JP4403859B2 - 感情マッチング装置 - Google Patents
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Description
ク内に仮想の世界を構築し、そこでの活動や、交流を楽しむオンラインゲームなどもある。また、最近、友人や恋人、結婚相手などを探すサービスや、人を介してビジネスの相手を紹介するサービス(SocialNetWorking)などが話題となっている。
容易であるが、適切な相手と出会うことは困難であった。そのため、最近出てきた、Social Networkingと総称されるサービス群では、知り合いの知り合いを紹介するという仕組みで、安心できる出会いの場を提供しようとしている。
このような構成であれば、ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録しておき、対象となる2人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出し、抽出された単語ごとに2人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、2人のユーザの感情類似度(相性診断など)を算出する。
これにより、相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、適切な友人などを紹介することができる、
このような構成であれば、単語とその感情ベクトルを関連付けて基本感情辞書に登録し、また、学習対象となる単語とその感情ベクトルを関連付けて学習用感情辞書に登録し、表情画像とその感情ベクトルを関連付けて表情画像DBに登録しておく。そして、入力文章全体の感情ベクトル値を算出し、入力文章の感情ベクトル値に基づいて表情画像DBから表情画像を取得して出力する。また、文章の感情認識により求めた感情ベクトルとユーザ指定の表情画像の感情ベクトルとの差分を求め、学習対象となる文節に含まれる単語であって、学習用感情辞書に記録されている単語については、この差分値を加算する。学習対象となる文節に含まれる単語が学習用感情辞書にない場合には、当該単語の感情ベクトルを、当該単語を含む文章の感情ベクトルとユーザが指定する感情ベクトルとの差分により求め、当該単語とその感情ベクトルを学習用感情辞書に登録する。また、感情の類似度を求める対象となる2人のユーザの学習用感情辞書中の共通の単語を抽出し、共通単語として抽出された単語ごとに2人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、2人のユーザの感情類似度を算出する。
これにより、個々のユーザは相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、また、ユーザの関心対象の変化に追随してより適切な友人などを紹介することができる。
このような構成であれば、共通単語として抽出された単語ごとに2人の感情辞書に登録された感情ベクトルの内積または角距離を求め、求めた内積または角距離の総和を基に、感情類似度を求める。
これにより、同じ単語が学習用感情辞書に含まれていれば同じ対象に対して関心を持っていることが分かる。また、同じ単語に対する感情ベクトルの類似度を求めることによって、ある対象に対する感じ方が似ているかどうかを求めることができる。
このような構成であれば、共通単語として抽出された単語ごとに2人の感情辞書に登録された感情ベクトルの内積または角距離を求め、求めた内積または角距離が所定の閾値以上の単語の総数を基に、感情類似度を求める。
これにより、同じ単語が学習用感情辞書に含まれていれば同じ対象に対して関心を持っていることが分かる。また、同じ単語に対する感情ベクトルの類似度を求めることによって、ある対象に対する感じ方が似ているかどうかを求めることができる。
このような構成であれば、ユーザAのユーザBに対する感情類似度を、共通単語により求めた内積または角距離の総和をユーザAの感情辞書に登録された単語数で除することにより求める。また、ユーザBのユーザAに対する感情類似度を、共通単語により求めた内積または角距離の総和をユーザBの感情辞書に登録された単語数で除することにより求める。
これにより、ユーザAの学習用感情辞書の単語数に占める共通部分の割合は高いが、ユーザBの学習用感情辞書の単語数に占める共通部分の割合は低い場合に、これを反映させることができる。
このような構成であれば、ユーザAとユーザBの感情類似度を求める際に、ユーザAの感情辞書の登録単語数Taとし、ユーザBの感情辞書の登録Tbとし、ユーザAとユーザBの登録単語数をTabとした場合に、共通単語により求めた内積または角距離の総和を、数値(Ta+Tb−Tab)で除することにより類似度をもとめる。
これにより、例えば、図11に示すように、ユーザAとユーザBの学習用感情辞書の共通部分と、ユーザAとユーザCの学習用感情辞書の共通部分が同じ程度の大きさであるとする。このとき、ユーザCにとってのユーザAとの共通部分の割合は、ユーザBにとってのユーザAとの共通部分の割合よりも小さい。このような状態のとき、ユーザA、Bの類似度をユーザA、Cの類似度より大きな値として算出することができる。
このような構成であれば、共通単語として抽出された各単語ごとに2人の感情辞書に登録された感情ベクトルの角距離の絶対値を求め、求めた角距離の絶対値が所定の閾値以上の単語の総数を基に、感情類似度を求める。
これにより、同じ単語の感情ベクトルの類似度が大きな正の値または負の値になる場合、すなわち、同じ単語に対して、強い同傾向の感情または強い反対の感情を持っている場合に、ユーザは同じ対象に対して強い関心を持っているものとして類似度を算出することができる。
このような手順であれば、ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録しておき、対象となる2人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出し、抽出された単語ごとに2人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、2人のユーザの感情類似度(相性診断など)を算出する。
