JP5129999B2 - Objective estimation device, objective estimation method and program - Google Patents
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Description
本発明は、例えば、メニュー選択方式の操作インターフェースを持つコンピュータ、DVD(Digital Versatile Disk)レコーダ、デジタルテレビ、携帯電話、およびカーナビゲーションシステムなどの家電製品において、ユーザの操作を支援するための目的推定装置に関し、特に、選択肢の選択操作からユーザの目的を推定して支援情報として提供する目的推定装置および目的推定方法に関する。 The present invention provides an object estimation method for supporting user operations in home appliances such as a computer having a menu selection type operation interface, a DVD (Digital Versatile Disk) recorder, a digital television, a mobile phone, and a car navigation system. More particularly, the present invention relates to a purpose estimation device and a purpose estimation method for estimating a user's purpose from a selection operation and providing it as support information.
近年のコンピュータや、携帯電話、DVDレコーダなどの電化製品機器の操作は、多様な機能の実装と共に複雑化している。そこで、選択型のメニュー方式のインターフェース、特に階層型のインターフェースを機器(電化製品機器)に採用することで、その複雑化が増すのを抑え、多くの機能を使いやすくしようとされている。 In recent years, the operation of electrical appliances such as computers, mobile phones, and DVD recorders has become complicated with the implementation of various functions. Therefore, by adopting a selection-type menu-type interface, particularly a hierarchical interface, in the device (electric appliance device), it is attempted to suppress the increase in complexity and make it easy to use many functions.
しかしながら、このような階層型のインターフェースでは、メニューに表示される選択肢の言葉がユーザにとって分かり難く、インターフェースの設計者と機器を使用するユーザとの間で選択肢に表示される言葉に対する概念がずれる場合がある。例えばDVDレコーダの操作において、ユーザが「字幕を英語にしたい」というタスクを行おうとして思い浮かべる選択肢と実際に表示される選択肢とがずれてしまい、ユーザが目的とする機能を見つける事ができないといった問題が表面化している。そこでこのような選択型のメニュー方式のインターフェースが本質的にもつ、設計者のタスクに対する概念とユーザのタスクに対する概念とのずれによって起こる、機能を見つけられないという困惑に対して、効果的なユーザ支援を実現することが望まれている。 However, in such a hierarchical interface, the choice words displayed on the menu are difficult for the user to understand, and the concept of the words displayed on the choices deviates between the interface designer and the user who uses the device. There is. For example, in the operation of a DVD recorder, the option that the user thinks of performing the task “I want to make subtitles English” and the option that is actually displayed deviate, and the user cannot find the desired function. The problem is surfaced. Therefore, effective users are able to overcome the confusion of not being able to find a function caused by the difference between the concept of the designer's task and the concept of the user's task inherent in such a selection type menu-type interface. It is hoped that support will be realized.
従来、このような困惑を解消するための装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。上記特許文献1の装置は、機器に用意された各機能に、関連するキーワードを付与しておき、ユーザがヘルプキーを押して目的とする機能に関連するキーワードを入力すると、そのキーワードに対応する機能を検索して提示する(ヘルプ検索)。したがって、上記特許文献1の装置では、ユーザが入力する可能性のある全てのキーワードを機能に対応付けて予め登録しておく必要がある。しかし、上述のようなキーワードを全て予想して付与しておくことは困難であり、さらには、ユーザが適切なキーワードを入力できない場合などもある。その結果、上記特許文献1の装置では、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができない。
Conventionally, an apparatus for solving such a problem has been proposed (see, for example, Patent Document 1). The apparatus of
そこで、上述のような問題を解消するために、ユーザがキーワードを入力するのではなく、ユーザによる機器の操作履歴から、ユーザの目的を推定する目的推定装置が提案されている(例えば、特許文献2参照)。 Therefore, in order to solve the above-described problems, a purpose estimation device that estimates the user's purpose from the operation history of the device by the user instead of the user inputting a keyword has been proposed (for example, Patent Documents). 2).
図31は、上記特許文献2の目的推定装置の構成を示すブロック図である。
FIG. 31 is a block diagram showing the configuration of the purpose estimation apparatus of
この目的推定装置は、入力部3201と、要求文格納部3202と、検索部3203と、表示部3204と、履歴情報格納部3205と、操作履歴ベクトル生成部3206と、機能説明データベース3207とを備えている。
This purpose estimation apparatus includes an
入力部3201は、キーボードやマウスなどからなり、操作情報やヘルプ検索時のキーワードを受け付ける。履歴情報格納部3205は、入力部3201により受け付けられた操作情報を格納する。操作履歴ベクトル生成部3206は、履歴情報格納部3205に格納された直前のnステップの操作情報と操作ベクトル辞書とを用いて、操作履歴に対応した特徴ベクトルを生成する。
The
検索部3203は、その操作履歴に対応した特徴ベクトルと、機能説明データベース3207に格納された各機能に付与された機能説明ベクトルとの間の内積を計算し、操作履歴(特徴ベクトル)に対する各機能のスコアを求める。さらに、検索部3203は、ヘルプ検索によるスコアも算出し、両スコアを組み合わせることで、ヘルプの対象となる機能、つまりユーザの目的とする機能を検索する。表示部3204は、検索部3203の検索結果である機能をスコア順に表示する。
しかしながら、上記特許文献2で開示されている目的推定装置では、ユーザの目的を適切に推定することができないという問題がある。
However, the purpose estimation device disclosed in
つまり、この目的推定装置は、機能ごとに、操作履歴を一意に示す特徴ベクトルと、その機能を一意に示す機能説明ベクトルとの内積を計算することで、操作履歴(操作情報)と各機能との類似性を比較する。したがって、この目的推定装置は、機能に含まれる全ての要素のうち、入力された選択肢である操作情報からでは本来特定できない要素に対してもその操作情報と比較してしまう。例えば、操作情報は「番組表」を示し、機能には「番組表を表示する」と「番組表から録画予約をする」とがある。この場合、その操作情報「番組表」だけでは、ユーザがその番組表を「見たい」のか、その番組表から「録画予約をしたい」のかは分からない。それにも関わらず、上記特許文献2の目的推定装置では、機能「番組表を表示する」と「番組表から録画予約をする」をそれぞれ一意の機能説明ベクトルとして用い、操作情報「番組表」だけからでは本来特定できない要素「表示」や「録画予約」も含めた比較を行ってしまう。その結果、この目的推定装置では、必要以上に各機能の間に優劣をつけてしまい、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができないのである。
In other words, this purpose estimation device calculates the inner product of the feature vector that uniquely indicates the operation history and the function explanation vector that uniquely indicates the function for each function, so that the operation history (operation information) and each function are calculated. Compare similarities of. Therefore, this purpose estimation apparatus compares the operation information that is not originally specified from the operation information that is the input option among all the elements included in the function. For example, the operation information indicates “program guide”, and the functions include “display program guide” and “reserve recording from program guide”. In this case, the operation information “program guide” alone does not indicate whether the user wants to view the program guide or wants to make a recording reservation from the program guide. Nevertheless, the purpose estimation apparatus of
以下、このような問題について詳細に説明する。 Hereinafter, such a problem will be described in detail.
一般に、ディスプレイベースのヒューマンコンピュータインターフェース(HCI)において、ユーザは、ディスプレイに表示される情報をタスクのゴールの観点から評価して選択操作を行い、その操作の結果もたらされる変化を観測および評価して次の選択操作を行う。このとき、階層型のインターフェースでは、階層を下っていくことで機能を特定していくという特徴があることから、一回の入力から特定可能な機能の範囲には限りがある。たとえば、DVDレコーダを前に被験者が「時計の時刻を設定したい」と望む場合、ユーザは「機能選択→その他の機能→初期設定→時計設定→時間合わせ」のように階層を下っていくことで、「設定」に関するもの→「時計」に関するもの→「時刻」に関するものと徐々に機能が特定される。そのため、一操作から特定可能な範囲には限りがある。 In general, in a display-based human computer interface (HCI), a user evaluates information displayed on a display from the viewpoint of a task goal, performs a selection operation, and observes and evaluates a change resulting from the operation. Perform the next selection operation. At this time, the hierarchical interface has a feature that the function is specified by going down the hierarchy, and therefore the range of functions that can be specified from a single input is limited. For example, if the subject wants to set the time of the clock in front of the DVD recorder, the user can go down the hierarchy like “Function selection → Other functions → Initial setting → Clock setting → Time adjustment”. The functions are gradually specified as “setting” → “clock” → “time”. Therefore, the range that can be specified from one operation is limited.
一方、ユーザ(被験者)に「録画した番組を消去する」などのタスク(目的となる機能)を与え、被験者の行動を観察したところ、選択肢である「番組表閲覧」を選択するなど、「消去」とは異なる「閲覧」の部分を無視して「番組」という言葉のみに着目して選択操作をするといった行動が頻繁に観測された。すなわち、被験者は、選択肢の中に含まれる語句の一部を手がかりとして選択操作を行っていると考えられる。 On the other hand, when the user (subject) is given a task (desired function) such as “Erase the recorded program” and the behavior of the subject is observed, the “Browsing the program guide” option is selected. “Browsing”, which is different from “,” was frequently observed, and the behavior of selecting only the word “program” was frequently observed. That is, it is considered that the subject is performing a selection operation using a part of the words included in the options as a clue.
そのため、仮に「番組表」とだけ記載された選択肢をユーザが選択した場合、上述のように特定可能な範囲には限りがあるため、ユーザが番組を「見たい」のか、「録画予約したい」のか、番組表の「受信スケジュールを確認したい」のかは分からず、番組または番組表に関する操作をしたいということだけが分かる。つまり、機能として「番組表を表示する」、「番組表から録画予約する」および「番組表の受信スケジュールを確認する」があっても、そのユーザによって選択された「番組表」のみの情報で、これらの機能に優劣をつけることはできない。 Therefore, if the user selects an option described only as “program guide”, the range that can be specified is limited as described above, so whether the user wants to watch the program or wants to make a recording reservation. However, it is not known whether the user wants to confirm the reception schedule in the program guide, and only knows that he wants to operate the program or the program guide. In other words, even if there are functions such as “display program guide”, “reserve recording from program guide”, and “check reception schedule of program guide”, only the information of “program guide” selected by the user is used. , You can't make these features superior or inferior.
それにも関わらず、上記特許文献2の目的推定装置では、常に機能の全体の特徴と選択肢(操作情報または操作履歴)との間で比較をしてしまうため、それらの機能に必要以上に優劣をつけてしまうのである。
Nevertheless, the purpose estimation device of
そこで、本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであって、操作対象機器の有する複数の機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる目的推定装置を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of such a problem, and provides a purpose estimation device capable of appropriately estimating a function intended by a user among a plurality of functions of an operation target device. With the goal.
上記目的を達成するために、本発明に係る目的推定装置は、複数の選択肢の中から、ユーザによって選択された選択肢を入力選択肢として取得する選択肢取得手段と、操作対象機器の機能ごとに、前記機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素を要素群として記憶している機能要素記憶手段と、前記操作対象機器の機能ごとに、前記機能の要素群の中から、1つまたは複数の前記要素からなる複数の部分範囲のそれぞれと、前記選択肢取得手段に取得された入力選択肢と、の間の類似度を算出することで、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定するサブゴール特定手段と、前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定手段とを備えることを特徴とする。
また、上記目的を達成するために、本発明に係る目的推定装置は、複数の選択肢が選択されることにより前記複数の選択肢に応じた機能を実行する操作対象機器が有する複数の機能の中から、ユーザの目的とする機能を推定する目的推定装置であって、複数の選択肢の中から、ユーザによって選択された選択肢を入力選択肢として取得する選択肢取得手段と、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素を要素群として記憶している機能要素記憶手段と、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の要素群の中から、1つまたは複数の前記要素からなる互いに異なる複数の部分範囲を設定し、前記選択肢取得手段に取得された入力選択肢と、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定することにより入力選択肢から推定可能な範囲を特定することを可能にするサブゴール特定手段と、前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定手段とを備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the purpose estimating apparatus according to the present invention includes, for each function of the operation target device, option acquisition means for acquiring an option selected by a user from among a plurality of options as an input option. A function element storage unit that stores a plurality of elements included in the character string of the function name of the function as an element group, and one or more of the function element groups for each function of the operation target device A subgoal that specifies a subrange corresponding to the maximum similarity as a subgoal by calculating a similarity between each of the plurality of partial ranges composed of the elements and the input option acquired by the option acquisition unit A specifying unit, and an estimation unit that estimates that a function having a higher degree of similarity of the subgoal among a plurality of functions of the operation target device is intended for the user. And features.
In addition, in order to achieve the above object, the purpose estimation device according to the present invention includes a plurality of functions included in an operation target device that executes a function corresponding to the plurality of options when a plurality of options are selected. , A purpose estimation device for estimating a user's target function, an option acquisition means for acquiring an option selected by the user from among a plurality of options as an input option, and for each function of the operation target device, A function element storage unit that stores a plurality of elements included in the character string of the function name of the function as an element group, and one or a plurality of element groups of the function for each function of the operation target device A plurality of partial ranges different from each other, and calculating the similarity between the input option acquired by the option acquisition means and each of the plurality of partial ranges, Subgoal specifying means that enables specifying a range that can be estimated from input options by specifying a subrange corresponding to the similarity as a subgoal, and among the functions of the operation target device, the similarity of the subgoal It is characterized by comprising estimation means for estimating that a function having a larger value is intended for the user.
これにより、ユーザによって選択肢が選択されると、操作対象機器の機能ごとに、その機能の機能名の中から、その選択肢(入力選択肢)に最も関連する部分範囲がサブゴールとして特定され、そのサブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とする機能であると推定される。サブゴールが特定されるときには、例えば、機能名の文字列に含まれる単語などの要素(部分要素)を用いて、1つの機能名から、1つの単語からなる部分範囲(サブゴール候補)や、複数の単語からなる部分範囲(サブゴール候補)が設定され、それらの部分範囲の中で、ユーザによって選択された入力選択肢と最も関連する部分範囲、つまりその入力選択肢との間で最も類似度の大きい部分範囲がサブゴールとして特定される。言い換えれば、ユーザが各機能名のどの部分範囲に着目してその入力選択肢を選択したかが推定される。 As a result, when an option is selected by the user, for each function of the operation target device, a partial range most relevant to the option (input option) is specified as a subgoal from among the function names of the function. It is estimated that a function having a higher degree of similarity is a function intended by the user. When a subgoal is specified, for example, by using an element (partial element) such as a word included in the function name character string, from one function name to a partial range (subgoal candidate) consisting of one word, Subranges consisting of words (subgoal candidates) are set, and among those subranges, the subrange most closely related to the input option selected by the user, that is, the subrange having the highest similarity between the input options Is identified as a subgoal. In other words, it is estimated which partial range of each function name the user selected the input option.
したがって、例えば、機能名「番組表を表示する」と機能名「番組表から録画予約をする」とがある場合に、ユーザが「番組表」を入力選択肢として選択すると、機能名「番組表を表示する」に対して、部分範囲「番組表」および「表示」などが設定され、機能名「番組表から録画予約をする」に対して、部分範囲「番組表」および「録画予約」などが設定される。 Therefore, for example, when there is a function name “display program guide” and a function name “reserve recording from the program guide”, when the user selects “program guide” as an input option, the function name “program guide For “Display”, the partial range “Program guide” and “Display” are set, and for the function name “Reserve recording from the program guide”, the partial range “Program guide” and “Recording reservation” are set. Is set.
そして、機能名「番組表を表示する」の部分範囲「番組表」および「表示」などの中で、入力選択肢「番組表」と最も類似度の大きい部分範囲「番組表」がサブゴールとして特定される。つまり、ユーザは機能「番組表を表示する」を目的としていた場合には、その機能名の「番組表」に着目して入力選択肢「番組表」を選択したと推定される。同様に、機能名「番組表から録画予約をする」の部分範囲「番組表」および「録画予約」などの中で、入力選択肢「番組表」と最も類似度の大きい部分範囲「番組表」がサブゴールとして特定される。つまり、ユーザは機能「番組表から録画予約をする」を目的としていた場合には、その機能名の「番組表」に着目して入力選択肢「番組表」を選択したと推定される。 Then, among the partial ranges “program guide” and “display” of the function name “display program guide”, the partial range “program guide” having the highest similarity to the input option “program guide” is specified as the subgoal. The In other words, if the user is aiming at the function “display program guide”, it is presumed that the user selects the input option “program guide” by paying attention to the function name “program guide”. Similarly, among the partial ranges “program guide” and “recording reservation” of the function name “program recording reservation”, the partial range “program guide” having the highest similarity to the input option “program guide” is Identified as a subgoal. In other words, if the user is aiming at the function “reserve recording from the program guide”, it is presumed that the user selects the input option “program guide” by paying attention to the “program guide” of the function name.
この場合、入力選択肢「番組表」に対する機能名「番組表を表示する」のサブゴール「番組表」の類似度と、入力選択肢「番組表」に対する機能名「番組表から録画予約をする」のサブゴール「番組表」の類似度とは互いに等しく算出される。 In this case, the similarity of the sub-goal “program guide” of the function name “display program guide” for the input option “program guide” and the sub-goal of the function name “program recording reservation from the program guide” for the input option “program guide” The similarities of the “program guide” are calculated to be equal to each other.
このようにサブゴールが特定されると、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」のうち、サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定される。したがって、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」とは、それぞれ同程度にユーザの目的と推定される。 When a subgoal is specified in this way, it is estimated that a function having a higher degree of subgoal similarity between the function “display program guide” and the function “reserve recording from the program guide” is the user's purpose. Is done. Therefore, the function “display program guide” and the function “reserve recording from the program guide” are estimated to be the user's purposes to the same extent.
一方、従来では、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」とがそれぞれ互いにことなる1つの機能説明ベクトルとして扱われ、それらの機能説明ベクトルと操作履歴の特徴ベクトルとが比較され、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」との間で必要以上の優劣がつけられる。つまり、従来では、ユーザが選択した入力選択肢「番組表」からは、ユーザが番組表を見たいのか、番組表から録画予約をしたいのか、分からないにもかかわらず、機能名「番組表を表示する」の「表示」や、機能名「番組表から録画予約をする」の「録画予約」も含めて操作履歴との比較が行われる。その結果、機能「番組表を表示する」と機能「番組表から録画予約をする」のうち何れか一方がユーザの目的と推定されてしまう。 On the other hand, conventionally, the function “display the program guide” and the function “reserve recording from the program guide” are treated as one function explanation vector different from each other, and the function explanation vector and the feature vector of the operation history Are compared with each other, and more than necessary superiority or inferiority is assigned between the function “display program guide” and the function “reserve recording from the program guide”. In other words, the function name “display program guide” is used even though the user does not know whether the user wants to view the program guide or schedule recording from the program guide from the input option “program guide” selected by the user. Comparison is made with the operation history including “display” of “Yes” and “recording reservation” of the function name “reserve recording from the program guide”. As a result, one of the function “display program guide” and the function “reserve recording from the program guide” is estimated as the user's purpose.
ところが、本発明では、上述のように、それぞれの機能に対して必要以上の優劣をつけることがなく、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。 However, in the present invention, as described above, the functions intended by the user can be appropriately estimated without imparting more than necessary superiority or inferiority to each function.
