JP5740272B2 - Dialog system, dialog method and program - Google Patents

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Description

本発明は、ソーシャルネットワークにおける対話システム、対話方法およびプログラムに関し、特に、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行う対話システム、対話方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a dialog system, a dialog method, and a program in a social network, and more particularly, to a dialog system, a dialog method, and a program that perform communication suitable for a social network by performing a dialog action that does not have an explicit target.

現在、ソーシャルネットワークのコミュニティが発達してきており、特に、Twitter(登録商標)は日本でのユーザ数が1000万人に迫る急激な成長を遂げている(2010年4月Nielsen Online調べ)。そのため、Twitter等のソーシャルネットワーク上のコミュニティで、自然言語を用いてユーザと対話し宣伝活動やユーザサポートを行う対話システム(bot)に対する期待が高まってきている。   Currently, the social network community has been developed. In particular, Twitter (registered trademark) has grown rapidly with the number of users in Japan approaching 10 million (according to Nielsen Online survey in April 2010). For this reason, in a community on a social network such as Twitter, there is an increasing expectation for a dialogue system (bot) that performs a dialogue with a user using a natural language to perform advertising activities and user support.

そのため、最近では、非特許文献1に示すように、Twitterに対応した対話システムは既に商品検索システムとの組み合せで商用化されている(例えば、非特許文献1参照)。このシステムは、ユーザ発言に対して、キーワードのマッチングと検索とを行うことで、商品の提示を行っている。   Therefore, recently, as shown in Non-Patent Document 1, an interactive system corresponding to Twitter has already been commercialized in combination with a product search system (for example, see Non-Patent Document 1). This system presents products by matching and searching for keywords in response to user comments.

また、非特許文献1に記載のシステムでは、単純なキーワードマッチを用いているため、一対一の応答しか行うことが出来ないが、非特許文献2に記載のシステムでは、システムが持つ知識と、ユーザ発言を構造化することで、ユーザの不十分な入力に対してシステムが聞き返し行いながらインタラクティブに情報提示を行うことが可能である(例えば、非特許文献2参照)。また、非特許文献3に記載のシステムでは、非特許文献2に記載のシステムを音声対話に適用し、音声認識誤りに対する聞き返しも含めたインタラクションを可能とする対話システムを構築している(例えば、非特許文献3参照)。   Further, in the system described in Non-Patent Document 1, since simple keyword matching is used, only one-to-one response can be performed. However, in the system described in Non-Patent Document 2, the knowledge of the system, By structuring user utterances, it is possible to interactively present information while the system listens to insufficient user input (see, for example, Non-Patent Document 2). Further, in the system described in Non-Patent Document 3, the system described in Non-Patent Document 2 is applied to a voice dialog, and a dialog system that enables interaction including a response to a voice recognition error is constructed (for example, Non-Patent Document 3).

これら非特許文献1から3のシステムは、実世界での人間同士の対話を再現する対話制御技術であり、入力に対して、必ず応答を行うシステムとなっている。しかし、人間は、ソーシャルネットワーク上で全ての入力に対して必ずしも応答するわけではなく、実世界にはない独特のコミュニケーションを行っている。   These systems of Non-Patent Documents 1 to 3 are dialogue control technologies for reproducing dialogues between humans in the real world, and are systems that always respond to inputs. However, humans do not always respond to all inputs on social networks, but have unique communications that do not exist in the real world.

ここで、Twitter上で構築される人間同士のコミュニケーションの構造は、大きく分けて図5の3つに分類される。つまり、(a)は、2者間の対話を示す。Twitterではこれらの二者間の会話を第三者が閲覧することが可能となっている。また、(b)のようにTwitterは、不特定多数のユーザが会話に参加できるため、会議や授業に類する聴衆全体に呼びかけるような対話を行う機能を持つ。Twitter上では、(a)や(b)のように実世界上での人間の会話を模したコミュニケーションが行われているが、Twitterは実世界には無い(c)に示した新たな形態を持ったコミュニケーションがソーシャルネットワーク上で行われている。   Here, the structure of communication between humans constructed on Twitter is roughly classified into the three shown in FIG. That is, (a) shows a dialogue between two parties. In Twitter, a third party can view the conversation between these two parties. Also, as shown in (b), Twitter has a function to perform a dialogue that calls to the entire audience like a meeting or a class because an unspecified number of users can participate in the conversation. On Twitter, communication that simulates human conversation in the real world is performed as in (a) and (b), but Twitter does not exist in the real world. Communication is carried out on social networks.

