269992A Expired - Fee Related JP2802602B2 (ja) | 1995-10-18 | 1995-10-18 | 対話処理装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2802602B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002169804A (ja) * | 2000-12-01 | 2002-06-14 | Namco Ltd | 模擬会話システム、模擬会話方法、および情報記憶媒体 |
US6556970B1 (en) | 1999-01-28 | 2003-04-29 | Denso Corporation | Apparatus for determining appropriate series of words carrying information to be recognized |
WO2019098423A1 (ko) * | 2017-11-17 | 2019-05-23 | 라인 가부시키가이샤 | 메시지의 대화 흐름을 파악하기 위한 방법과 시스템 및 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5372788B2 (ja) * | 2010-01-14 | 2013-12-18 | Kddi株式会社 | ディスカッション効率性指標算出装置およびコンピュータプログラム |
-
1995
- 1995-10-18 JP JP7269992A patent/JP2802602B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
中嶌信弥、塚田元、「問題解決型協調的対話における発話パタンの特徴」、1993年度人工知能学会全国大会(第7回)論文集、P.453−P.456 (1993) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6556970B1 (en) | 1999-01-28 | 2003-04-29 | Denso Corporation | Apparatus for determining appropriate series of words carrying information to be recognized |
JP2002169804A (ja) * | 2000-12-01 | 2002-06-14 | Namco Ltd | 模擬会話システム、模擬会話方法、および情報記憶媒体 |
JP3533371B2 (ja) | 2000-12-01 | 2004-05-31 | 株式会社ナムコ | 模擬会話システム、模擬会話方法、および情報記憶媒体 |
WO2019098423A1 (ko) * | 2017-11-17 | 2019-05-23 | 라인 가부시키가이샤 | 메시지의 대화 흐름을 파악하기 위한 방법과 시스템 및 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH09114494A (ja) | 1997-05-02 |
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Legal Events
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