また、前記サブゴール特定手段は、前記選択肢取得手段によって取得された入力選択肢を表現する文字列を複数の要素に分けることにより、前記複数の要素をそれぞれ入力解釈として生成し、前記操作対象機器の機能ごとに、前記入力選択肢の複数の入力解釈のそれぞれと、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲を前記サブゴールとして特定することを特徴としてもよい。 In addition, the subgoal specifying unit generates the plurality of elements as input interpretations by dividing the character string expressing the input option acquired by the option acquisition unit into a plurality of elements, and the function of the operation target device Each calculating a similarity between each of the plurality of input interpretations of the input options and each of the plurality of partial ranges, and specifying the partial range corresponding to the maximum similarity as the subgoal. It is good.
例えば、ユーザが選択肢を選択するときには、その選択肢を表現する文字列のうちの何れかの要素に着目してその選択肢を選択している。したがって、ユーザによって選択された選択肢の文字列の中には、ユーザによって無視された余分な要素も含まれている場合がある。 For example, when the user selects an option, the option is selected by paying attention to any element in a character string expressing the option. Therefore, there are cases where an extra element ignored by the user is included in the character string of the option selected by the user.
そこで、本発明では、選択肢(入力選択肢)の複数の入力解釈のそれぞれと、機能の複数の部分範囲のそれぞれとの間で類似度が算出されて、最大の類似度に対応する部分範囲がサブゴールとして特定されるため、入力選択肢の中の余分な要素を省くことにより、機能に必要以上に優劣をつけることなく、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。 Therefore, in the present invention, the similarity is calculated between each of the plurality of input interpretations of the options (input options) and each of the plurality of partial ranges of the function, and the partial range corresponding to the maximum similarity is the subgoal. Therefore, by omitting an extra element in the input options, it is possible to appropriately estimate the function intended by the user without making the function more than necessary.
また、前記サブゴール特定手段は、前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、前記推定手段は、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの類似度のうち最大の類似度を、当該機能の可能性スコアとして算出し、前記操作対象機器の複数の機能の中で、前記可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定手段を備えることを特徴としてもよい。 In addition, the subgoal specifying unit specifies, for each input option acquired by the option acquisition unit, a subgoal of each function of the operation target device for the input option, and the estimation unit is configured for each function of the operation target device. In addition, the maximum similarity among the plurality of subgoal similarities specified between the function and each input option is calculated as the possibility score of the function, and the plurality of functions of the operation target device are calculated. Among them, it is possible to provide a possibility-based estimation unit that estimates that a function having a higher possibility score is intended for the user.
例えば、選択肢「番組表」および「録画予約」が入力選択肢として選択されると、機能「番組表から録画予約をする」と入力選択肢「番組表」との間で、サブゴール「番組表」とそのサブゴールの類似度とが特定され、機能「番組表から録画予約をする」と入力選択肢「録画予約」との間で、サブゴール「録画予約」とそのサブゴールの類似度とが特定される。この場合には、機能「番組表から録画予約をする」に対して、サブゴール「番組表」の類似度、およびサブゴール「録画予約」の類似度のうち最大の類似度が、その機能「番組表から録画予約をする」の可能性スコアとして算出される。このような可能性スコアは、操作対象機器の全ての機能に対して算出され、可能性スコアの大きい機能ほどユーザの目的と推定される。 For example, when the choices “program guide” and “recording reservation” are selected as input choices, the subgoal “program guide” and its input between the function “reserve recording from the program guide” and the input choice “program guide” The subgoal similarity is specified, and the subgoal “recording reservation” and the similarity of the subgoal are specified between the function “reserve recording from the program guide” and the input option “recording reservation”. In this case, the maximum similarity between the similarity of the subgoal “program guide” and the similarity of the subgoal “recording reservation” is the function “program guide” for the function “reserve recording from the program guide”. Is calculated as a possibility score of “Reserve recording from”. Such a possibility score is calculated for all functions of the operation target device, and a function having a larger possibility score is estimated to be the user's purpose.
したがって、ユーザによって選択された入力選択肢の数が少なくても、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。 Therefore, even if the number of input choices selected by the user is small, it is possible to appropriately estimate the function intended by the user.
また、前記サブゴール特定手段は、前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、前記推定手段は、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能の要素群のうち、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの何れにも含まれていない要素の数の割合が大きいほど小さく、前記複数のサブゴールの類似度が大きいほど大きくなるような確信度を算出し、前記操作対象機器の機能の中で、前記確信度の大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する確信度ベース推定手段を備えることを特徴としてもよい。 In addition, the subgoal specifying unit specifies, for each input option acquired by the option acquisition unit, a subgoal of each function of the operation target device for the input option, and the estimation unit is configured for each function of the operation target device. In addition, the larger the ratio of the number of elements not included in any of the plurality of subgoals specified between the function and each input option in the element group of the function, the smaller the plurality of subgoals. Belief-based estimation means for calculating a certainty factor that increases as the degree of similarity increases, and estimates that the function having the greater certainty factor among the functions of the operation target device is intended for the user. It is good also as providing.
例えば、選択肢「番組表」および「録画予約」が入力選択肢として選択されると、機能「番組表を表示する」と入力選択肢「番組表」との間で、サブゴール「番組表」とそのサブゴールの類似度とが特定され、機能「番組表を表示する」と入力選択肢「録画予約」との間で、サブゴール「番組」とそのサブゴールの類似度とが特定される。 For example, when the options “program guide” and “recording reservation” are selected as input options, the subgoal “program guide” and the subgoal of the subgoal between the function “display program guide” and the input option “program guide” are selected. The similarity is specified, and the subgoal “program” and the similarity of the subgoal are specified between the function “display program guide” and the input option “recording reservation”.
この場合には、機能「番組表を表示する」に対して、機能名「番組表を表示する」の要素群のうち、サブゴール「番組表」およびサブゴール「番組」の何れにも含まれていない要素(例えば「表示」)の数の割合が大きいほど小さく、サブゴール「番組表」の類似度およびサブゴール「番組」の類似度が大きいほど大きくなるような確信度が算出される。 In this case, the function “display program guide” is not included in either the subgoal “program guide” or the subgoal “program” in the element group of the function name “display program guide”. A certainty factor is calculated such that the larger the ratio of the number of elements (for example, “display”) is, the smaller the degree is, and the larger the degree of similarity of the subgoal “program guide” and the degree of similarity of the subgoal “program” is.
このとき、サブゴール「番組」の類似度は小さく、各サブゴールの何れにも含まれていない要素の数の割合も大きいため、確信度は比較的小さく算出される。 At this time, since the similarity of the subgoal “program” is small and the ratio of the number of elements not included in any of the subgoals is large, the certainty factor is calculated to be relatively small.
このような確信度は、他の機能に対しても同様に算出される。 Such a certainty factor is similarly calculated for other functions.
つまり、選択肢「番組表」および「録画予約」が入力選択肢として選択されると、機能「番組表から録画予約をする」と入力選択肢「番組表」との間で、サブゴール「番組表」とそのサブゴールの類似度とが特定され、機能「番組表から録画予約をする」と入力選択肢「録画予約」との間で、サブゴール「録画予約」とそのサブゴールの類似度とが特定される。 That is, when the choices “program guide” and “recording reservation” are selected as input choices, the subgoal “program guide” and its sub-goals between the function “reserve recording from the program guide” and the input choice “program guide” The subgoal similarity is specified, and the subgoal “recording reservation” and the similarity of the subgoal are specified between the function “reserve recording from the program guide” and the input option “recording reservation”.
この場合には、機能「番組表から録画予約をする」に対して、機能名「番組表から録画予約をする」の要素群のうち、サブゴール「番組表」およびサブゴール「録画予約」の何れにも含まれていない要素の数の割合が大きいほど小さく、サブゴール「番組表」の類似度およびサブゴール「録画予約」の類似度が大きいほど大きくなるような確信度が算出される。 In this case, for the function “Reserve recording from the program guide”, the subgoal “Program guide” and the subgoal “Record reservation” are selected from the element group of the function name “Reserve recording from the program guide”. The certainty factor is calculated such that the smaller the ratio of the number of elements not included, the smaller the ratio, and the greater the similarity of the subgoal “program guide” and the similarity of the subgoal “recording reservation”.
このとき、各サブゴールの類似度は大きく、各サブゴールの何れにも含まれていない要素の数の割合も小さいため、確信度は比較的大きく算出される。 At this time, since the similarity of each subgoal is large and the ratio of the number of elements not included in any of the subgoals is small, the certainty factor is calculated to be relatively large.
すなわち、機能「番組表から録画予約をする」の場合には、上述の機能「番組表を表示する」と比べて、大きな確信度が算出される。 That is, in the case of the function “reserve recording from the program guide”, a greater certainty factor is calculated than the function “display program guide” described above.
その結果、選択肢「番組表」および「録画予約」が入力選択肢として選択されると、機能「番組表から録画予約をする」の方が、機能「番組表を表示する」よりもユーザの目的とされていると推定される。 As a result, when the choices “program guide” and “recording reservation” are selected as input choices, the function “reserve recording from the program guide” is more user-friendly than the function “display program guide”. It is estimated that
このように、本発明では、機能名の文字列の広い範囲でサブゴールが特定されるほど確信度は大きくなるため、ユーザの目的とする機能をより適切により正確に推定することができる。 As described above, in the present invention, the certainty factor increases as the subgoal is specified in a wider range of the function name character string, and thus the function intended by the user can be estimated more appropriately and accurately.
また、前記目的推定装置は、さらに、ユーザから支援の要求を受け付ける支援要求受付手段を備え、前記サブゴール特定手段は、前記支援の要求が受け付けられたときまでに前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、当該入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、前記推定手段の前記可能性ベース推定手段または前記確信度ベース推定手段は、前記支援の要求が受け付けられたときに、前記可能性スコアまたは前記確信度を算出し、前記可能性スコアまたは前記確信度の大きい機能ほどユーザの目的とされていると推定することを特徴としてもよい。 The purpose estimation apparatus further includes support request receiving means for receiving a support request from a user, and the subgoal specifying means is the input acquired by the option acquiring means until the support request is received. For each option, a subgoal of each function of the operation target device with respect to the input option is specified, and the possibility-based estimation unit or the confidence-based estimation unit of the estimation unit is configured to accept the request for assistance. The possibility score or the certainty factor may be calculated, and a function having a higher possibility score or certainty factor may be estimated to be a user's purpose.
これにより、ユーザから支援の要求が受け付けられたときに、つまり、ユーザが選択肢の選択に困惑したときに、適切なタイミングで、ユーザの目的として推定された機能を提示することができる。 Thereby, when a request for assistance is received from the user, that is, when the user is confused about selection of an option, the function estimated as the user's purpose can be presented at an appropriate timing.
また、前記目的推定装置は、さらに、前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段を備え、前記推定手段は、さらに、前記操作対象機器の機能ごとに、当該機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの類似度のうち最大の類似度を、当該機能の可能性スコアとして算出し、前記操作対象機器の複数の機能の中で、前記可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定手段と、前記確信度が第1の閾値よりも大きいときには、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させ、前記確信度が前記第1の閾値よりも小さいときには、前記可能性ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる切換手段とを備えることを特徴としてもよい。 The purpose estimation apparatus further includes a presentation unit that presents the function estimated by the estimation unit, and the estimation unit further includes, for each function of the operation target device, the function and the input options. Among the plurality of subgoals similar to each other, the maximum similarity is calculated as the possibility score of the function, and the function having the highest possibility score is selected from the plurality of functions of the operation target device. The possibility-based estimation unit that estimates that the user's purpose is assumed, and when the certainty factor is larger than the first threshold value, causes the presenting unit to present the function estimated by the certainty factor-based estimation unit. Switching means for causing the presenting means to present the function estimated by the possibility-based estimating means when the certainty factor is smaller than the first threshold value. It may be.
例えば、ユーザによって選択された入力選択肢の数が少ないときには、確信度は第1の閾値よりも小さく、ユーザによって選択された入力選択肢の数が多いときには、確信度は第1の閾値よりも大きくなる傾向にある。したがって、確信度が第1の閾値よりも小さいときには、少ない手がかりをもとに、可能性スコアの大きい機能ほどユーザの目的と推定され、確信度が第1の閾値よりも大きいときには、得られた手がかりを有効に利用して、確信度の大きい機能ほどユーザの目的と推定される。その結果、ユーザによって選択された入力選択肢の状況に応じて、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。 For example, when the number of input options selected by the user is small, the certainty factor is smaller than the first threshold, and when the number of input options selected by the user is large, the certainty factor is larger than the first threshold value. There is a tendency. Therefore, when the certainty factor is smaller than the first threshold value, a function with a higher possibility score is estimated as the user's purpose based on a small number of clues, and obtained when the certainty factor is larger than the first threshold value. It is estimated that the user's purpose is a function having a higher certainty factor by effectively using the clue. As a result, the function intended by the user can be appropriately estimated according to the status of the input option selected by the user.
また、前記確信度ベース推定手段は、前記選択肢取得手段により入力選択肢が順次取得されるごとに前記各機能の確信度を更新し、前記目的推定装置は、さらに、前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段と、前記確信度ベース推定手段により更新される前記各機能の確信度の全体的な変化量が第2の閾値よりも小さいときに、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる提示タイミング判定手段とを備えることを特徴としてもよい。 In addition, the certainty factor base estimation unit updates the certainty factor of each function each time input options are sequentially acquired by the option acquisition unit, and the purpose estimation device further includes a function estimated by the estimation unit. When the overall change amount of the certainty factor of each function updated by the certainty factor-based estimating unit is smaller than a second threshold, the estimation factor is estimated by the certainty factor-based estimating unit It is good also as providing the presentation timing determination means which makes the said presentation means show a function.
例えば、ユーザによる選択肢の選択に行き詰まりが生じると、確信度の変化量が小さくなる。そこで、本発明では、各機能の確信度の全体的な変化量、例えば、各機能の確信度の平均値の変化量が第2の閾値よりも小さいときに、ユーザの目的とする機能が提示されるため、ユーザが選択肢の選択に行き詰ったときに、ユーザからの支援の要求を受け付けることなく、適切なタイミングで、ユーザの目的として推定された機能を提示することができる。その結果、ユーザが選択肢の選択に行き詰まりを感じながらも、無駄に選択肢の選択を繰り返す行為を抑制することができる。 For example, if the user is stuck in selecting an option, the amount of change in confidence decreases. Therefore, in the present invention, when the overall change amount of the certainty factor of each function, for example, the change amount of the average value of the certainty factor of each function is smaller than the second threshold, the function intended by the user is presented. Therefore, when the user is stuck in selecting an option, the function estimated as the user's purpose can be presented at an appropriate timing without accepting a request for assistance from the user. As a result, it is possible to suppress the act of the user repeatedly selecting choices while feeling stuck in the choice of choices.
また、前記提示タイミング判定手段は、前記変化量が前記第2の閾値よりも小さく、且つ、前記各機能の確信度のうち第3の閾値よりも大きい確信度があるときに、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させることを特徴としてもよい。 In addition, the presentation timing determination unit may be configured to use the certainty factor base when the change amount is smaller than the second threshold value and there is a certainty factor larger than a third threshold value among the certainty factors of the respective functions. The function estimated by the estimating means may be presented to the presenting means.
これにより、何れかの確信度が第3の閾値よりも大きいとき、つまり、ユーザの目的とする機能が十分に正しく推定されたときに、その機能が提示されるため、十分に正しく推定されていないときに、推定された機能を提示してしまうのを防ぐことができるとともに、十分に正しく推定されているにも関わらず、ユーザが選択肢の選択に行き詰まりを感じながらも、無駄に選択肢の選択を繰り返す行為を抑制することができる。その結果、ユーザの選択肢の選択に対して効果的な支援を行うことができる。 As a result, when any certainty factor is larger than the third threshold, that is, when the user's target function is estimated sufficiently correctly, the function is presented, so that the function is estimated sufficiently correctly. It is possible to prevent presenting the estimated function when there is not, and even though the estimation is sufficiently correct, the user feels at a loss in the choice of the choice, but the choice is wasted The act of repeating can be suppressed. As a result, it is possible to provide effective support for selection of user options.
また、前記可能性ベース推定手段は、前記選択肢取得手段により入力選択肢が順次取得されるごとに前記各機能の可能性スコアを更新し、前記目的推定装置は、さらに、前記選択肢取得手段によって入力選択肢が順次取得される場合に、前記選択肢取得手段が入力選択肢を最後に取得した時刻からの経過時間を計測する時間計測手段と、前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段と、前記時間計測手段により計測された経過時間が第4の閾値よりも長く、且つ、前記各機能の可能性スコアのうち第5の閾値よりも大きい可能性スコアがあるときに、前記可能性ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる提示タイミング判定手段とを備えることを特徴としてもよい。 Further, the possibility-based estimation unit updates the possibility score of each function every time input options are sequentially acquired by the option acquisition unit, and the purpose estimation device further includes an input option by the option acquisition unit. Are sequentially acquired, a time measuring unit that measures an elapsed time from the time when the option acquisition unit last acquired an input option, a presentation unit that presents a function estimated by the estimation unit, and the time When the elapsed time measured by the measuring means is longer than the fourth threshold and there is a possibility score larger than the fifth threshold among the possibility scores of the respective functions, the possibility-based estimation means It is good also as providing the presentation timing determination means which makes the said presentation means show the estimated function.
例えば、ユーザが選択肢の選択に困惑すると、最後に選択肢の選択が行われてからの経過時間が長くなる。そこで、本発明では、経過時間が第4の閾値よりも長く、何れかの可能性スコアが第5の閾値よりも大きいとき、つまり、ユーザが選択肢の選択に困惑しているが、ユーザの目的とする機能が既に十分に推定されているときに、その機能が提示される。これにより、ユーザが選択肢の選択に困惑したときに、ユーザからの支援の要求を受け付けることなく、適切なタイミングで、ユーザの目的として十分に推定された機能を提示することができる。また、ユーザの目的として可能性の低い機能を提示してしまい、ユーザがさらに困惑して混乱してしまうのを防ぐことができる。 For example, when the user is confused about selection of an option, the elapsed time from the last selection of the option becomes longer. Therefore, in the present invention, when the elapsed time is longer than the fourth threshold and any probability score is larger than the fifth threshold, that is, the user is confused about selecting an option, The function is presented when the function is already estimated sufficiently. As a result, when the user is confused about selection of options, a function that is sufficiently estimated as the user's purpose can be presented at an appropriate timing without receiving a request for assistance from the user. Moreover, it is possible to prevent a user from being confused and confused by presenting a function that is unlikely as a user's purpose.
また、前記目的推定装置は、さらに、前記可能性ベース推定手段により推定された複数の機能の機能名の中で、サブゴールを共通とする複数の機能名がある場合には、前記サブゴールを共通とする複数の機能名を纏めて提示する提示手段を備えることを特徴としてもよい。 In addition, the purpose estimation device may further share the subgoal when there are a plurality of function names having a common subgoal among the function names of the plurality of functions estimated by the possibility-based estimation unit. It is good also as providing the presentation means to show collectively the several function name to do.