これにより、相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、適切な友人などを紹介することができる、
まず、合計の類似度に数値“0”を代入する(ステップS101)。指定ユーザ(感情の類似度の算出を要求する一方のユーザ)の学習用感情辞書から未取得の単語があれば、単語と感情ベクトル値を1組取り出す(ステップS103)。未取得の単語がなければ終了する(ステップS102)。
比較対象ユーザの学習用感情辞書に同じ単語がある場合は、比較対象ユーザの学習用感情辞書から同じ単語の感情ベクトル値を取得する(ステップS105)。
また、該当する単語について、指定ユーザの感情ベクトルと比較対象ユーザの感情ベクトルの内積を計算し、類似度に加算し(ステップS106)、ステップS102に戻る。
RelAB=RelAB(ビール)+RelAB(課長)
=(0*0+0.1*0.1+0.4*0.4)+(0*0+0*0+(-0.1)*(-0.1))
=0.17+0.01=0.18
RelAC=RelAC(課長)+RelAC(酒)+RelAC(電車)
=(0*(-0.5)+0*0+(-0.1)*(-0.1))
+(0.5*0+(-0.1)*0+0.8*(-0.9))+ (0.2*(-0.2)+0.1*0+(0.5)*(-0.8))
=0.01-0.72-0.44=-1.15
Tab:ユーザAとユーザBの共通単語の数、Tac:ユーザAとユーザCの共通単語の数
まず、合計の関心語数に数値“0”を代入する(ステップS201)。指定ユーザの学習用感情辞書から未取得の単語があれば、単語と感情ベクトル値を1組取り出す(ステップS202、S203)。未取得の単語がなければ終了する(ステップS202)。
次に、図1に示すWWWサーバ100内の表情推定部110における表情推定処理について説明する。
まず表情変換部112は、予め2つの感情ベクトル値間の最小距離を∞として記憶し、また表情変換部112は、表情画像DB113に記録されている表情画像が選択されてないものとしてその情報(null)を記憶している。そして表情変換部112は、表情画像DB113が記憶している表情画像の感情ベクトル値を1つ読み取り(ステップS301)、当該読み取った感情ベクトル値と表情推定制御部111から受け付けた入力文章の感情ベクトル値との距離を算出する(ステップS302)。
次に、感情認識部120における感情認識処理と学習処理について説明する。
図3は、感情認識部の構成例を示すブロック図であり、感情認識部120は、図2に示すように、文章の感情ベクトル値から表情画像を特定して表示する表情推定部110に組み込まれている。
まず、入力された文章に対して形態素解析を行い、文章中の文節、単語、品詞などの情報を取り出す(ステップS401)。
以上の処理を形態素解析により取り出した全ての単語について行う(ステップS409)。これにより、文章全体の感情ベクトル値が求まる。
次に、入力文章から学習対象文節を1つ取得する(ステップS502)。この、学習対象文節の取得方法については、図17で詳細に説明する。
101 入力部、 102 表示部、 110 表情推定部、
111 表情推定制御部、 112 表情変換部、 113 表情画像DB
120 感情認識部、 121 感情認識制御部、 122 形態素解析部
123 感情ベクトル生成部、 124 学習制御部、 125 形態素解析用辞書
126 基本感情辞書、 127 学習用感情辞書、 130 感情マッチング部
131 共通単語抽出手段、 132 類似度算出手段
Claims (1)
- 複数のユーザの端末に通信接続され、ユーザの端末間における文章及び該文章のイメージを示す表情画像を使用したコミュニケーションの場を提供すると共に、2人のユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング装置であって、
単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録する手段と、
ユーザごとに、学習対象となる単語とその感情ベクトルを関連付けて学習用感情辞書に登録する手段と、
表情画像とその感情ベクトルを関連付けて表情画像DBに登録する手段と、
入力文章から単語を抽出し、前記抽出した単語に対応する感情ベクトルを前記感情辞書から読み取り、前記入力文章の感情ベクトルを算出する感情ベクトル生成手段と、
前記感情ベクトル生成手段により求めた入力文章の感情ベクトルに基づいて前記表情画像DBから表情画像を抽出して出力する表情変換手段と、
前記感情ベクトル生成手段により求めた感情ベクトルとユーザ指定の表情画像の感情ベクトルの差分を算出する差分算出手段と、
前記感情ベクトルを求める対象となる文章から学習対象となる文節を特定する学習対象文節特定手段と、
前記学習対象文節特定手段により特定した文節に含まれる単語であって、前記学習用感情辞書に記録されている単語について、前記差分算出手段で算出した差分値を加算して学習用感情辞書を更新登録する学習用感情辞書登録手段と、
前記学習対象となる文節に含まれる単語が前記学習用感情辞書にない場合には、当該単語の感情ベクトルを、当該単語を含む文章の感情ベクトルとユーザが指定する表情画像の感情ベクトルとの差分により求め、当該単語とその感情ベクトルを前記学習用感情辞書に登録する学習用感情辞書登録手段と、
感情の類似度を求める対象となる2人のユーザの前記学習用感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手段と、
前記共通単語として抽出された単語ごとに前記2人のユーザの前記学習用感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、前記2人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手段と
を備えることを特徴とする感情マッチング装置。
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