これにより、ユーザによって着目されたサブゴールごとに各機能名がカテゴライズされて提示されるため、ユーザは目的とする機能を簡単に見つけることができる。すなわち、操作対象機器の設計者によって予め用意された静的なメニュー(選択肢の一覧)では、ユーザと設計者とのメニューに関する概念のずれにより、ユーザは目的とする機能に繋がる選択肢を簡単に見つけることができないが、上述のようにサブゴールごとに各機能がカテゴライズされることにより、容易に見つけることができる。 Thereby, since each function name is categorized and presented for each subgoal focused by the user, the user can easily find the target function. That is, in the static menu (list of choices) prepared in advance by the designer of the operation target device, the user easily finds an option that leads to the target function due to a shift in the menu concept between the user and the designer. However, it can be easily found by categorizing each function for each subgoal as described above.
なお、本発明は、このような目的推定装置として実現することができるだけでなく、その方法やプログラム、そのプログラムを格納する記憶媒体としても実現することができる。 The present invention can be realized not only as such an object estimation device but also as a method, a program, and a storage medium for storing the program.
本発明の目的推定装置は、操作対象機器の有する複数の機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができるという作用効果がある。 The purpose estimation device of the present invention has an effect that a function intended by a user among a plurality of functions of an operation target device can be appropriately estimated.
以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described with reference to the drawings.
(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態1における目的推定装置の構成図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a configuration diagram of a purpose estimation device according to
本実施の形態における目的推定装置100は、操作対象機器の有する複数の機能のうち、ユーザの目的とする機能を適切に推定して、その操作対象機器に対するユーザの操作を十分に支援し得るものである。そして、この目的推定装置100は、入力部101、出力部103、入出力制御部107、機器制御部109、操作履歴格納部108、操作支援決定部114、目的推定部113、サブゴール推定部110、機能表現格納部111、および単語概念記憶部112を備えている。
The
なお、本実施の形態では、サブゴール推定部110がサブゴール特定手段として構成され、目的推定部113が推定手段として構成され、機能表現格納部111が機能要素記憶手段として構成されている。
In the present embodiment, the
このような目的推定装置100は、例えば、入力部101と、入力部101以外の構成要素からなる目的推定装置本体とに分離されている。そして、目的推定装置本体は、操作対象機器に備え付けられている。また、入力部101は、例えば、操作対象機器および目的推定装置本体をリモートコントロールするための端末(以下、単にリモコンという)として構成されている。
Such a
入出力制御部107は、入力部101からの信号に基づいて目的推定装置本体の各構成要素の制御を行う。
The input /
入力部101はユーザからの入力を受け付ける。また、入力部101は、ユーザによる操作によって選択された、メニュー上の選択肢を入力選択肢として受け付ける選択肢入力部102と、ユーザからの支援要求を受け付ける支援要求入力部106とを備える。支援要求入力部106は、そのリモコンに取り付けられたヘルプボタンや、出力部103に提示される「?」が記されたボタンなどが選択されることによって、支援要求を受け付ける。そして入力部101は、受け付けられた入力選択肢、または受け付けられた支援要求を示す入力信号121を入出力制御部107に送信する。
The
なお、本実施の形態では、選択肢入力部102が、複数の選択肢の中から、ユーザによって選択された選択肢を取得する選択肢取得手段として構成され、支援要求入力部106が、ユーザから支援の要求を受け付ける支援要求受付手段として構成されている。
In this embodiment, the
出力部103は、入出力制御部107から出力信号122を取得し、その出力信号122の示す情報をユーザに提示する。また、出力部103は、複数の選択肢を表示する選択肢提示部104と、支援情報を表示する操作支援提示部105とを備える。支援情報は、ユーザの操作対象機器に対する操作を支援するための情報であって、目的推定装置100によって推定された、ユーザの目的とする機能を示す情報である。
The
なお、本実施の形態では、操作支援提示部105が目的推定部113で推定された機能を提示する提示手段として構成されている。
In the present embodiment, the operation
操作履歴格納部108は、選択肢入力部102で受け付けられた入力選択肢を示す入力信号121を選択信号123として入出力制御部107から取得し、その選択信号123の示す入力選択肢を格納する。また、操作支援要求があると、つまり、支援要求入力部106で受け付けられた支援要求を示す入力信号121が入出力制御部107に出力されると、操作履歴格納部108は、それまでに蓄積されている入力選択肢である操作履歴を示す履歴信号133を、入出力制御部107を介してサブゴール推定部110に出力する。
The operation
機器制御部109は、操作対象機器(例えばDVDレコーダなど)を制御する。この機器制御部109は、入出力制御部107から機器制御信号124を取得する。そして、機器制御部109は、その機器制御信号124の示す機能に応じて操作対象機器を制御する。つまり、入出力制御部107は、入力部101から取得された入力信号121に基づいて、操作対象機器に実行させるべき機能を特定し、その機能を示す機器制御信号124を機器制御部109に出力する。また、機器制御部109は、操作対象機器によってその機能が実行された場合は、その機能が実行されたことを示す機器制御信号124を入出力制御部107に出力する。
The
単語概念記憶部112は、単語間の類似度(スコア)の算出を可能にするため、単語をベクトルで定義した情報を記憶している。このような情報は、例えば潜在意味解析(LSA:latent semantic analysis)などの方法で作成可能であり、単語概念信号127としてサブゴール推定部110に出力される。つまり、単語概念信号127は、複数の単語のそれぞれに対して、その単語を表すベクトルを示す。ここでLSAは、例えば、操作対象機器のマニュアルや、それに関連するWeb(World Wide Web)などから取得されたテキスト情報をもとに作成される。
The word
機能表現格納部111は、操作対象機器の有する全ての機能をそれぞれ表す名称(機能名)と、その名称に含まれる単語などの部分要素とを対応付けた状態で格納している。なお、本実施の形態では、部分要素(要素)を単語として説明するが、部分要素は、より詳細な単位である形態素や、より大きな単位である名詞句や動詞句といった句であってもよい。また、この機能表現格納部111に格納されている情報は、機能表現信号128としてサブゴール推定部110および目的推定部113に出力される。
The function
サブゴール推定部110は、入出力制御部107から出力された履歴信号133と、単語概念記憶部112から得られる単語概念信号127と、機能表現格納部111から得られる機能表現信号128とに基づいて、履歴信号133の示す入力選択肢ごとに、機能表現信号128の示す全ての機能に対するサブゴールを推定する。そして、サブゴール推定部110は、そのサブゴールを示すサブゴール推定結果信号125を入出力制御部107に出力する。
The
ここで、サブゴールの定義を説明する。例えば、機能名「人名で検索して番組を予約録画する」は、「人名で検索する」および「番組を予約録画する」のように2つの部分に分けられたり、「人名で」、「検索する」、「番組を」、および「予約録画する」のように4つの部分に分けられる。このように、操作対象機器の機能名は、複数の部分に分けられる。そして、この複数の部分のうちの、入力選択肢に最も関連の深い部分をサブゴールという。 Here, the definition of the subgoal will be described. For example, the function name “search by person name and schedule program recording” can be divided into two parts, such as “search by person name” and “schedule recording program”, “by name”, “search by name” It is divided into four parts such as “Yes”, “Program”, and “Reserve Recording”. Thus, the function name of the operation target device is divided into a plurality of parts. Of these plural parts, the part most relevant to the input option is called a subgoal.
言い換えれば、サブゴールとは、機能名の文字列を構成する複数の部分要素(要素)のうちの、入力選択肢に最も関係の深い、つまり入力選択肢との間で最も類似度が大きい、1つの部分要素、または複数の部分要素の集合である。なお、機能名全体を1つのサブゴールとして扱ってもよい。 In other words, a subgoal is a part of a plurality of subelements (elements) constituting a character string of a function name that is most related to the input option, that is, has the highest similarity with the input option. An element or a set of subelements. Note that the entire function name may be treated as one subgoal.
目的推定部113は、入出力制御部107から出力されたサブゴール推定結果信号125および機能表現格納部111から得られる機能表現信号128をもとに、最終的にユーザの目的機能を推定し、その結果を入出力制御部107に目的推定結果信号130として出力する。
The
操作支援決定部114は、入出力制御部107を通じて得られる目的推定結果信号130をもとに、操作支援の方法を決定し、操作支援のための操作支援信号131を出力する。
The operation
図2は、選択肢と機能を説明するための説明図である。 FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining options and functions.
操作対象機器は、例えば、メニュー選択型インターフェースを持つDVDレコーダである。 The operation target device is, for example, a DVD recorder having a menu selection type interface.
一般に、DVDレコーダやテレビなどの機器のメニューは階層型に構成され、画面に表示されるメニューの項目(選択肢)を順次選択して階層を下っていくことで所望の機能が実現される。なお、メニューは複数の選択肢から構成される。 Generally, menus for devices such as DVD recorders and televisions are configured in a hierarchical manner, and desired functions are realized by sequentially selecting menu items (options) displayed on the screen and moving down the hierarchy. The menu is composed of a plurality of options.
入出力制御部107は、ユーザの現在状態を管理するために、例えば図2に示すような、操作対象機器におけるツリー型(階層型)のメニュー情報を用いる。このメニュー情報は、ツリー型に構成された各メニューに対応するノードと、各ノードに対応する表示画面を識別するための画面IDとを示す。例えば、第1階層のトップメニューと書かれたノードは、選択肢の選択操作が開始されたときに最初に選択されるノードで、そのノードが選択されると、画面ID「A」に対応する画面、すなわちトップメニュー401が表示される。トップメニュー401に表示された項目(選択肢)の中から、ユーザが例えば番組表を選択すると、第2階層の「番組表」と書かれたノードが選択され、画面ID「F」に対応する画面、すなわちメニュー402が表示される。
In order to manage the current state of the user, the input /
つまり、選択肢提示部104は、まず、選択肢「放送中番組、再生ナビ、Gコードなど」を示す第1階層のトップメニュー401を表示する。選択肢入力部102は、ユーザによる操作に応じて選択された選択肢(入力選択肢)、例えば「番組表」を示す入力信号121を入出力制御部107に出力する。入出力制御部107は、その入力信号121を取得すると、その入力信号121の示す入力選択肢「番組表」に対応する第2階層のノードをメニュー情報から特定する。そして、入出力制御部107は、その第2階層のノードに対応する、選択肢「地上波アナログ、BS、CS」を示すメニュー402を選択肢提示部104に表示させる。そして、選択肢入力部102は、ユーザによる操作に応じて選択された選択肢(入力選択肢)、例えば「CS」を示す入力信号121を入出力制御部107に出力する。このように、選択肢が順次選択されるごとに、操作対象機器の全ての機能F(1)〜F(N)の中から、操作対象機器に実行させるべき機能が絞り込まれ、最終的に1つの機能が特定される。
That is, the
図3は、入力部101の外観を示す図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating an appearance of the
入力部101は、上述のようにリモコンとして構成され、メニューボタン506、カーソルキー502、戻るボタン504、および決定ボタン503を有する選択肢入力部102と、ヘルプボタン507を有する支援要求入力部106とを備えている。また、入力部101は電源ボタン505を有する。
As described above, the
つまり、ユーザは、図3に示す入力部101の電源ボタン505を押して、操作対象機器の電源を入れる。そして、ユーザは、メニューボタン506を押下し、まず、図2に示すようなトップメニュー401を表示させる。その後、ユーザは、図3に示す入力部101のカーソルキー502を使い、トップメニュー401内の所望の項目(選択肢)にカーソルを移動させ、決定ボタン503を押す。その結果、メニュー情報における表示対象のノードが下層側へ移り、表示される画面が次の画面に遷移する。
That is, the user presses the
例えば、ユーザは、図2に示すようなトップメニュー401を表示させた後、カーソルキー502の下を4回押して、カーソルを選択肢「番組表」に移動させ、決定ボタン503を押す。その結果、図2に示すメニュー情報における第2階層のノード「番組表」に定義されたメニュー402が表示される。また、ユーザが戻るボタン504を押すことで、メニュー情報における表示対象のノードが上層側に一つ移り、第1階層のノード「トップメニュー」に定義されたトップメニュー401が再び表示される。
For example, after the
また、例えば、ユーザが現在放送中のCS放送の番組から所望の番組を視聴したいと考えた場合、ユーザは、同様の操作を行うことにより、「トップメニュー」→「番組表」→「CS」→「現時刻」→「番組リスト」の順で、表示されるメニューを変える。その結果、現在放送中のCS放送の番組の一覧を示すメニュー403が表示される。そして、ユーザは、そのメニュー「番組リスト」から見たい番組(選択肢)を選択することで、その番組の視聴が可能となる。
In addition, for example, when the user wants to view a desired program from the currently broadcast CS broadcast program, the user performs the same operation to perform “top menu” → “program guide” → “CS” → Change the displayed menu in the order of “current time” → “program list”. As a result, a
図4は、機能表現格納部111に格納されている情報を示す図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating information stored in the function
機能表現格納部111は、図4に示す機能表現データベース601を格納している。機能表現データベース601は、ユーザの操作目的である機能を推定するため、機能ごとに、その機能を識別するための機能IDと、その機能を表す名称(機能名)と、その機能名を構成する部分要素と、その要素数とを示す。
The function
具体的には、機能名には、マニュアルなどに記載されている説明文が使用される。また、部分要素(要素)には、機能名(説明文)に形態素解析を施して抽出された名詞や動詞などに相当する部分が使用される。また、何れの機能の表現(機能名)も「〜を〜する」という形式で記載できることに着目し、機能名において、「〜を」の部分である操作対象、「〜する」の部分である操作目的、および、それら以外の要素をそれぞれ部分要素として使用してもよい。このように、部分要素に文法的な単位を利用しても良い。 Specifically, an explanatory text described in a manual or the like is used as the function name. In addition, as the partial element (element), a part corresponding to a noun or a verb extracted by performing morphological analysis on the function name (description) is used. Also, paying attention to the fact that any function expression (function name) can be described in the form of “to do”, the function name is the operation object that is the “to” part and the “to” part. Operational purposes and other elements may be used as partial elements. In this way, grammatical units may be used for the subelements.
例えば、機能名(説明文)が「録画した番組の内容を確認する」である場合、その機能名の部分要素は、その機能名に形態素解析を施して抽出された「録画」、「番組」、「内容」および「確認」である。なお、この場合、機能名「録画した番組の内容を確認する」の部分要素として、操作対象である「録画、番組、内容」と、操作目的である「確認」とを使用しても良い。 For example, when the function name (description) is “confirm the contents of the recorded program”, the subelements of the function name are “recording” and “program” extracted by performing morphological analysis on the function name. , “Content” and “confirmation”. In this case, “recording, program, contents” that is the operation target and “confirmation” that is the operation purpose may be used as the partial elements of the function name “confirm the contents of the recorded program”.
このような機能表現データベース601は、機能表現信号128としてサブゴール推定部110および目的推定部113に出力される。
Such a
つまり、本実施の形態では、機能表現格納部111は、操作対象機器の機能ごとに、その機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素を要素群として記憶している。
That is, in the present embodiment, the function
図5は、単語概念記憶部112に格納されている情報の一例を示す図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information stored in the word
単語概念記憶部112は、単語概念データベース112aを格納している。この単語概念データベース112aは、単語ごとに、その単語と、その単語を表現するベクトルとを示す。各単語は、LSAなどの手法で構築された意味空間上のベクトルとして表現される。すなわち、単語概念データベース112aによって示されるベクトルは、そのLSAなどの手法により構築された意味空間上のベクトルである。このような単語概念データベース112aは、単語概念信号127としてサブゴール推定部110に出力される。
The word
図6は、サブゴール推定部110の機能構成を詳細に示す構成図である。
FIG. 6 is a block diagram showing the functional configuration of the
サブゴール推定部110は、入力解釈部201と、近傍要素特定部202と、導出部203と、推定部204とを備えている。入力解釈部201で入力選択肢の解釈として可能性がある表現(以下、入力解釈という)を展開し、近傍要素特定部202で必要以上に優劣をつけることを防ぐために、それぞれの入力選択肢の解釈のもと機能を構成する部分要素のうち、重要なものを特定する。さらに、導出部203で特定された部分要素を組み合わせることによりサブゴールとなる候補を生成し、推定部204でもっとも可能性の高いサブゴールを推定する。
The
入力解釈部201は、履歴信号133を受け取ると、その履歴信号133の示す入力選択肢ごとに、その入力選択肢の解釈として可能性がある表現(以下、入力解釈という)を列挙し、その入力解釈を示す入力解釈信号211を近傍要素特定部202に出力する。
Upon receipt of the
図7は、履歴信号133の内容を示す図である。
FIG. 7 is a diagram showing the contents of the
この履歴信号133は、例えば、ユーザによる1回目の選択操作によって選択肢「HDD/DVD/SD切換」が入力選択肢として選択され、2回目の選択操作によって選択肢「番組表」が入力選択肢として選択され、3回目の選択操作によって選択肢「戻る」が入力選択肢として選択されたことを示す。
In the
図8は、入力選択肢から解釈される入力解釈を示す図である。 FIG. 8 is a diagram illustrating input interpretation interpreted from input options.
入力解釈部201は、例えば、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」の入力解釈として「HDD」、「DVD」、「SD」、「切換」、および「HDD/DVD」などを特定(解釈)する。そして、入力解釈部201は、図8に示すような入力選択肢ごとに複数の入力解釈を示す入力解釈信号211を出力する。
For example, the
このような入力解釈は、入力選択肢の名称を構成する要素や、複数の要素の集合などである。また、その要素は、単語や句、形態素などである。 Such an input interpretation is an element constituting the name of an input option, a set of a plurality of elements, or the like. The elements are words, phrases, morphemes and the like.
つまり、本実施の形態では、サブゴール推定部110は、選択肢入力部102によって取得された入力選択肢を表現する文字列を複数の要素に分けることにより、その複数の要素をそれぞれ入力解釈として生成する入力解釈部201を備えている。
That is, in the present embodiment, the
近傍要素特定部202は、入力解釈信号211と機能表現信号128と単語概念信号127とをもとに、入力選択肢と機能ごとに、その入力選択肢に対する複数の入力解釈のそれぞれと、その機能に対する複数の部分要素のそれぞれとの間の意味内容の類似度をスコアとして算出する。つまり、近傍要素特定部202は、入力解釈を表すベクトルと部分要素を表すベクトルとのベクトル間距離(例えば、コサイン距離)を、その入力解釈とその部分要素との間のスコアとして算出する。さらに、近傍要素特定部202は、入力選択肢と機能ごとに、算出されたスコアを閾値と比較することで、その機能の部分要素のうち重要な部分要素(以下、近傍要素という)を特定する。そして、近傍要素特定部202は、その特定した近傍要素を示す近傍要素信号212を導出部203に出力する。
Based on the
図9は、入力解釈と部分要素とのスコアを示す図である。 FIG. 9 is a diagram illustrating scores of input interpretation and partial elements.
例えば、近傍要素特定部202は、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」に対する入力解釈「HDD、DVD、SD、…」のそれぞれと、機能「録画した番組の内容を確認する」に対する部分要素「録画、番組、内容、確認」のそれぞれとの間のスコアを算出する。具体的に、近傍要素特定部202は、入力解釈「HDD」と部分要素「録画」との間のスコアを「0.26」として算出する。
For example, the neighborhood
また、近傍要素特定部202は、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」と他の機能「録画した番組の音声を切り換える」との間でも、上述と同様のスコアを算出する。さらに、入力解釈信号211に入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」以外の他の入力選択肢「番組表」も含まれていれば、近傍要素特定部202は、入力選択肢「番組表」と機能「録画した番組の内容を確認する」との間でも、上述と同様のスコアを算出する。
The neighborhood
さらに、近傍要素特定部202は、図9に示すように、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」と機能「録画した番組の内容を確認する」とに対して算出されたスコアと閾値とを用いることで、その機能「録画した番組の内容を確認する」の部分要素「録画、番組、内容、確認」のうち重要な部分要素を近傍要素として特定する。具体的に、近傍要素特定部202は、閾値が0.4の場合には、0.4以上のスコアを有する部分要素「録画」および「番組」を近傍要素として特定する。これにより、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」からでは特定が困難であると考えられる「内容」や「確認」といった部分要素を省くことができる。
Further, as shown in FIG. 9, the neighborhood
導出部203は、近傍要素信号212を取得すると、その近傍要素信号212の示す近傍要素に基づいて、入力選択肢と機能ごとに、サブゴール候補を導出する。つまり、導出部203は、近傍要素信号212の示す近傍要素をサブゴール候補として導出するとともに、複数の近傍要素を組み合わせることでサブゴール候補を導出する。例えば上述のように、近傍要素信号212が近傍要素「録画」および「番組」を示す場合、導出部203は、サブゴール候補として「録画」、「番組」および「録画番組」を導出する。
Upon obtaining the
そして、導出部203は、上述のように導出されたサブゴール候補を示す候補信号213を推定部204に出力する。
Then, the
推定部204は、候補信号213を取得すると、その候補信号213と単語概念信号127とをもとに、入力選択肢と機能ごとに、その入力選択肢に対する複数の入力解釈のそれぞれと、その機能に対する複数のサブゴール候補のそれぞれとの間のスコアを算出する。なお、推定部204は、近傍要素特定部202と同様の手順でスコアを算出する。さらに、推定部204は、入力選択肢と機能ごとに、算出されたスコアの中で最大のスコアに対応するサブゴール候補をサブゴールとして推定(特定)する。そして、推定部204は、入力選択肢と機能ごとに推定されたサブゴールとその最大スコアを示すサブゴール推定結果信号125を出力する。なお、上記最大スコアを、以下、サブゴールスコアという。
Upon obtaining the
図10は、入力解釈とサブゴール候補とのスコアを示す図である。 FIG. 10 is a diagram illustrating scores of input interpretation and subgoal candidates.
例えば、推定部204は、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」に対する入力解釈「HDD、DVD、SD、…」のそれぞれと、機能「録画した番組の内容を確認する」に対するサブゴール候補「録画、番組、録画番組」のそれぞれとの間のスコアを算出する。具体的に、推定部204は、入力解釈「HDD」とサブゴール候補「録画番組」との間のスコアを「0.27」として算出する。
For example, the
さらに、推定部204は、このように算出されたスコアの中で最大のスコア「0.45」に対応するサブゴール候補「録画番組」を、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」と機能「録画した番組の内容を確認する」に対するサブゴールとして推定する。そして、推定部204は、サブゴール「録画番組」と、そのサブゴールの最大スコア(サブゴールスコア)「0.45」とを示すサブゴール推定結果信号125を出力する。
Further, the
また、推定部204は、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」と他の機能「録画した番組の音声を切り換える」との間でも、上述と同様に、スコアを算出してサブゴールを推定する。さらに、入力解釈信号211に入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」以外の他の入力選択肢「番組表」も含まれていれば、推定部204は、入力選択肢「番組表」と機能「録画した番組の内容を確認する」との間でも、上述と同様にスコアを算出してサブゴールを推定する。以上の方法により、各入力に応じて特定可能な機能の範囲を決めることで、従来、入力選択肢と機能の全特徴をもとに推定を行っていたために必要以上に優劣をつけてしまっていた課題が解決可能になる。
Also, the
図11は、サブゴール推定結果信号125の内容を示す図である。
FIG. 11 is a diagram illustrating the contents of the subgoal
サブゴール推定結果信号125は、入力選択肢ごとに、各機能のサブゴールと、そのサブゴールに対して算出されたサブゴールスコアとを示す。例えば、サブゴール推定部110は、図7に示すような履歴信号133を取得すると、図11に示すようなサブゴール推定結果信号125を出力する。なお、図11中、両端矢印はサブゴールの範囲を示し、その両端矢印の上の数字はそのサブゴールに対して算出されたサブゴールスコアを示す。
The subgoal
具体的に、サブゴール推定結果信号125は、図11に示すように、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」に対して、機能ID「1」の機能のサブゴール「録画番組」と、そのサブゴールのサブゴールスコア「0.45」とを示すとともに、機能ID「2」の機能のサブゴール「録画番組音声切換」と、そのサブゴールのサブゴールスコア「0.62」とを示す。さらに、このサブゴール推定結果信号125は、入力選択肢「番組表」に対して、機能ID「1」の機能のサブゴール「録画番組」と、そのサブゴールのサブゴールスコア「0.87」とを示すとともに、機能ID「2」の機能のサブゴール「録画番組」と、そのサブゴールのサブゴールスコア「0.87」とを示す。
Specifically, as shown in FIG. 11, the subgoal
図12は、サブゴール推定部110の動作を示すフローチャートである。
FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the
サブゴール推定部110は、履歴信号133の示す、1回目(t=1)から最後のT回目(t=T)までの選択操作ごとに、その選択操作で選択された入力選択肢と各機能との間でのサブゴールおよびサブゴールスコアを推定する。
For each selection operation from the first time (t = 1) to the last T time (t = T) indicated by the
具体的には、まず、サブゴール推定部110の入力解釈部201は、ユーザによる選択操作の順番を示すカウント数tをt=1に初期化し、サブゴールの推定対象とされる機能を特定するためのカウント数iをi=1に初期化する(ステップS901)。
Specifically, first, the
続いて、入力解釈部201は、履歴信号133の示す全ての入力選択肢に対してサブゴールの推定が行われたか否かを判別する(ステップS902)。例えば、入力解釈部201は、履歴信号133の示す全ての入力選択肢の数がM個である場合、カウント数t>Mが成立するか否かを判別することで、全ての入力選択肢に対して推定が行われたか否かを判別する。
Subsequently, the
ここで、入力解釈部201は、全ての入力選択肢に対して推定が行われたと判別したときには(ステップS902のY)、サブゴールの推定処理を終了し、全ての入力選択肢に対して推定が行われていないと判別したときには(ステップS902のN)、t回目に選択された入力選択肢に対する入力解釈を生成する(ステップS903)。例えば、入力解釈部201は、その入力選択肢の言葉に対して形態素解析を施し、得られた形態素の全ての組み合わせを入力解釈として生成する。具体的には、図8に示すように、入力解釈部201は、入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」に対して、その入力選択肢を構成する4つの形態素「HDD」、「DVD」、「SD」および「切換」の組み合わせからなる合計15種類の入力解釈を生成する。
Here, when the
次に、入力解釈部201は、t回目に選択された入力選択肢と、操作対象機器に用意された全ての機能との間でサブゴールの推定が行われたか否かを判別する(ステップS904)。例えば、入力解釈部201は、操作対象機器に用意された機能の数がN個である場合、カウント数i>Nが成立するか否かを判別することで、全ての機能との間で推定が行われたか否かを判別することができる。ここで、入力解釈部201は、全ての機能との間で推定が行われたと判別したときには(ステップS904のY)、カウント数tを1つだけ増加させて(ステップS905)、ステップS902からの処理を繰り返し実行する。
Next, the
一方、入力解釈部201は、全ての機能との間で推定が行われていないと判別したときには(ステップS904のN)、近傍要素特定部202に対して、t回目に選択された入力選択肢と、カウント数iにより特定される機能との間における近傍要素を特定させる(ステップS906)。
On the other hand, when the
つまり、近傍要素特定部202は、カウント数iの機能を表現する複数の部分要素のうち、t回目の入力選択肢との関係が深い部分要素を近傍要素として抽出する。
That is, the neighboring
具体的には、近傍要素特定部202は、図9に示すように、入力選択肢に対する全ての入力解釈のそれぞれと、機能を構成する全ての部分要素のそれぞれとの間でスコアを算出し、閾値以上のスコアを有する部分要素を近傍要素として抽出する。
Specifically, as shown in FIG. 9, the neighborhood
また、近傍要素特定部202は、スコアを算出するときには、図5に示す単語概念記憶部112に格納された各単語の意味空間上でのベクトル表現をもとに、入力解釈を表すベクトルと部分要素を表すベクトルとのベクトル間距離(例えばコサイン距離)を用いて算出する。ここで、入力解釈が複数の単語からなる場合は、近傍要素特定部202は、その複数の単語のそれぞれを表すベクトルを足し合わせた後、正規化を行い、この正規化されたベクトルを上述の入力解釈を表すベクトルとして用いる。
Further, when calculating the score, the neighborhood
そして、近傍要素特定部202は、図9に示すようにスコアを算出すると、機能を構成する全ての部分要素のうち、閾値(0.4)以上のスコアを有する「録画」と「番組」とを近傍要素として抽出する。この閾値を決める場合には、ユーザビリティー評価などを行い、ユーザがある機能を行おうとしたときに選択された選択肢について、ユーザが機能のどの言語表現に手がかりを持っていたかを調査する。そして、閾値は、その結果に整合するように経験的に求められる。
Then, when the neighboring
続いて、導出部203は、近傍要素特定部202で特定(抽出)された近傍要素をサブゴール候補として導出し、近傍要素が複数あるときには、さらに、その複数の近傍要素の組み合わせをサブゴール候補として導出する(ステップS907)。
Subsequently, the deriving
具体的には、導出部203は、ステップS906で抽出された近傍要素「録画」および「番組」と、これらを組み合わせた「録画番組」とをサブゴール候補として導出する。
Specifically, the deriving
続いて、推定部204は、ステップS907で導出されたサブゴール候補と、ステップS903で生成された全ての入力解釈との間でスコアを算出する。推定部204は、スコアを算出するときには、入力解釈を表すベクトルとサブゴール候補を表すベクトルとの間のコサイン距離を用いて算出する。例えば、推定部204は、図10に示すようにスコアを算出する。そして、推定部204は、算出されたスコアの中で一番高いスコア(サブゴールスコア)を得たサブゴール候補をサブゴールとして推定する(ステップS908)。図10に示す例では、推定部204は、入力解釈「DVD」とサブゴール候補「録画番組」との間で算出されたスコアが最も高いスコアであるため、そのスコア(サブゴールスコア)を有するサブゴール候補「録画番組」をサブゴールとして推定する。
Subsequently, the
入力選択肢と機能との間でサブゴールが推定されると、入力解釈部201は、カウント数iをインクリメントして(ステップS909)、ステップS904からの処理を繰り返し実行する。
When the subgoal is estimated between the input option and the function, the
このように、本実施の形態では、サブゴール推定部110は、操作対象機器の機能ごとに、その機能の要素群(複数の部分要素)の中から、1つまたは複数の部分要素からなる互いに異なる複数のサブゴール候補を設定し、選択肢入力部102に取得された入力選択肢と、複数のサブゴール候補のそれぞれとの間の意味内容の類似度を算出し、最大の類似度に対応するサブゴール候補をサブゴールとして特定する。
As described above, in the present embodiment, the
図13は、目的推定部113の機能構成を詳細に示す構成図である。
FIG. 13 is a configuration diagram showing the functional configuration of the
目的推定部113は、可能性ベース推定部301と、確信度ベース推定部302と、切換部303とを備えている。
The
なお、本実施の形態における目的推定部113は、操作対象機器の複数の機能のうち、サブゴールの類似度(サブゴールスコア)が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する。
In addition, the
可能性ベース推定部301は、サブゴール推定結果信号125と機能表現信号128とを受け、機能に含まれる何れかのサブゴールに対して算出されたサブゴールスコアが高いほど、その機能がユーザの目的とされている可能性が高いと推定する。そして、可能性ベース推定部301は、各機能と、それらの機能の上記可能性(可能性スコア)とを示す可能性ベース推定結果信号311を出力する。
The possibility-based
なお、可能性ベース推定部301によって行われる推定を以下、可能性ベースの推定という。
Note that the estimation performed by the possibility-based
一方、確信度ベース推定部302は、サブゴール推定結果信号125と機能表現信号128とを受け、機能を構成する部分要素の中で、サブゴールまたはサブゴールの一部として高いサブゴールスコアが算出された部分要素が多いほど、その機能がユーザの目的とされていると推定する。そして、確信度ベース推定部302は、各機能と、それらの機能の推定の度合い(確信度)とを示す確信度ベース推定結果信号312を出力する。
On the other hand, the certainty
なお、確信度ベース推定部302によって行われる推定を以下、確信度ベースの推定という。
The estimation performed by the certainty factor
切換部303は、可能性ベース推定結果信号311と確信度ベース推定結果信号312とを取得して、それらの信号を切り換えて出力する。つまり、切換部303は、確信度ベース推定結果信号312の示す確信度が高ければ、確信度ベース推定結果信号312を目的推定結果信号130として出力し、確信度が低ければ、可能性ベース推定結果信号311を目的推定結果信号130として出力する。
The
ここで、可能性ベース推定部301の詳細な動作について説明する。
Here, a detailed operation of the possibility
可能性ベース推定部301は、機能表現信号128を取得して、操作対象機器の有する機能および部分要素を知得する。さらに、可能性ベース推定部301は、サブゴール推定結果信号125を取得して、入力選択肢ごとの各機能のサブゴールおよびサブゴールスコアを知得する。
The possibility
そして、可能性ベース推定部301は、機能の部分要素ごとに、その部分要素を一部または全部とするサブゴールと各入力選択肢との間で算出されたサブゴールスコアの中から、最大のサブゴールスコアを、その部分要素に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。さらに、可能性ベース推定部301は、機能ごとに、その機能に含まれる全ての部分要素に対して特定された要素代表サブゴールスコアの中から、最大の要素代表サブゴールスコアを、その機能に対する可能性スコアとして特定する。
Then, the possibility-based
図14は、可能性ベース推定部301の動作を説明するための説明図である。
FIG. 14 is an explanatory diagram for explaining the operation of the possibility
例えば、可能性ベース推定部301は、図4の機能表現データベース601の内容を示す機能表現信号128を取得し、図11のサブゴール推定結果信号125を取得する。
For example, the possibility
そして、可能性ベース推定部301は、図11に示すサブゴール推定結果信号125に基づき、1回目(t=1)から最後のT回目(t=T)までの選択操作において、機能ID「1」の機能の中の部分要素「録画」を含む各サブゴールに対して算出されたサブゴールスコアの最大値(時間方向の最大値)を、その部分要素「録画」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。同様に、可能性ベース推定部301は、機能ID「1」の機能の中の他の部分要素「番組」を含む各サブゴールに対して算出されたサブゴールスコアの最大値(時間方向の最大値)を、その部分要素「番組」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。
Then, the possibility
その結果、可能性ベース推定部301は、図14に示すように、機能ID「1」の機能の中の部分要素「録画」および「番組」に対する要素代表サブゴールスコア「0.87」と、機能ID「2」の機能の中の部分要素「録画」および「番組」に対する要素代表サブゴールスコア「0.87」と、機能ID「2」の機能の中の部分要素「音声」および「切換」に対する要素代表サブゴールスコア「0.62」とを特定する。なお、図14中、「−」はサブゴールスコアまたは要素代表サブゴールスコアが不明であることを示す。
As a result, the possibility
なお、図14は、最後のT回目(t=T)の選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合の要素代表サブゴールスコアだけでなく、選択操作のそれぞれで、その選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合における要素代表サブゴールスコアも示している。 FIG. 14 shows not only the element representative subgoal score when a support request is received from the user after the last T-th (t = T) selection operation, but also the selection operation for each selection operation. Also shown is an element representative subgoal score when a support request is received from the user after.
つまり、仮に、1回目(t=1)の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、可能性ベース推定部301は、1回目(t=1)だけの選択操作において、機能ID「1」の機能の中の部分要素「録画」に対するサブゴールスコアの最大値「0.45」を、その部分要素「録画」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。同様に、可能性ベース推定部301は、機能ID「1」の機能の中の他の部分要素「番組」に対するサブゴールスコアの最大値「0.45」を、その部分要素「番組」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。
That is, if a support request is received from the user after the first selection operation (t = 1), the possibility
また、仮に、2回目(t=2)の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、可能性ベース推定部301は、1回目(t=1)から2回目(t=2)までの選択操作において、機能ID「1」の機能の中の部分要素「録画」に対するサブゴールスコアの最大値「0.87」を、その部分要素「録画」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。同様に、可能性ベース推定部301は、機能ID「1」の機能の中の他の部分要素「番組」に対するサブゴールスコアの最大値「0.87」を、その部分要素「番組」に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。
Also, if a support request is received from the user after the second (t = 2) selection operation has been performed, the possibility
図15は、可能性ベース推定部301の他の動作を説明するための説明図である。
FIG. 15 is an explanatory diagram for explaining another operation of the possibility
可能性ベース推定部301は、上述のように要素代表サブゴールスコアを特定すると、さらに、機能の中の全ての部分要素の要素代表サブゴールスコアのうち、最大の要素代表サブゴールスコアを、その機能に対する可能性スコアとして特定する。
When the possibility-based
また、可能性ベース推定部301は、機能の中の全ての部分要素のうち、その最大の要素代表サブゴールスコアを有する部分要素またはその集合を、その機能に対する推定対象範囲として特定する。
In addition, the possibility-based
例えば、可能性ベース推定部301は、図14に示すように、1回目(t=1)から最後のT回目(t=T)までの選択操作に対して、機能ID「1」の機能の部分要素「録画、番組、内容、確認」に対する要素代表サブゴールスコア「0.87、 0.87、 −、 −」を特定する。
For example, as shown in FIG. 14, the possibility
この場合、可能性ベース推定部301は、図15に示すように、それらの中で最大の要素代表サブゴールスコア「0.87」を、機能ID「1」の機能に対する可能性スコアとして特定し、その最大の要素代表サブゴールスコア「0.87」を有する部分要素の集合「録画番組」を推定対象範囲として特定する。
In this case, as shown in FIG. 15, the possibility
同様に、可能性ベース推定部301は、図14に示すように、1回目(t=1)からT回目(t=T)までの選択操作に対して、機能ID「2」の機能の部分要素「録画、番組、音声、切換」に対する要素代表サブゴールスコア「0.87、 0.87、 0.62、 0.62」を特定する。
Similarly, as shown in FIG. 14, the possibility
この場合、可能性ベース推定部301は、図15に示すように、それらの中で最大の要素代表サブゴールスコア「0.87」を、機能ID「2」の機能に対する可能性スコアとして特定し、その最大の要素代表サブゴールスコア「0.87」を有する部分要素の集合「録画番組」を推定対象範囲として特定する。
In this case, as shown in FIG. 15, the possibility
なお、図15も、図14と同様、最後のT回目(t=T)の選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合の可能性スコアおよび推定対象範囲だけでなく、選択操作のそれぞれで、その選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合における可能性スコアおよび推定対象範囲も示している。 Note that FIG. 15 also shows the selection in addition to the possibility score and the estimation target range when a support request is received from the user after the last T-th (t = T) selection operation is performed, as in FIG. In each of the operations, the possibility score and the estimation target range when the support request is received from the user after the selection operation is performed are also shown.
つまり、仮に、1回目(t=1)の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、可能性ベース推定部301は、図15に示すように、機能ID「1」の機能に対して、可能性スコア「0.45」と、その機能に対する推定対象範囲「録画番組」とを特定する。また、仮に、2回目(t=2)の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、可能性ベース推定部301は、図15に示すように、機能ID「1」の機能に対して、可能性スコア「0.87」と、その機能に対する推定対象範囲「録画番組」とを特定する。
That is, if a support request is received from the user after the first selection operation (t = 1), the possibility
なお、可能性ベース推定部301は、サブゴール推定結果信号125に基づいて、所定の機能と入力選択肢との間にサブゴール(手がかり)が得られていないと判断した場合には、上述のように算出された可能性スコアから、上述のような手がかりが得られていない入力選択肢の数に応じた数値を減算してもよい。
If the possibility
例えば、可能性ベース推定部301は、図11に示すようなサブゴール推定結果信号125に基づいて、最後のT回目の選択操作で選択された入力選択肢と、機能ID「1」および機能ID「2」の機能との間にサブゴールの手がかりが得られていないと判断する。そこで、可能性ベース推定部301は、ペナルティとして、手がかりが得られていない機能ID「1」および機能ID「2」の機能の可能性スコアから所定の数値を減算する。
For example, the possibility
このように、本実施の形態における目的推定部113は、操作対象機器の機能ごとに、その機能と各入力選択肢との間で特定された複数のサブゴールの類似度のうち最大の類似度を、その機能の可能性スコアとして算出し、操作対象機器の複数の機能の中で、可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定部301を備えている。
As described above, the
ここで、確信度ベース推定部302の詳細な動作について説明する。
Here, the detailed operation of the certainty factor
確信度ベース推定部302は、可能性ベース推定部301と同様、図14に示すように、機能の部分要素ごとに、1回目(t=1)から最後のT回目(t=T)までの選択操作において、その部分要素を含む各サブゴールと各入力選択肢との間で算出されたサブゴールスコアの中から最大のサブゴールスコアを、その部分要素に対する要素代表サブゴールスコアとして特定する。
As shown in FIG. 14, the certainty factor
そして、確信度ベース推定部302は、機能ごとに、その機能の中の全ての部分要素に対して特定された要素代表サブゴールスコアと(数1)とを用いて、その機能に対する確信度Bf(f)を算出する。
Then, the certainty factor
なお、(数1)において、L(ei)は、部分要素eiに対する要素代表サブゴールスコアであり、n(f)は機能fの有する部分要素の数であり、iは1〜n(f)までの整数を示す。ただし、部分要素eiに対する要素代表サブゴールスコアL(ei)が不明である場合には、L(ei)=0.01とする。 In (Equation 1), L (e i ) is an element representative subgoal score for the subelement e i , n (f) is the number of subelements of the function f, and i is 1 to n (f ) Is an integer up to. However, when the element representative subgoal score L (e i ) for the partial element e i is unknown, L (e i ) = 0.01.
このように、確信度ベース推定部302は、(数1)に示すような計算を行うことにより、機能fを構成する部分要素の中で、サブゴールまたはサブゴールの一部として高いサブゴールスコアが算出された部分要素eiが多いほど大きい数値を示す確信度Bf(f)を、その機能fに対して算出する。なお、Bf(f)は0よりも小さい値を示す。
Thus, the certainty factor
図16は、確信度ベース推定部302によって算出される確信度を示す図である。
FIG. 16 is a diagram illustrating the certainty factor calculated by the certainty factor
例えば、確信度ベース推定部302は、図14に示すように、1回目(t=1)から最後のT回目(t=T)までの選択操作に対して、機能ID「1」の機能の部分要素「録画、番組、内容、確認」に対する要素代表サブゴールスコア「0.87、 0.87、 −、 −」を特定する。
For example, as shown in FIG. 14, the certainty factor
この場合、確信度ベース推定部302は、機能ID「1」の機能fの中の各部分要素ei(i=1〜4)対する要素代表サブゴールスコアL(ei)=「0.87 、0.87、 0.01、 0.01」とn(f)=4とを(数1)に代入する。その結果、確信度ベース推定部302は、図16に示すように、機能ID「1」の機能fに対する確信度Bf(f)を「−1.03」として算出する。
In this case, the certainty factor
同様に、確信度ベース推定部302は、図14に示すように、1回目(t=1)から最後のT回目(t=T)までの選択操作に対して、機能ID「2」の機能の部分要素「録画、番組、音声、切換」に対する要素代表サブゴールスコア「0.87、 0.87、 0.62、 0.62」を特定する。
Similarly, as shown in FIG. 14, the certainty factor
この場合、確信度ベース推定部302は、機能ID「2」の機能fの中の各部分要素ei(i=1〜4)対する要素代表サブゴールスコアL(ei)=「0.87 、0.87、 0.62、 0.62」とn(f)=4とを(数1)に代入する。その結果、確信度ベース推定部302は、図16に示すように、機能ID「2」の機能fに対する確信度Bf(f)を「−0.14」として算出する。
In this case, the certainty factor
このように、確信度ベース推定部302は、全ての機能に対してその機能の確信度を算出する。
Thus, the certainty factor
なお、図16も、図14と同様、最後のT回目(t=T)の選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合の確信度だけでなく、選択操作のそれぞれで、その選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合における確信度も示している。 Note that FIG. 16 is similar to FIG. 14, in addition to the certainty factor when the support request is received from the user after the last T-th (t = T) selection operation is performed, The certainty factor is also shown when a support request is received from the user after the selection operation has been performed.
つまり、仮に、1回目(t=1)の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、確信度ベース推定部302は、図16に示すように、機能ID「1」の機能に対する確信度Bf(f)を「−1.18」として算出する。また、仮に、2回目(t=2)の選択操作が行われた後に、ユーザから支援要求が受け付けられた場合には、確信度ベース推定部302は、図16に示すように、機能ID「1」の機能に対する確信度Bf(f)を「−1.03」として算出する。
That is, if a support request is received from the user after the first selection operation (t = 1), the certainty factor
このように、本実施の形態における目的推定部113は、操作対象機器の機能ごとに、その機能の要素群(複数の部分要素)のうち、その機能と各入力選択肢との間で特定された複数のサブゴールの何れにも含まれていない部分要素の数の割合が大きいほど小さく、複数のサブゴールの類似度(サブゴールスコア)が大きいほど大きくなるような確信度を算出し、操作対象機器の機能の中で、その確信度の大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する確信度ベース推定部302を備えている。
As described above, the
図17は、目的推定部113の動作を示すフローチャートである。
FIG. 17 is a flowchart showing the operation of the
目的推定部113の可能性ベース推定部301は、まず、サブゴール推定結果信号125をもとに各機能の可能性スコアおよび推定対象範囲を特定する(ステップS1001)。つまり、可能性ベース推定部301は、可能性スコアが高い機能ほど、ユーザの目的とする機能であると推定する。このような推定の方法は、機能を構成する部分要素の一部でも高いスコアが算出されていれば、その機能がユーザの目的とする機能である可能性があるとする推定方法である。
The possibility-based
続いて、目的推定部113の確信度ベース推定部302は、各機能の確信度を算出する(ステップS1002)。つまり、確信度ベース推定部302は、確信度が高い機能ほど、ユーザの目的とする機能であると推定する。このような推定の方法は、機能を構成する部分要素のうち高いスコアの部分要素がより多くある機能ほど、その機能がユーザの目的とする機能であるとする推定方式である。
Subsequently, the certainty factor
例えば、確信度ベース推定部302は、上記(数1)に基づき各機能の確信度Bf(f)を算出する。その結果、より多くの部分要素に対して手がかり(サブゴールスコア)が得られている機能ほど、その確信度Bf(f)は高い値(0に近い値)となり、逆に、多くの部分要素に対して手がかりが得られていない機能ほど、その確信度Bf(f)は低い値(0より低い値)になる。
For example, the certainty factor
確信度ベース推定部302は、各機能に対して例えば図16に示すような確信度を算出する。この場合、機能ID「2」の機能および機能ID「N」の機能では、図14に示すように、機能ID「1」の機能に比べて、「録画番組」の部分だけではなく、それぞれ「音声の切換」と「再生」の部分の手がかりも得られている。その結果、機能ID「2」の機能および機能ID「N」の機能では、機能ID「1」の機能「録画した番組の内容を確認する」よりも高い確信度が算出される。また、機能に対する確信度は、選択操作が繰り返される過程で、その機能に対して実際に手がかりが得られた時点から高くなる。
The certainty factor
続いて、目的推定部113の切換部303は、確信度ベース推定部302の推定結果に対して確信があるかどうかを判定する(ステップS1003)。具体的に、切換部303は、ステップS1002で算出された確信度の最大値が閾値(第1の閾値)以上であるか否かを判別し、閾値以上であれば確信があると判定し、閾値未満であれば確信がないと判定する。
Subsequently, the
ここで、切換部303は、ステップS1003で確信があると判定すると(ステップS1003のY)、確信度ベースの推定結果、つまり確信度ベース推定部302から出力された確信度ベース推定結果信号312を目的推定結果信号130として入出力制御部107に出力する(ステップS1004)。一方、切換部303は、ステップS1003で確信がないと判定すると(ステップS1003のN)、可能性ベースの推定結果、つまり可能性ベース推定部301から出力された可能性ベース推定結果信号311を目的推定結果信号130として入出力制御部107に出力する(ステップS1005)。
Here, when the
例えば、最後のT回目(t=T)の選択操作の後にユーザから支援要求が受け付けられた場合、図16に示すような確信度「−1.03、 −0.14、 …、 −0.16」が算出される。この場合、閾値を「−1.05」とすると、切換部303は、上記各確信度のうちの最大の確信度「−0.14」が閾値「−0.15」よりも大きいため、確信度ベースの推定結果を採用する。一方、仮に、1回目(t=T)の選択操作の後にユーザから支援要求が受け付けられた場合には、図16に示すような確信度「−1.18、 −0.2、 …、 −0.9」が算出される。この場合、閾値を「−1.05」とすると、切換部303は、上記各確信度のうちの最大の確信度「−0.2」が閾値「−0.15」よりも小さいため、可能性ベースの推定結果を採用する。
For example, when a support request is received from the user after the last T-th (t = T) selection operation, the certainty factors “−1.03, −0.14,..., −0. 16 "is calculated. In this case, assuming that the threshold value is “−1.05”, the
ところで、操作支援決定部114は、入出力制御部107を介して目的推定部113から目的推定結果信号130を取得する。そして、操作支援決定部114は、その目的推定結果信号130が確信度ベースの推定結果を示す場合には、操作対象機器の各機能を、確信度の高い機能から順に表示するような確信度ベースの操作支援方法を決定する。一方、操作支援決定部114は、その目的推定結果信号130が可能性ベースの推定結果を示す場合には、操作対象機器の全ての機能(機能名)のうち、予め定められた閾値以上の可能性スコアを有する複数の機能を、推定対象範囲を共通とする機能ごとに纏めて表示するような可能性ベースの操作支援方法を決定する。
By the way, the operation
さらに、操作支援決定部114は、決定した操作支援方法を示す操作支援信号131を入出力制御部107に出力する。
Further, the operation
入出力制御部107は、操作支援決定部114から操作支援信号131を取得すると、目的推定部113で推定された機能を、操作支援決定部114で決定された操作支援方法で表示するように指示する内容の出力信号122を、出力部103の操作支援提示部105に対して出力する。
When the input /
操作支援提示部105は、上述のような出力信号122を取得すると、その出力信号122の示す内容にしたがって、目的推定部113で推定された機能を支援情報として表示する。
When obtaining the
つまり、操作支援提示部105は、出力信号122が確信度ベースの推定結果、つまり図16に示すような各機能の確信度を示す場合には、確信度ベースの操作支援方法で操作対象機器の各機能を表示する。すなわち、操作支援提示部105は、操作対象機器の各機能(機能名)を、確信度の高い機能から順に表示する。一方、操作支援提示部105は、出力信号122が可能性ベースの推定結果、つまり図15に示すような各機能の可能性スコアおよび推定対象範囲を示す場合には、可能性ベースの操作支援方法で操作対象機器の各機能を表示する。すなわち、操作支援提示部105は、操作対象機器の全ての機能(機能名)のうち、予め定められた閾値以上の可能性スコアを有する複数の機能を、推定対象範囲を共通とする機能ごとに纏めて表示する。
That is, when the
図18は、可能性ベースの操作支援方法で表示される操作対象機器の機能名を示す図である。 FIG. 18 is a diagram illustrating function names of operation target devices displayed in the possibility-based operation support method.
操作支援提示部105は、図18に示すように、予め定められた値以上の可能性スコアを有する機能(機能名)を、同一の推定対象範囲ごとにカテゴライズして提示する。また、操作支援提示部105は、複数のカテゴリを表示するときには、機能の数が多いカテゴリから順に表示する。なお、カテゴリは、推定対象範囲を共通とする機能の集合である。
As illustrated in FIG. 18, the operation
例えば、操作支援提示部105は、推定対象範囲「録画番組」を共通とする機能「録画した番組の内容を確認する」、「録画した番組の音声を切り換える」、および「録画した番組を再生する」などを1つのカテゴリとして纏めて表示する。このとき、操作支援提示部105は、機能名のうち、インデントとなる推定対象範囲「録画番組」以降の表現を省略して、例えば「内容の確認」、「音声を切り換える」および「再生する」のように各機能名を表示する。
For example, the operation
このように本実施の形態では、ユーザが着目したサブゴール(推定対象範囲)を核に各機能(機能名)をカテゴライズして提示することで、操作対象機器の設計者によって予め用意されたメニューでは、ユーザと設計者の間でメニュー構造に対する想定が異なるためにうまく機能を見つけられなかった問題を解消することができる。つまり、ユーザは、全機能のリストから目的とする機能を選ぶよりも、早期に目的とする機能を見つけることが可能になる。また、ユーザは、単純に操作対象機器の全機能から目的とする機能を選ぶよりも、可能性スコアの高い機能だけから選ぶので、短時間で目的とする機能を見つけ出すことができる。 As described above, in the present embodiment, the menu prepared in advance by the designer of the operation target device by categorizing and presenting each function (function name) around the subgoal (estimation target range) focused on by the user is used. Since the assumption about the menu structure is different between the user and the designer, the problem that the function cannot be found well can be solved. That is, the user can find the target function at an early stage rather than selecting the target function from the list of all functions. In addition, since the user selects only a function having a high possibility score rather than simply selecting a target function from all functions of the operation target device, the user can find the target function in a short time.
図19は、本実施の形態における目的推定装置100の動作を示すフローチャートである。
FIG. 19 is a flowchart showing the operation of the
まず、ユーザが入力部101の電源ボタン505を押下すると、入力部101は、電源をオンするように指示する内容の入力信号121を入出力制御部107に出力する。その結果、入出力制御部107は、その入力信号121を機器制御信号124として機器制御部109に出力し、機器制御部109に対して操作対象機器の電源をオンさせる。
First, when the user presses the
続いて、入出力制御部107は、再び電源ボタン505が押下されて電源をオフするように指示されたか否か、つまり、電源をオフするように指示する内容の入力信号121が入力部101から出力されたか否かを判別する(ステップS801)。ここで、入出力制御部107は、電源をオフするように指示されたと判別したときには(ステップS801のY)、機器制御部109に対して操作対象機器の電源をオフするにように指示する内容の機器制御信号124を出力し、操作対象機器の電源をオフさせる。
Subsequently, the input /
一方、入出力制御部107は、電源をオフするように指示されていないと判別したときには(ステップS801のN)、さらに、ユーザが入力部101を操作して選択肢を選択したか否かを判別する(ステップS802)。ここで、入出力制御部107は、選択肢を選択していないと判別すると(ステップS802のN)、ステップS801からの処理を繰り返し実行する。一方、入出力制御部107は、選択肢を選択したと判別すると(ステップS802のY)、その選択された選択肢を入力選択肢として操作履歴格納部108に格納する(ステップS803)。このように、入力選択肢が操作履歴格納部108に格納されると、操作履歴格納部108には、図7に示すように、これまで選択された入力選択肢が操作履歴として蓄積される。
On the other hand, when the input /
次に、入出力制御部107は、ステップS802で取得された入力選択肢、つまり操作履歴格納部108に格納された最新の入力選択肢に応じた処理を実行する(ステップS804)。例えば、ユーザがメニューボタン506を押すと、入出力制御部107は、そのメニューボタン506に応じた入力選択肢を入力部101から取得する。このとき、入出力制御部107は、図2に示すように、その入力選択肢がメニュー情報の第1階層のノード「トップメニュー」を示すと判別する。そして、入出力制御部107は、その入力選択肢「トップメニュー」に応じた処理、即ちトップメニュー401の表示を実行する。また、ユーザがカーソルキー502および決定ボタン503を押してトップメニュー401に示す選択肢「番組表」を選択すると、入出力制御部107は、その選択された選択肢「番組表」を入力選択肢として入力部101から取得する。このとき、入出力制御部107は、その入力選択肢「番組表」がメニュー情報の第2階層のノード「番組表」を示すと判別する。その結果、入出力制御部107は、その入力選択肢「番組表」に応じた処理、即ちメニュー402の表示を実行する。
Next, the input /
また、ユーザがカーソルキー502および決定ボタン503を押して、メニュー403に示す選択肢「大リーグ中継」を選択すると、入出力制御部107は、その選択された選択肢「大リーグ中継」を入力選択肢として入力部101から取得する。このとき、入出力制御部107は、メニュー情報に基づき、入力選択肢「大リーグ中継」が「大リーグ中継を表示する」という機能を示していると判断する。その結果、入出力制御部107は、その入力選択肢「大リーグ中継」に応じた処理、すなわち、「大リーグ中継を表示する」という機能を操作対象機器に実行させる。つまり、入出力制御部107は、機能「大リーグ中継を表示する」を実行するように指示する内容の機器制御信号124を機器制御部109に出力する。
When the user presses the
次に、入出力制御部107は、ステップS804において機能が実行されたか否かを判別する(ステップS805)。ここで、入出力制御部107は、機能が実行されたと判別すると(ステップS805のY)、操作履歴格納部108に格納されている操作履歴を消去するなどの終了処理を実行し(ステップS806)、ステップS801からの処理を繰り返し実行する。
Next, the input /
一方、入出力制御部107は、機能が実行されていないと判別すると(ステップS805のN)、さらに、ヘルプボタン507が押下されてユーザから支援要求が受け付けられたか否か、つまり、支援要求が受け付けられたことを示す入力信号121が入力部101の支援要求入力部106から出力されたか否かを判別する(ステップS807)。
On the other hand, when the input /
ここで、入出力制御部107は、ステップS807で支援要求が受け付けられていないと判別すると(ステップS807のN)、ステップS801からの処理を繰り返し実行する。一方、入出力制御部107は、ステップS807で支援要求が受け付けられたと判別すると(ステップS807のY)、操作履歴格納部108から操作履歴を示す履歴信号133を出力させて、その履歴信号133をサブゴール推定部110に出力する。これにより、入出力制御部107は、サブゴール推定部110に対して、入力選択肢ごとに、各機能のサブゴールおよびサブゴールスコアの推定を実行させる(ステップS808)。
If the input /
さらに、入出力制御部107は、サブゴールおよびサブゴールスコアを用いた、ユーザの目的とする機能の推定を、目的推定部113に対して実行させる(ステップS809)。そして、入出力制御部107は、その推定された機能を操作支援提示部105に提示させることで、操作支援を実行する(ステップS810)。このとき、例えば、目的推定装置100は、選択操作の回数が少なく推定結果に確信がない場合、つまり、各機能の確信度の最大値が閾値未満の場合には、可能性スコアおよび推定対象範囲に基づいて機能(機能名)を表示するような、可能性をベースにした支援を実行し、逆に、選択操作の回数が多く推定結果に確信が得られいる場合、つまり、各機能の確信度の最大値が閾値以上の場合には、確信度の順に各機能を順位付けして表示するような、確信度をベースにした支援を実行する。
Further, the input /
このように本実施の形態では、ユーザによって入力された選択肢と、比較対象である機能との組み合わせに応じて、入力された選択肢から推定可能な機能の部分要素を特定し、その部分要素から構成されるサブゴールを単位にユーザの目的とする機能を推定することで、従来と比較して、必要以上に各機能の間に優劣をつけてしまうことなく、ユーザの目的とする機能を適切に推定することができる。さらに、本実施の形態では、推定に十分な手がかりが得られていない場合は可能性をベースに、ユーザの目的とする幾つかの機能を推定して提示し、推定に十分な手がかりが得られた場合は確信度をベースに、ユーザの目的とする幾つかの機能を推定してそれらを順位付けして提示する。これにより、より的確な支援が可能となる。 As described above, according to the present embodiment, a partial element of a function that can be estimated from the input option is specified according to the combination of the option input by the user and the function to be compared, and configured from the partial element. By estimating the user's target function in units of sub-goals, the user's target function can be estimated appropriately without making the functions inferior to each other. can do. Furthermore, in this embodiment, when sufficient clues for estimation are not obtained, some functions intended by the user are estimated and presented based on the possibility, and sufficient clues for estimation can be obtained. In such a case, based on the certainty factor, some functions intended by the user are estimated, and they are ranked and presented. As a result, more accurate support is possible.
ここで、本実施の形態における目的推定装置100の効果を、従来例と比較して具体的に説明する。
Here, the effect of the
図20は、本実施の形態における目的推定装置100の効果を説明するための、従来の目的推定装置によって推定された結果を示す図である。
FIG. 20 is a diagram illustrating a result estimated by a conventional purpose estimation device for explaining the effect of the
例えば、従来の目的推定装置では、図7に示すような操作履歴、つまり1回目(t=1)から最後のT回目(t=T)までのユーザの選択操作によってT個の入力選択肢を受け付けて、その後、ユーザから支援要求を受け付けると、図20に示すようなスコアを算出する。つまり、従来の目的推定装置は、機能ID「1」の機能に対するスコア「0.29」と、機能ID「2」の機能に対するスコア「0.40」と、機能ID「N」の機能に対するスコア「0.42」とを算出し、そのスコアが高い機能ほどユーザの目的とされていると推定する。 For example, in the conventional purpose estimation apparatus, the operation history as shown in FIG. 7, that is, T input options are accepted by the user's selection operation from the first time (t = 1) to the last T time (t = T). Then, when a support request is received from the user, a score as shown in FIG. 20 is calculated. That is, the conventional purpose estimation apparatus has a score “0.29” for the function with the function ID “1”, a score “0.40” for the function with the function ID “2”, and a score for the function with the function ID “N”. “0.42” is calculated, and it is estimated that the higher the score, the more the user's purpose is.
なお、図20は、最後のT回目(t=T)の選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合のスコアだけでなく、選択操作のそれぞれで、その選択操作が行われた後にユーザから支援要求が受け付けられた場合におけるスコアも示している。 Note that FIG. 20 shows not only the score when the support request is received from the user after the last T-th (t = T) selection operation, but also the selection operation for each selection operation. The score when a support request is received from the user is also shown.
このような従来の目的推定装置では、サブゴールを考慮せずに、支援要求までの操作履歴から算出される特徴ベクトルと、機能の全体から作成される機能説明ベクトルとの比較を行ってスコアを算出している。したがって、従来では、機能ID「1,2,N」の各機能に対して算出されたスコアの間に必要以上の差が生じている。つまり、必要以上に各機能の間に優劣をつけてしまっている。このような差(優劣)は、支援要求が何れの選択操作後に受け付けられた場合にも生じている。 In such a conventional purpose estimation device, the score is calculated by comparing the feature vector calculated from the operation history up to the support request with the function explanation vector created from the entire function without considering the subgoal. doing. Therefore, conventionally, there is an unnecessarily large difference between the scores calculated for each function with the function ID “1, 2, N”. In other words, each function is more or less than necessary. Such a difference (superiority) occurs even when the support request is accepted after any selection operation.
一方、本実施の形態における目的推定装置100は、可能性ベースの推定方法では、図15に示すように、機能ID「1,2,N」の各機能に対して算出された可能性スコアの間の差は小さく収まっている。このように、本実施の形態では、機能の間で必要以上に優劣をつけてしまうのを防ぐことができる。
On the other hand, according to the possibility-based estimation method, the
つまり、本実施の形態では、選択操作から機能の推定対象範囲であるサブゴールを適切に見つけることで、入力選択肢から得られる手がかりを適切に判断することが可能となり、1回目の選択操作後に支援要求があった場合では、機能ID「1」の機能「録画した番組の内容を確認する」と、機能ID「N」の機能「録画した番組を再生する」の両者の可能性スコアを等しく算出することができる。さらに、本実施の形態では、2回目の選択操作により選択肢「番組表」がユーザよって選択されて支援要求がされると、機能ID「2」の機能「録画した番組の音声を切り換える」に対しても、上記2つの機能の可能性スコアと等しい可能性スコアを算出することができる。 In other words, in this embodiment, it is possible to appropriately determine the clue obtained from the input options by appropriately finding the subgoal that is the target range of the function estimation from the selection operation, and requesting assistance after the first selection operation. If there is, the possibility score of both the function “confirm the contents of the recorded program” of the function ID “1” and the function “reproduce the recorded program” of the function ID “N” is calculated equally. be able to. Furthermore, in the present embodiment, when the option “program guide” is selected by the user by the second selection operation and a support request is made, the function “switching the audio of the recorded program” with the function ID “2” is provided. However, a possibility score equal to the possibility score of the two functions can be calculated.
また、従来の目的推定装置では、図20に示すように、例えば機能ID「N」の機能「録画した番組を再生する」に対して算出されたスコアには、T回目の選択操作で選択された入力選択肢「再生ナビ」が大きく反映されていない。つまり、従来の目的推定装置は、その入力選択肢「再生ナビ」に対してその機能「録画した番組を再生する」の一部「再生」に大きな手がかりが得られているが、その手がかりを反映せずに、その機能に対して高いスコアを算出していない。 In the conventional purpose estimating apparatus, as shown in FIG. 20, for example, the score calculated for the function “play recorded program” of the function ID “N” is selected by the T-th selection operation. The input option “Play Navi” is not reflected greatly. In other words, the conventional purpose estimation apparatus has obtained a large clue to a part of “playback” of the function “play back recorded program” for the input option “playback navigation”, but reflects the clue. Without calculating a high score for that function.
さらに、従来の目的推定装置は、ユーザによって選択される複数の入力選択肢を平均化するため、2回目の選択操作により入力選択肢「番組表」が選択されてユーザから支援要求を受け付けると、機能ID「1」の機能に対して算出されるスコアを向上(増加)させ、機能ID「2」および機能ID「N」の機能に対して算出されるスコアを悪化(減少)させる。 Furthermore, since the conventional purpose estimation device averages a plurality of input options selected by the user, when the input option “program guide” is selected by the second selection operation and a support request is received from the user, the function ID The score calculated for the function of “1” is improved (increased), and the score calculated for the function of function ID “2” and function ID “N” is deteriorated (decreased).
一方、本実施の形態における目的推定装置100は、確信度ベースの推定方法では、機能を構成する部分要素に対してどの程度高いスコア(サブゴールスコア)が算出されているかということを、その機能のスコア(確信度)に反映し、高いスコアを有する部分要素の数が増加するにしたがって、その機能のスコア(確信度)を上昇させる。
On the other hand, in the
したがって、本実施の形態における目的推定装置100は、図16に示すように、例えばT回目の選択操作で選択された入力選択肢「再生ナビ」に対して、機能ID「N」の機能「録画した番組を再生する」の一部「再生」に大きな手がかりを得て、その機能に対して高いスコア(確信度)を算出する。
Therefore, as shown in FIG. 16, the
さらに、本実施の形態における目的推定装置100は、ユーザによって選択される複数の入力選択肢を平均化するようなことをしないため、2回目の選択操作により入力選択肢「番組表」が選択されてユーザから支援要求を受け付けると、機能ID「1」、機能ID「2」および機能ID「N」の機能に対して算出されるスコア(確信度)をそれぞれ向上(増加)させる。
Furthermore, since the
(実施の形態2)
図21は、本発明の実施の形態2における目的推定装置の構成図である。
(Embodiment 2)
FIG. 21 is a configuration diagram of a purpose estimation device according to
本実施の形態における目的推定装置は、ユーザから支援要求を受け付けていないときにも、ユーザの目的として推定された機能を提示するような支援を行う。 The purpose estimation apparatus in the present embodiment provides support that presents a function estimated as the user's purpose even when a support request is not received from the user.
本実施の形態における目的推定装置1900は、入力部101、出力部103、入出力制御部107、機器制御部109、操作履歴格納部108、操作支援決定部114、目的推定部1901、サブゴール推定部110、機能表現格納部111、単語概念記憶部112、操作支援判定部1902および時刻情報取得部1903を備えている。すなわち、本実施の形態における目的推定装置1900は、実施の形態1の目的推定装置100と比べて、操作支援判定部1902および時刻情報取得部1903をさらに備えるとともに、目的推定装置100の目的推定部113の代わりに目的推定部1901を備えている。
The
なお、本実施の形態における目的推定装置1900が備える構成要素のうち、実施の形態1の目的推定装置100と同一の構成要素に対しては、実施の形態1の構成要素と同一の符号を付して示し、詳細な説明を省略する。また、本実施の形態では、操作支援判定部1902が提示タイミング判定手段として構成されている。
Note that, among the components included in the
時刻情報取得部1903は、計時を行い、その計時結果である時刻を示す時刻情報信号1913を入出力制御部107および操作支援判定部1902に出力する。
The time
入出力制御部107は、入力部101の選択肢入力部102から入力選択肢を取得するごとに、その入力選択肢を取得した時刻、つまりユーザが入力選択肢を選択した時刻(選択時刻)を特定する。そしてさらに、入出力制御部107は、入力選択肢を取得するごとに、その入力選択肢を操作履歴格納部108に格納するとともに、その操作履歴格納部108に格納されているその入力選択肢を含む操作履歴を履歴信号133として取得してサブゴール推定部110に出力する。
Each time the input option is acquired from the
また、入出力制御部107は、目的推定部1901から可能性ベース推定結果信号311および確信度ベース推定結果信号312を取得し、時刻情報信号1913に基づいて選択時刻を特定すると、それらの信号および選択時刻を纏めて判定入力信号1911として操作支援判定部1902に出力する。
Further, when the input /
図22は、判定入力信号1911の内容を示す図である。
FIG. 22 is a diagram illustrating the contents of the
判定入力信号1911は、例えば図22に示すように、入力選択肢の選択操作ごとに、選択時刻と、その選択時刻における各機能の可能性スコアおよび確信度とを示す。具体的に、判定入力信号1911は、1回目(t=1)の選択操作における選択時刻「10時」と、機能ID「1」の機能の可能性スコア「0.45」および確信度「−1.18」と、機能ID「2」の機能の可能性スコア「0.62」および確信度「−0.2」とを示す。
For example, as illustrated in FIG. 22, the
また、入出力制御部107は、支援要求が受けられたことを示す入力信号121を入力部101の支援要求入力部106から取得すると、その入力信号121を支援要求信号121aとして操作支援判定部1902に出力する。
In addition, when the input /
サブゴール推定部110は、ユーザによって入力選択肢が選択されるごとに、その入力選択肢を含む操作履歴を履歴信号133として取得すると、その入力選択肢と各機能との間のサブゴールおよびサブゴールスコアを推定し、その推定結果をサブゴール推定結果信号125として入出力制御部107を介して目的推定部1901に出力する。
Whenever an input option is selected by the user, the
目的推定部1901は、サブゴール推定結果信号125を取得するごとに、つまり、ユーザによって入力選択肢が選択されるごとに、そのサブゴール推定結果信号125に基づいて、可能性ベースおよび確信度ベースの推定を行い、それらの推定結果を示す可能性ベース推定結果信号311および確信度ベース推定結果信号312を切り換えることなく入出力制御部107に出力する。
Every time the
つまり、本実施の形態における目的推定部1901は、図14〜図16に示すように、選択操作が行われるごとに、これまで選択された入力選択肢に基づいて、機能ごとに、要素代表サブゴールスコアを算出したり、可能性スコアおよび推定対象範囲を特定したり、確信度を算出したりする。
That is, as shown in FIGS. 14 to 16, the
操作支援判定部1902は、入出力制御部107から判定入力信号1911を取得すると、その判定入力信号1911に基づいて、ユーザに対して操作支援を行うべきタイミングであるか否かを判定する。そして、操作支援判定部1902は、操作支援を行うべきタイミングであると判定すると、可能性ベース推定結果信号311および確信度ベース推定結果信号312の何れか一方を、操作支援判定結果信号1912として入出力制御部107に出力する。このような操作支援判定結果信号1912を取得した入出力制御部107は、その操作支援判定結果信号1912を目的推定結果信号130として操作支援決定部114に出力する。
When the operation
このような目的推定装置1900は、実施の形態1と同様に、ユーザから支援要求が受け付けられたタイミングで、ユーザの目的として推定された機能を提示するとともに、ユーザが困惑状態にあると判定されたタイミング、およびユーザの目的とする機能が適切に推定されたタイミングで、その推定された機能を提示するように操作支援を実行する。
Similar to the first embodiment, such
つまり、本実施の形態における目的推定装置1900は、以下の3つのタイミングで操作支援を行う。
That is, the
第1支援タイミング: 目的推定装置1900が、ユーザが新たな選択操作を行うことができずに所定期間悩んでいる(困惑状態にある)と判定したタイミング
第2支援タイミング: 目的推定装置1900が、ユーザが選択肢の選択操作を行っている間に、ユーザの目的とする機能を高い確信度で推定したタイミング
第3支援タイミング: 目的推定装置1900がユーザから支援要求を受け付けたタイミング
First support timing: Timing at which the
なお、目的推定装置1900は、第1支援タイミングで支援を行うときには、可能性ベースの推定結果を提示するような支援を行い、第2支援タイミングで支援を行うときには、確信度ベースの推定結果を提示するような支援を行う。また、目的推定装置1900は、第3支援タイミングで支援を行うときには、実施の形態1と同様、可能性ベースの推定結果と確信度ベースの推定結果のうち何れか一方を提示するような支援を行う。
It should be noted that the
図23は、本実施の形態における目的推定部1901の機能構成を詳細に示す構成図である。
FIG. 23 is a configuration diagram showing in detail the functional configuration of the
目的推定部1901は、実施の形態1の目的推定部113と同様、可能性ベース推定部301と確信度ベース推定部302とを備えている。
Similar to the
可能性ベース推定部301は、サブゴール推定結果信号125を取得し、そのサブゴール推定結果信号125に基づいて可能性ベースの推定を行い、その推定結果を可能性ベース推定結果信号311として出力する。
The possibility
確信度ベース推定部302は、サブゴール推定結果信号125を取得し、そのサブゴール推定結果信号125に基づいて確信度ベースの推定を行い、その推定結果を確信度ベース推定結果信号312として出力する。
The certainty factor
図24は、本実施の形態における操作支援判定部1902の機能構成を詳細に示す構成図である。
FIG. 24 is a configuration diagram showing in detail the functional configuration of the operation
操作支援判定部1902は、確信度変化算出部2801と、経過時間特定部2802と、判定出力部2803とを備えている。
The operation
確信度変化算出部2801は、判定入力信号1911を取得して、その判定入力信号1911の示す各機能の確信度の変化量を算出する。つまり、確信度変化算出部2801は、(数2)に示すように、最後の選択操作(t=T)によって算出された機能fの確信度と、その前回の選択操作(t=T−1)によって算出された機能fの確信度との差をΔBf(f)とし、各機能のΔBf(f)の平均値を上述の変化量ΔBfaとして算出する。そして、確信度変化算出部2801は、その算出した確信度の変化量ΔBfaを判定出力部2803に通知する。
The certainty factor
つまり、本実施の形態では、確信度変化算出部2801は、最後の選択操作に対する各機能の確信度の平均値と、前回の選択操作に対する各機能の確信度の平均値との差を変化量ΔBfaとして算出している。なお、確信度変化算出部2801は、移動平均の差を変化量ΔBfaとして算出してもよい。すなわち、確信度変化算出部2801は、最後の選択操作までのn回の選択操作に対する各機能の確信度の平均値と、前回の選択操作までのn回の選択操作に対する各機能の確信度の平均値との差を変化量ΔBfaとして算出してもよい。
That is, in this embodiment, the certainty factor
経過時間特定部2802は、判定入力信号1911と時刻情報信号1913とを取得し、それらの信号に基づいて、ユーザによって最後に選択操作が行われてからの経過時間を特定する。そして、経過時間特定部2802は、その特定した経過時間を判定出力部2803に通知する。
The elapsed
判定出力部2803は、判定入力信号1911を取得する。そして、判定出力部2803は、入出力制御部107から支援要求信号121aを取得すると、現時点がユーザに対して操作支援すべきタイミングであると判定する。このとき、判定出力部2803は、実施の形態1の切換部303と同様の処理を行い、可能性ベース推定結果信号311と確信度ベース推定結果信号312の何れか一方を操作支援判定結果信号1912として出力する。
The
また、判定出力部2803は、支援要求信号121aを取得していないときには、確信度変化算出部2801から通知された確信度の変化量ΔBfaと、経過時間特定部2802から通知された経過時間Δtと、判定入力信号1911によって示される確信度および可能性スコアとに基づいて、現時点がユーザに対して操作支援すべきタイミングであるか否かを判定する。このとき、判定出力部2803は、その判定結果に基づいて、可能性ベース推定結果信号311と確信度ベース推定結果信号312の何れか一方を操作支援判定結果信号1912として出力する。
When the
つまり、判定出力部2803は、支援要求信号121aを取得していないときには、現時点が第1支援タイミングまたは第2支援タイミングであるか否かを判定する。そして、判定出力部2803は、現時点が第1支援タイミングであると判定したときには、可能性ベース推定結果信号311の示す推定結果が提示されるように、可能性ベース推定結果信号311を出力する。一方、判定出力部2803は、現時点が第2支援タイミングであると判定したときには、確信度ベース推定結果信号312の示す推定結果が提示されるように、確信度ベース推定結果信号312を出力する。
That is, the
ここで、判定出力部2803の第1支援タイミングにおける動作について、図25および図26を用いて詳細に説明する。
Here, the operation of the
図25は、具体的な選択操作の一例を示す図である。 FIG. 25 is a diagram illustrating an example of a specific selection operation.
例えば、ユーザは、1回目(t=1)の選択操作では、選択時刻「10時」に入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」を選択し、その3秒後の選択時刻「10時3秒」に、2回目(t=2)の選択操作として入力選択肢「番組表」を選択する。その後、ユーザは暫く新たな入力選択肢を選択することなく悩んでいる。 For example, in the first selection operation (t = 1), the user selects the input option “HDD / DVD / SD switching” at the selection time “10 o'clock”, and the selection time “10: 3 sec. ”Is selected as the second selection (t = 2) selection option“ program guide ”. Thereafter, the user is worried without selecting a new input option for a while.
図26は、判定出力部2803の第1支援タイミングにおける動作を説明するための説明図である。
FIG. 26 is an explanatory diagram for explaining the operation of the
判定出力部2803は、常時、現時点が第1支援タイミングであるか否かを判別する。以下、図25に示す1回目の選択操作が行われてから2秒経過したとき、および2回目の選択操作が行われてから11秒経過したときにおける判定出力部2803の具体的な動作の例を説明する。
The
まず、図25に示すように、1回目の選択操作により入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」が選択されると、操作支援判定部1902の判定出力部2803は、判定入力信号1911に基づいて、1回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアおよび確信度を知得する。具体的に、判定出力部2803は、図26に示すように、機能ID「1」の機能の可能性スコア「0.45」および確信度「−1.18」と、機能ID「2」の機能の可能性スコア「0.62」および確信度「−0.2」と、機能ID「N」の機能の可能性スコア「0.45」および確信度「−0.9」とを知得する。
First, as shown in FIG. 25, when the input option “HDD / DVD / SD switching” is selected by the first selection operation, the
またこのとき、操作支援判定部1902の確信度変化算出部2801は、1回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.76」を算出する。また、確信度変化算出部2801は、前回の選択操作がないため、上述の確信度の変化量ΔBfaを不定(図26中の「−」)として判定出力部2803に通知する。
At this time, the certainty factor
さらに、操作支援判定部1902の経過時間特定部2802は、1回目の選択操作が行われてからの経過時間Δtを計測して判定出力部2803に通知している。つまり、経過時間特定部2802は、時刻情報信号1913の示す時刻から、1回目の選択操作の選択時刻「10時」を減算することにより経過時間Δtを計測している。
Further, the elapsed
したがって、判定出力部2803は、次の2回目の選択操作が行われるまでの間、1回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアと、確信度の変化量ΔBfaと、経過時間Δtとを用いて、現時点が第1支援タイミングであるか否かを判定する。
Accordingly, until the next second selection operation is performed, the
すなわち、判定出力部2803は、経過時間Δtが時間閾値(第4の閾値)thよりも長く、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θaよりも小さく、且つ、スコア閾値(第5の閾値)γaよりも大きい可能性スコアがある場合に、現時点が第1支援タイミングであると判定する。
That is, the
このような判別は、以下のような根拠に基づく。 Such discrimination is based on the following grounds.
判定出力部2803は、経過時間Δtが時間閾値thを超えると、ユーザが困惑している可能性があると推定する。しかし、ユーザが困惑しているわけではなく、別のことに気をとられているために、経過時間Δtが増加していることがある。そこで、判定出力部2803は、ユーザが別のことに気を取られていることを、誤って困惑していると判別してしまうのを避けるために、確信度の変化量ΔBfaを用いて、選択操作に行き詰まりがあるか否かのチェックを行っている。
The
つまり、ユーザが選択操作に困惑すると、同じメニューを探し回ることになり、目的を推定するための新たな手がかりを得ることができなくなる。その結果、確信度Bf(f)の値が変化しなくなるという傾向がある。そこで、判定出力部2803は、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θaよりも小さいと、ユーザが単に別のことに気をとられているのではなく、選択操作に行き詰まりがあると判断する。
In other words, when the user is confused by the selection operation, the same menu is searched, and a new clue for estimating the purpose cannot be obtained. As a result, there is a tendency that the value of the certainty factor Bf (f) does not change. Therefore, if the absolute value of the certainty degree change amount ΔBfa is smaller than the change amount threshold value θa, the
そこで、判定出力部2803は、経過時間Δtが時間閾値thよりも長く、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θaよりも小さい場合に、ユーザが選択操作に行き詰って困惑していると判断し、ユーザがそのような困惑状態に陥っていることを、第1支援タイミングの判定基準にしている。
Therefore, the
さらに、何れの機能に対しても低い可能性スコアしか得られていない段階で、可能性スコアに基づく機能の提示を行っても、その機能がユーザの目的とする機能でないことがある。 Furthermore, even if a function based on the possibility score is presented at a stage where only a low possibility score is obtained for any function, the function may not be a function intended by the user.
そこで、判定出力部2803は、何れかの機能の可能性スコアがスコア閾値γaよりも大きい場合に、ユーザの目的として可能性の高い機能が推定されていると判断し、そのような機能が推定されていることを、第1支援タイミングの判定基準にしている。
Therefore, the
例えば、時間閾値thはth=10秒であり、変化量閾値θaはθa=0.5であり、スコア閾値γaはγa=0.6である。 For example, the time threshold th is th = 10 seconds, the variation threshold θa is θa = 0.5, and the score threshold γa is γa = 0.6.
このような場合、判定出力部2803は、現時点での経過時間ΔtがΔt=2秒であれば、1つの可能性スコア「0.62」がスコア閾値γa=0.6よりも大きくても、経過時間Δt=2秒が時間閾値th=10秒よりも小さく、確信度の変化量ΔBfaが不定であるため、現時点(1回目の選択操作が行われてから2秒経過したとき)が第1支援タイミングでないと判定する。
In such a case, if the elapsed time Δt at the current time is Δt = 2 seconds, the
次に、図25に示すように、2回目の選択操作により入力選択肢「番組表」が選択されると、操作支援判定部1902の判定出力部2803は、判定入力信号1911に基づいて、2回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアおよび確信度を知得する。具体的に、判定出力部2803は、機能ID「1」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−1.03」と、機能ID「2」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−0.14」と、機能ID「N」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−0.53」とを知得する。
Next, as illustrated in FIG. 25, when the input option “program guide” is selected by the second selection operation, the
またこのとき、操作支援判定部1902の確信度変化算出部2801は、2回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.56」を算出する。さらに、確信度変化算出部2801は、1回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.76」と、2回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.56」との差「−0.20」を、上述の確信度の変化量ΔBfaとして判定出力部2803に通知する。
At this time, the certainty factor
さらに、操作支援判定部1902の経過時間特定部2802は、2回目の選択操作が行われてからの経過時間Δtを計測して判定出力部2803に通知している。つまり、経過時間特定部2802は、時刻情報信号1913の示す時刻から、2回目の選択操作の選択時刻「10時3秒」を減算することにより経過時間Δtを計測している。
Further, the elapsed
したがって、判定出力部2803は、次の3回目の選択操作が行われるまでの間、2回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコア、確信度の変化量ΔBfa、および経過時間Δtを、スコア閾値γa、変化量閾値θa、および時間閾値thと比較することにより、再び、現時点が第1支援タイミングであるか否かを判定する。
Therefore, the
例えば、上述と同様、時間閾値thはth=10秒であり、変化量閾値θaはθa=0.5であり、スコア閾値γaはγa=0.6である。 For example, as described above, the time threshold th is th = 10 seconds, the variation threshold θa is θa = 0.5, and the score threshold γa is γa = 0.6.
このような場合、判定出力部2803は、現時点での経過時間ΔtがΔt=11秒であれば、経過時間Δt=11秒が時間閾値th=10秒よりも長く、確信度の変化量ΔBfaの絶対値「0.2」が変化量閾値θa=0.5よりも大きく、且つ、3つの可能性スコア「0.87」がスコア閾値γa=0.6よりも大きいため、現時点(3回目の選択操作が行われてから11秒経過したとき)が第1支援タイミングであると判定する。
In such a case, if the current elapsed time Δt is Δt = 11 seconds, the
そして、判定出力部2803は、このように現時点が第1支援タイミングであると判別すると、可能性ベース推定結果信号311を操作支援判定結果信号1912として出力する。
When the
このように、本実施の形態における目的推定装置1900は、ユーザが目的とする機能を見つけていない段階で、新たな選択操作を行うことができずに悩んでいるときに、ユーザの目的として可能性のある機能、つまり可能性スコアの高い機能を提示するような支援を行うことで、効率的な支援を実現する。
As described above, the
次に、判定出力部2803の第2支援タイミングにおける動作について、図27および図28を用いて詳細に説明する。
Next, the operation of the
図27は、具体的な選択操作の他の例を示す図である。 FIG. 27 is a diagram illustrating another example of a specific selection operation.
例えば、ユーザは、1回目(t=1)の選択操作では、選択時刻「10時」に入力選択肢「HDD/DVD/SD切換」を選択し、その3秒後の選択時刻「10時3秒」に、2回目(t=2)の選択操作として入力選択肢「番組表」を選択し、さらにその4秒後に、3回目(t=3)の選択操作として入力選択肢「再生ナビ」を選択する。 For example, in the first selection operation (t = 1), the user selects the input option “HDD / DVD / SD switching” at the selection time “10 o'clock”, and the selection time “10: 3 sec. ”, The input option“ program guide ”is selected as the second (t = 2) selection operation, and the input option“ reproduction navigation ”is selected as the third (t = 3) selection operation four seconds later. .
図28は、判定出力部2803の第2支援タイミングにおける動作を説明するための説明図である。
FIG. 28 is an explanatory diagram for explaining the operation of the
判定出力部2803は、ユーザによって選択操作が行われて入力選択肢が選択されるごとに、その選択操作が行われたときを現時点として、現時点が第2支援タイミングであるか否かを判別する。
Each time the selection operation is performed by the user and the input option is selected, the
以下、図27に示す2回目および3回目の選択操作が行われたときにおける判定出力部2803の具体的な動作の例を説明する。
Hereinafter, an example of a specific operation of the
図27に示すように、2回目の選択操作により入力選択肢「番組表」が選択されると、上述と同様、操作支援判定部1902の判定出力部2803は、判定入力信号1911に基づいて、2回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアおよび確信度を知得する。具体的に、判定出力部2803は、機能ID「1」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−1.03」と、機能ID「2」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−0.14」と、機能ID「N」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−0.53」とを知得する。
As illustrated in FIG. 27, when the input option “program guide” is selected by the second selection operation, the
またこのとき、操作支援判定部1902の確信度変化算出部2801は、上述と同様、2回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.56」を算出する。さらに、確信度変化算出部2801は、1回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.76」と、2回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.56」との差「−0.20」を、上述の確信度の変化量ΔBfaとして判定出力部2803に通知する。
At this time, the certainty factor
したがって、判定出力部2803は、2回目の選択操作によって算出された各機能の確信度と、確信度の変化量ΔBfaとを用いて、2回目の選択操作が行われた現時点が第2支援タイミングであるか否かを判定する。
Therefore, the
すなわち、判定出力部2803は、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値(第2の閾値)θb(θb<θa)よりも小さく、且つ、確信度閾値γbよりも大きい確信度Bf(f)がある場合に、現時点が第2支援タイミングであると判定する。
That is, the
このような判別は、以下のような根拠に基づく。 Such discrimination is based on the following grounds.
ユーザは選択操作の行き詰まりを強く感じるほど操作支援を強く希望する。また、上述のように、ユーザが選択操作に行き詰まると、同じメニューを探し回ることになり、目的を推定するための新たな手がかりを得ることができなくなる。その結果、確信度Bf(f)の値が変化しなくなるという傾向がある。そこで、判定出力部2803は、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θbよりも小さいと、ユーザの選択操作に行き詰まりがあると判断する。
The user strongly desires operation support as he feels that the selection operation is stuck. Further, as described above, when the user gets stuck in the selection operation, the same menu is searched, and new clues for estimating the purpose cannot be obtained. As a result, there is a tendency that the value of the certainty factor Bf (f) does not change. Therefore, the
そこで、判定出力部2803は、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θaよりも小さい場合に、ユーザが選択操作に行き詰っていると判断し、ユーザがそのように行き詰っていることを、第2支援タイミングの判定基準にしている。
Therefore, the
さらに、何れの機能に対しても低い確信度Bf(f)しか得られていない段階で、確信度Bf(f)に基づく機能fの提示を行っても、その機能fがユーザの目的とする機能でないことがある。 Furthermore, even if the function f based on the certainty factor Bf (f) is presented at a stage where only a low certainty factor Bf (f) is obtained for any function, the function f is the user's purpose. It may not be a function.
そこで、判定出力部2803は、何れかの機能の確信度が確信度閾値γbよりも大きい場合に、ユーザの目的として確信度の高い機能が推定されていると判断し、そのような機能が推定されていることを、第2支援タイミングの判定基準にしている。
Therefore, when the certainty factor of any function is greater than the certainty factor threshold γb, the
例えば、変化量閾値θbはθb=0.15であり、確信度閾値γbはγb=−0.2である。 For example, the variation threshold θb is θb = 0.15, and the certainty threshold γb is γb = −0.2.
このような場合、判定出力部2803は、1つの確信度「−0.14」が確信度閾値γb=−0.2よりも大きくても、確信度の変化量ΔBfa=−0.20の絶対値「0.2」が変化量閾値θb=0.15よりも大きいため、現時点(2回目の選択操作が行われたとき)が第2支援タイミングでないと判定する。
In such a case, the
次に、図27に示すように、2回目の選択操作から時間閾値th(=10秒)を経過しないうちに3回目の選択操作により入力選択肢「再生ナビ」が選択されると、操作支援判定部1902の判定出力部2803は、判定入力信号1911に基づいて、3回目の選択操作によって算出された各機能の可能性スコアおよび確信度を知得する。具体的に、判定出力部2803は、機能ID「1」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−1.03」と、機能ID「2」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−0.14」と、機能ID「N」の機能の可能性スコア「0.87」および確信度「−0.16」とを知得する。
Next, as shown in FIG. 27, when the input option “reproduction navigation” is selected by the third selection operation before the time threshold th (= 10 seconds) has elapsed since the second selection operation, the operation support determination is made. Based on the
またこのとき、操作支援判定部1902の確信度変化算出部2801は、3回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.43」を算出する。さらに、確信度変化算出部2801は、2回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.56」と、3回目の選択操作による各機能の確信度の平均値「−0.43」との差「−0.13」を、上述の確信度の変化量ΔBfaとして判定出力部2803に通知する。
At this time, the certainty factor
したがって、判定出力部2803は、3回目の選択操作によって算出された各機能の確信度および確信度の変化量ΔBfaの絶対値を、確信度閾値γbおよび変化量閾値θbと比較することにより、再び、3回目の選択操作が行われた現時点が第2支援タイミングであるか否かを判別する。
Therefore, the
例えば、上述と同様、変化量閾値θbはθb=0.15であり、確信度閾値γbはγb=−0.2である。 For example, as described above, the variation threshold θb is θb = 0.15, and the certainty threshold γb is γb = −0.2.
このような場合、判定出力部2803は、確信度の変化量ΔBfa=−0.13の絶対値「0.13」が変化量閾値θb=0.15よりも小さく、且つ、2つの確信度「−0.14」および「−0.16」が確信度閾値γb=−0.2よりも大きいため、現時点(3回目の選択操作が行われたとき)が第2支援タイミングであると判定する。
In such a case, the
そして、判定出力部2803は、このように現時点が第2支援タイミングであると判別すると、確信度ベース推定結果信号312を操作支援判定結果信号1912として出力する。
When the
このように、本実施の形態における目的推定装置1900は、ユーザが目的とする機能を探して行き詰った段階で、高い確信度が得られていれば、その確信度の高い機能を提示するような支援を行うことで、ユーザによる無駄な機能の探索、つまり余計な選択操作を低減することができる。
As described above, the
図29は、操作支援判定部1902の動作を示すフローチャートである。
FIG. 29 is a flowchart showing the operation of the operation
まず、操作支援判定部1902は、判定入力信号1911を取得し(ステップS100)、ユーザから支援要求が受け付けられたか否か、つまり支援要求信号121aを取得したか否かを判別する(ステップS102)。
First, the operation
ここで、操作支援判定部1902は、支援要求が受け付けられたと判別すると(ステップS102のY)、第3支援タイミングでユーザの目的とする機能を提示すべきと判定する。そして、このとき、操作支援判定部1902は、各機能に対して算出された確信度Bf(f)の何れかが確信度閾値γよりも大きいか否かを判別する(ステップS104)。操作支援判定部1902は、確信度Bf(f)の何れかが確信度閾値γよりも大きいと判別すると(ステップS104のY)、確信度ベース推定結果信号312を操作支援判定結果信号1912として出力し(ステップS106)、確信度閾値γ以下と判別すると(ステップS104のN)、可能性ベース推定結果信号311を操作支援判定結果信号1912として出力する(ステップS108)。
If the operation
また、操作支援判定部1902は、ステップS102で支援要求が受け付けられていないと判別すると(ステップS102のN)、さらに、先に判定入力信号1911が取得されてからの経過時間Δtが時間閾値thよりも長いか否かを判別する(ステップS110)。つまり、操作支援判定部1902は、ユーザが困惑している可能性があるか否かを判別する。
If the operation
ここで、操作支援判定部1902は、経過時間Δtが時間閾値thよりも長いと判別すると(ステップS110のY)、さらに、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θaよりも小さいか否かを判別する(ステップS112)。つまり、操作支援判定部1902は、ユーザの選択操作に行き詰まりがあるか否かを判別する。
If the operation
そして、操作支援判定部1902は、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θaよりも小さいと判別すると(ステップS112のY)、ユーザが選択操作に行き詰っていると判断し、さらに、スコア閾値γaよりも大きい可能性スコアがあるか否かを判別する(ステップS114)。
When the operation
ここで、操作支援判定部1902は、スコア閾値γaよりも大きい可能性スコアがあると判別すると(ステップS114のY)、第1支援タイミングでユーザの目的とする機能を提示すべきと判定する。そして、このとき、操作支援判定部1902は、可能性ベース推定結果信号311を操作支援判定結果信号1912として出力する(ステップS116)。
Here, if the operation
また、操作支援判定部1902は、ステップS110で経過時間Δtが時間閾値th以下と判別すると(ステップS110のN)、さらに、次の判定入力信号1911を取得したか否かを判別する(ステップS118)。そして、操作支援判定部1902は、次の判定入力信号1911を取得したと判別すると(ステップS118のY)、前回の判定入力信号1911と取得した判定入力信号1911とを比較することにより、確信度の変化量ΔBfaを算出する(ステップS120)。
Further, when the operation
さらに、操作支援判定部1902は、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θbよりも小さいか否かを判別する(ステップS122)。つまり、操作支援判定部1902は、ユーザの選択操作に行き詰まりがあるか否かを判別する。ここで、操作支援判定部1902は、確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θbよりも小さいと判別すると(ステップS122のY)、ユーザが選択操作に行き詰っていると判断し、さらに、確信度閾値γbよりも大きい確信度Bf(f)があるか否かを判別する(ステップS124)。
Further, the operation
ここで、操作支援判定部1902は、確信度閾値γbよりも大きい確信度Bf(f)があると判別すると(ステップS124のY)、既にユーザの目的とする機能が適切に推定され、第2支援タイミングでその機能を提示すべきと判定する。そして、このとき、操作支援判定部1902は、確信度ベース推定結果信号312を操作支援判定結果信号1912として出力する(ステップS126)。
Here, when the operation
また、操作支援判定部1902は、ステップS112で確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θa以上であると判別したとき(ステップS112のN)、ステップS114で全ての可能性スコアがスコア閾値γa以下であると判別したとき(ステップS114のN)、ステップS118で次の判定入力信号1911を取得していないと判別したとき(ステップS118のN)、ステップS122で確信度の変化量ΔBfaの絶対値が変化量閾値θb以上であると判別したとき(ステップS122のN)、および、ステップS124で全ての確信度Bf(f)が確信度閾値γb以下であると判別したとき(ステップS124のN)には、全ての処理を終了すべきか否かを判別する(ステップS128)。操作支援判定部1902は、終了すべきでないと判別すると(ステップS128のN)、ステップS102からの処理を繰り返し実行し、終了すべきと判別すると(ステップS128のY)、全ての処理を終了する。
When the operation
図30は、本実施の形態における目的推定装置1900の動作を示すフローチャートである。
FIG. 30 is a flowchart showing the operation of the
まず、ユーザが入力部101の電源ボタン505を押下すると、入力部101は、電源をオンするように指示する内容の入力信号121を入出力制御部107に出力する。その結果、入出力制御部107は、その入力信号121を機器制御信号124として機器制御部109に出力し、機器制御部109に対して操作対象機器の電源をオンさせる。
First, when the user presses the
続いて、入出力制御部107は、再び電源ボタン505が押下されて電源をオフするように指示されたか否か、つまり、電源をオフするように指示する内容の入力信号121が入力部101から出力されたか否かを判別する(ステップS200)。ここで、入出力制御部107は、電源をオフするように指示されたと判別したときには(ステップS200のY)、機器制御部109に対して操作対象機器の電源をオフするにように指示する内容の機器制御信号124を出力し、操作対象機器の電源をオフさせる。
Subsequently, the input /
一方、入出力制御部107は、電源をオフするように指示されていないと判別したときには(ステップS200のN)、さらに、ユーザが入力部101を操作して選択肢を選択したか否かを判別する(ステップS202)。ここで、入出力制御部107は、選択肢を選択していないと判別すると(ステップS202のN)、現時点が第1支援タイミングであるか否かを操作支援判定部1902に判定させる(ステップS204)。このとき、操作支援判定部1902は、図29に示すステップS110〜S114の処理を行うことにより、現時点が第1支援タイミングであるか否かを判定する。
On the other hand, when the input /
そして、現時点が第1支援タイミングでないと判定されると(ステップS204のN)、入出力制御部107はステップS200からの処理を繰り返し実行する。一方、現時点が第1支援タイミングであると判定されると(ステップS204のY)、入出力制御部107は、操作支援判定部1902から出力される操作支援判定結果信号1912(可能性ベース推定結果信号311)を取得して、その操作支援判定結果信号1912を目的推定結果信号130として操作支援決定部114に出力する。その結果、操作支援提示部105は、目的推定部1901の推定結果を表示することにより操作支援を実行する(ステップS206)。この場合、操作支援提示部105には、可能性ベースの推定結果を、図18に示す可能性ベースの操作支援方法で表示させる。
If it is determined that the current time is not the first support timing (N in step S204), the input /
また、入出力制御部107は、ステップS202で選択肢を選択したと判別すると(ステップS202のY)、その選択された選択肢を入力選択肢として操作履歴格納部108に格納する(ステップS208)。このように、入力選択肢が操作履歴格納部108に格納されると、操作履歴格納部108には、図7に示すように、これまで選択された入力選択肢が操作履歴として蓄積される。
If the input /
次に、入出力制御部107は、ステップS202で取得された入力選択肢、つまり操作履歴格納部108に格納された最新の入力選択肢に応じた処理を実行する(ステップS210)。
Next, the input /
次に、入出力制御部107は、ステップS210において機能が実行されたか否かを判別する(ステップS212)。ここで、入出力制御部107は、機能が実行されたと判別すると(ステップS212のY)、操作履歴格納部108に格納されている操作履歴を消去するなどの終了処理を実行し(ステップS214)、ステップS200からの処理を繰り返し実行する。
Next, the input /
一方、入出力制御部107は、機能が実行されていないと判別すると(ステップS212のN)、操作履歴格納部108から、ステップS202で取得された入力選択肢を含む操作履歴を履歴信号133として出力させて、その履歴信号133をサブゴール推定部110に出力する。これにより、入出力制御部107は、サブゴール推定部110に対して、入力選択肢ごとに、各機能のサブゴールおよびサブゴールスコアの推定を実行させる(ステップS216)。
On the other hand, when the input /
さらに、入出力制御部107は、サブゴールおよびサブゴールスコアを用いた、ユーザの目的とする機能の推定を、目的推定部1901に対して実行させる(ステップS218)。
Further, the input /
ここで、入出力制御部107は、現時点が第3支援タイミングであるか否かを操作支援判定部1902に判定させる(ステップS220)。このとき、操作支援判定部1902は、図29のステップS102の処理を実行することにより、現時点が第3支援タイミングであるか否かを判定する。
Here, the input /
操作支援判定部1902によって現時点が第3タイミングであると判定されると(ステップS220のY)、入出力制御部107は、その操作支援判定部1902から操作支援判定結果信号1912を取得して、その操作支援判定結果信号1912を目的推定結果信号130として操作支援決定部114に出力する。その結果、操作支援提示部105は、目的推定部1901の推定結果を表示することにより操作支援を実行する(ステップS206)。
When the operation
一方、操作支援判定部1902は、現時点が第3タイミングでないと判定すると(ステップS220のN)、さらに、現時点が第2支援タイミングであるか否かを判定する(ステップS222)。このとき、操作支援判定部1902は、図29のステップS122,S124の処理を実行することにより、現時点が第2支援タイミングであるか否かを判定する。
On the other hand, when the operation
操作支援判定部1902によって現時点が第2支援タイミングであると判定されると(ステップS222のY)、入出力制御部107は、その操作支援判定部1902から操作支援判定結果信号1912(確信度ベース推定結果信号312)を取得して、その操作支援判定結果信号1912を目的推定結果信号130として操作支援決定部114に出力する。その結果、操作支援提示部105は、目的推定部1901の推定結果を表示することにより操作支援を実行する(ステップS206)。この場合、操作支援提示部105には、確信度ベースの推定結果が表示される。
When the operation
一方、操作支援判定部1902によって現時点が第2支援タイミングでないと判定されると(ステップS222のN)、入出力制御部107は、ステップS200からの処理を繰り返し実行する。
On the other hand, when the operation
このように、本実施の形態では、ユーザが入力部101の支援要求入力部115に備えられたヘルプボタン507を押さなくても、ユーザが選択肢の選択操作に困惑しているときには、正しく推定された機能をユーザに提示することができる。
Thus, in this embodiment, even when the user does not press the
本発明の目的推定装置は、画面に提示された選択肢を選択することで機能を特定するインターフェースに対して利用することができ、例えば、階層型のインターフェースをもつテレビや、DVDプレーヤ、DVDレコーダ、携帯電話等に適用することができる。また、プルダウン型のメニューのようにメニューを選択しないとその中にある機能が見えないようなインターフェースをもつパーソナルコンピュータなどの機器の操作支援装置としても有用である。 The object estimation apparatus of the present invention can be used for an interface for specifying a function by selecting an option presented on the screen. For example, a television having a hierarchical interface, a DVD player, a DVD recorder, It can be applied to mobile phones. Further, it is also useful as an operation support device for a device such as a personal computer having an interface in which a function in the menu cannot be seen unless a menu is selected, such as a pull-down menu.
100,1900 目的推定装置
101 入力部
102 選択肢入力部
103 出力部
104 選択肢提示部
105 操作支援提示部
106 支援要求入力部
107 入出力制御部
108 操作履歴格納部
109 機器制御部
110 サブゴール推定部
111 機能表現格納部
112 単語概念記憶部
113,1901 目的推定部
114 操作支援決定部
201 入力解釈部
202 近傍要素特定部
203 導出部
204 推定部
301 可能性ベース推定部
302 確信度ベース推定部
303 切換部
502 カーソルキー
503 決定ボタン
504 戻るボタン
505 電源ボタン
506 メニューボタン
507 ヘルプボタン
601 機能表現データベース
1902 操作支援判定部
1903 時刻情報取得部
DESCRIPTION OF
Claims (12)
操作対象機器の機能ごとに、前記機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素を要素群として記憶している機能要素記憶手段と、
前記操作対象機器の機能ごとに、前記機能の要素群の中から、1つまたは複数の前記要素からなる複数の部分範囲のそれぞれと、前記選択肢取得手段に取得された入力選択肢と、の間の類似度を算出することで、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定するサブゴール特定手段と、
前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定手段と
を備えることを特徴とする目的推定装置。 Option acquisition means for acquiring, as an input option, an option selected by the user from among a plurality of options;
For each function of the operation target device, a functional element storage unit that stores a plurality of elements included in the character string of the function name of the function as an element group;
For each function of the operation target device, between each of a plurality of partial ranges composed of one or a plurality of the elements, and an input option acquired by the option acquisition unit, from the function element group A subgoal specifying means for specifying a subrange corresponding to the maximum similarity as a subgoal by calculating the similarity;
An object estimation device comprising: an estimation unit configured to estimate that a function having a higher degree of similarity of the subgoal among a plurality of functions of the operation target device is intended for a user.
前記選択肢取得手段によって取得された入力選択肢を表現する文字列を複数の要素に分けることにより、前記複数の要素をそれぞれ入力解釈として生成し、
前記操作対象機器の機能ごとに、前記入力選択肢の複数の入力解釈のそれぞれと、前記複数の部分範囲のそれぞれとの間の類似度を算出し、最大の類似度に対応する部分範囲を前記サブゴールとして特定する
ことを特徴とする請求項1記載の目的推定装置。 The subgoal specifying means includes:
By dividing the character string representing the input option acquired by the option acquisition unit into a plurality of elements, the plurality of elements are generated as input interpretations, respectively.
For each function of the operation target device, a similarity between each of the plurality of input interpretations of the input options and each of the plurality of partial ranges is calculated, and a partial range corresponding to the maximum similarity is calculated as the subgoal. The object estimation device according to claim 1, characterized by:
前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、前記入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、
前記推定手段は、
前記操作対象機器の機能ごとに、前記機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの類似度のうち最大の類似度を、前記機能の可能性スコアとして算出し、前記操作対象機器の複数の機能の中で、前記可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定手段を備える
ことを特徴とする請求項2記載の目的推定装置。 The subgoal specifying means includes:
For each input option acquired by the option acquisition means, specify a subgoal of each function of the operation target device for the input option,
The estimation means includes
For each function of the operation target device, a maximum similarity among a plurality of subgoal similarities specified between the function and each input option is calculated as a probability score of the function, and the operation The objective estimation apparatus according to claim 2, further comprising possibility-based estimation means for estimating that a function having a higher possibility score among a plurality of functions of the target device is intended by the user.
前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、前記入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、
前記推定手段は、
前記操作対象機器の機能ごとに、前記機能の要素群のうち、前記機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの何れにも含まれていない要素の数の割合が大きいほど小さく、前記複数のサブゴールの類似度が大きいほど大きくなるような確信度を算出し、前記操作対象機器の機能の中で、前記確信度の大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する確信度ベース推定手段を備える
ことを特徴とする請求項2記載の目的推定装置。 The subgoal specifying means includes:
For each input option acquired by the option acquisition means, specify a subgoal of each function of the operation target device for the input option,
The estimation means includes
For each function of the operation target device, the ratio of the number of elements that are not included in any of the plurality of subgoals specified between the function and each input option in the function element group is large. A certainty factor that is smaller and larger as the similarity between the plurality of subgoals is larger is calculated, and among the functions of the operation target device, it is estimated that the function having the larger certainty factor is the user's purpose. The objective estimation apparatus according to claim 2, further comprising a certainty factor base estimation unit.
ユーザから支援の要求を受け付ける支援要求受付手段を備え、
前記サブゴール特定手段は、
前記支援の要求が受け付けられたときまでに前記選択肢取得手段により取得された入力選択肢ごとに、前記入力選択肢に対する前記操作対象機器の各機能のサブゴールを特定し、
前記推定手段の前記可能性ベース推定手段または前記確信度ベース推定手段は、
前記支援の要求が受け付けられたときに、前記可能性スコアまたは前記確信度を算出し、前記可能性スコアまたは前記確信度の大きい機能ほどユーザの目的とされていると推定する
ことを特徴とする請求項3または4記載の目的推定装置。 The purpose estimation device further includes:
Provided with a support request receiving means for receiving a support request from a user;
The subgoal specifying means includes:
For each input option acquired by the option acquisition means until the support request is received, identify a subgoal of each function of the operation target device for the input option,
The possibility-based estimation unit or the certainty factor-based estimation unit of the estimation unit includes:
When the request for assistance is received, the possibility score or the certainty factor is calculated, and it is estimated that the function having the larger possibility score or the certainty factor is more aimed at the user. The purpose estimation apparatus according to claim 3 or 4.
前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段を備え、
前記推定手段は、さらに、
前記操作対象機器の機能ごとに、前記機能と前記各入力選択肢との間で特定された複数の前記サブゴールの類似度のうち最大の類似度を、前記機能の可能性スコアとして算出し、前記操作対象機器の複数の機能の中で、前記可能性スコアの大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する可能性ベース推定手段と、
前記確信度が第1の閾値よりも大きいときには、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させ、前記確信度が前記第1の閾値よりも小さいときには、前記可能性ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる切換手段とを備える
ことを特徴とする請求項4記載の目的推定装置。 The purpose estimation device further includes:
Providing means for presenting the function estimated by the estimating means;
The estimating means further includes:
For each function of the operation target device, a maximum similarity among a plurality of subgoal similarities specified between the function and each input option is calculated as a probability score of the function, and the operation Among a plurality of functions of the target device, a possibility-based estimation unit that estimates that a function having a higher possibility score is intended for the user;
When the certainty factor is larger than the first threshold value, the presenting unit is caused to present the function estimated by the certainty factor base estimating unit, and when the certainty factor is smaller than the first threshold value, the possibility base The purpose estimation apparatus according to claim 4, further comprising switching means for causing the presenting means to present the function estimated by the estimating means.
前記目的推定装置は、さらに、
前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段と、
前記確信度ベース推定手段により更新される前記各機能の確信度の全体的な変化量が第2の閾値よりも小さいときに、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる提示タイミング判定手段とを備える
ことを特徴とする請求項4記載の目的推定装置。 The certainty factor base estimation unit updates the certainty factor of each function each time input options are sequentially acquired by the option acquisition unit,
The purpose estimation device further includes:
Presenting means for presenting the function estimated by the estimating means;
When the overall change amount of the certainty factor of each function updated by the certainty factor base estimation unit is smaller than a second threshold value, the function estimated by the certainty factor base estimation unit is presented to the presenting unit. The purpose estimation apparatus according to claim 4, further comprising: a presentation timing determination unit that performs the operation.
前記変化量が前記第2の閾値よりも小さく、且つ、前記各機能の確信度のうち第3の閾値よりも大きい確信度があるときに、前記確信度ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる
ことを特徴とする請求項7記載の目的推定装置。 The presentation timing determination means includes
When the change amount is smaller than the second threshold value and there is a certainty factor that is greater than a third threshold value among the certainty factors of the respective functions, the function estimated by the certainty factor base estimation unit is Let the presentation means present
The purpose estimation apparatus according to claim 7, wherein:
前記目的推定装置は、さらに、
前記選択肢取得手段によって入力選択肢が順次取得される場合に、前記選択肢取得手段が入力選択肢を最後に取得した時刻からの経過時間を計測する時間計測手段と、
前記推定手段により推定された機能を提示する提示手段と、
前記時間計測手段により計測された経過時間が第4の閾値よりも長く、且つ、前記各機能の可能性スコアのうち第5の閾値よりも大きい可能性スコアがあるときに、前記可能性ベース推定手段により推定された機能を前記提示手段に提示させる提示タイミング判定手段とを備える
ことを特徴とする請求項3記載の目的推定装置。 The possibility-based estimation means updates the possibility score of each function each time input options are sequentially acquired by the option acquisition means,
The purpose estimation device further includes:
A time measuring unit that measures an elapsed time from the time when the option acquisition unit last acquired the input option when the input option is sequentially acquired by the option acquisition unit;
Presenting means for presenting the function estimated by the estimating means;
When the elapsed time measured by the time measuring unit is longer than a fourth threshold and the possibility score of each function is greater than a fifth threshold, the possibility-based estimation The purpose estimation apparatus according to claim 3, further comprising a presentation timing determination unit that causes the presentation unit to present the function estimated by the unit.
前記可能性ベース推定手段により推定された複数の機能の機能名の中で、サブゴールを共通とする複数の機能名がある場合には、前記サブゴールを共通とする複数の機能名を纏めて提示する提示手段を備える
ことを特徴とする請求項3記載の目的推定装置。 The purpose estimation device further includes:
When there are a plurality of function names having a common subgoal among the function names of a plurality of functions estimated by the possibility-based estimation means, a plurality of function names having the common subgoal are collectively presented. The purpose estimation apparatus according to claim 3, further comprising a presentation unit.
サブゴール特定部が、操作対象機器の機能ごとに、前記機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素から、1つまたは複数の前記要素からなる複数の部分範囲のそれぞれと、前記選択肢取得ステップで取得された入力選択肢と、の間の類似度を算出することで、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定するサブゴール特定ステップと、
推定部が、前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定ステップと
を含むことを特徴とする目的推定方法。 An option acquisition step in which the option acquisition unit acquires an option selected by the user from among a plurality of options as an input option;
The subgoal specifying unit, for each function of the operation target device, from a plurality of elements included in a character string of a function name of the function, each of a plurality of partial ranges including one or a plurality of the elements, and the option acquisition step A subgoal specifying step for specifying a subrange corresponding to the maximum similarity as a subgoal by calculating a similarity between the input option acquired in
And a presuming step in which an estimation unit estimates that a function having a higher degree of similarity of the subgoal among a plurality of functions of the operation target device is a user's purpose.
操作対象機器の機能ごとに、前記機能の機能名の文字列に含まれる複数の要素から、1つまたは複数の前記要素からなる複数の部分範囲のそれぞれと、前記選択肢取得ステップで取得された入力選択肢と、の間の類似度を算出することで、最大の類似度に対応する部分範囲をサブゴールとして特定するサブゴール特定ステップと、
前記操作対象機器の複数の機能のうち、前記サブゴールの類似度が大きい機能ほど、ユーザの目的とされていると推定する推定ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 An option acquisition step of acquiring an option selected by the user from among a plurality of options as an input option;
For each function of the operation target device, from the plurality of elements included in the character string of the function name of the function, each of a plurality of partial ranges including one or a plurality of the elements and the input acquired in the option acquisition step A subgoal specifying step for specifying a subrange corresponding to the maximum similarity as a subgoal by calculating a similarity between the options,
A program that causes a computer to execute an estimation step of estimating that a function having a higher degree of similarity of the subgoal among a plurality of functions of the operation target device is intended by a user.
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