Twitter上で各ユーザは、それぞれ自分が気に入った他のユーザをフォローすることでネットワークを構築している。図6は、あるユーザのフォローリストを示す。Twitterは、フォローリストに含まれるユーザの発言を、図7に示されるように、時系列順に提示する。Twitterでは、この画面をタイムライン(TL)と呼ぶ。基本的にTwitter上では、誰が自分をフォローするかは制御できないため、(c)に示すように、対象を特定せずに、応答を期待しない独り言に似た発言を行うことが多い。ユーザは自分のTL上に気に入った発言を見つけると、その発言に関して対象を特定せずに独り言を行う。   Each user on Twitter is building a network by following other users he likes. FIG. 6 shows a user's follow list. Twitter presents the user's remarks included in the follow list in chronological order as shown in FIG. In Twitter, this screen is called a timeline (TL). Basically, on Twitter, it is not possible to control who follows him / her, so as shown in (c), a remark that is similar to a monolog that does not expect a response is often made without specifying a target. When the user finds a favorite remark on his / her TL, he / she speaks alone without specifying a target regarding the remark.

以上のように、Twitter上に構築されるソーシャルネットワークの最大の特徴は、自分の発言に対する応答を他の別のユーザに義務付けないことであり、その暗黙の了解が発言の敷居を下げ、多数のアクティブユーザを獲得する要因の一つとなっている。   As described above, the biggest feature of the social network built on Twitter is that it does not obligate other users to respond to their utterances, and its implicit understanding lowers the threshold of utterances. It is one of the factors to acquire active users.

コレカモ http://korekamo.net/Corecamo http://korekamo.net/ 清田 陽司, 黒橋 禎夫, 木戸 冬子:大規模テキスト知識ベースに基づく自動質問応答 −ダイアログナビ−,自然言語処理, Vol.10,No.4,pp.145――175,July,2003.Yoji Kiyota, Ikuo Kurohashi, Toko Kido: Automatic question answering based on large-scale text knowledge base-Dialog navigation, Natural language processing, Vol. 10, no. 4, pp. 145-175, July, 2003. 翠輝久, 河原達也, 正司哲朗, 美濃導彦: 質問応答・情報推薦機能を備えた音声による情報案内システム. 情報処理学会論文誌,Vol.48,No.12,pp.3602――3611,2007.Teruhisa Tsuji, Tatsuya Kawahara, Tetsuro Shoji, Nobuhiko Mino: A voice information guidance system with question answering and information recommendation functions. Transactions of Information Processing Society of Japan, Vol. 48, no. 12, pp. 3602--3611, 2007.

しかしながら、上述の非特許文献1から3に記載のシステムは、実世界での人間同士の対話に近い(a)や(b)に属する対話を可能とする対話制御技術であり、ユーザ入力に対して必ず応答を行うシステムとなっている。そのため(a)と(b)に属するコミュニケーションを取ることが可能である一方で、これらのシステムでは、Twitter上の着目すべきユーザをフォローし、TLから着目すべき発言を抽出することが出来ないため(c)に示すコミュニケーションを取ることができないという問題があった。   However, the systems described in Non-Patent Documents 1 to 3 described above are dialogue control technologies that enable dialogues belonging to (a) and (b) that are close to dialogues between humans in the real world. The system always responds. Therefore, while it is possible to take communication belonging to (a) and (b), in these systems, it is not possible to follow a user to be noticed on Twitter and extract a notice to be noticed from TL. Therefore, there was a problem that the communication shown in (c) could not be taken.

そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行う対話システム、対話方法およびプログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made in view of the above-described problems, and provides a dialog system, a dialog method, and a program for performing communication suitable for a social network by performing a dialog action without an explicit target. For the purpose.

本発明は、上述の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。   The present invention proposes the following items in order to solve the above-described problems. In addition, in order to make an understanding easy, although the code | symbol corresponding to embodiment of this invention is attached | subjected and demonstrated, it is not limited to this.

(1)本発明は、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムであって、前記ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する対話情報収集装置(例えば、図1の対話情報収集装置100に相当)と、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する応答判定装置(例えば、図1の応答判定装置200に相当)と、該応答判定がなされた対話情報の中から前記ソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだす応答フィルタ(例えば、図1の応答フィルタ300に相当)と、該とりだされた対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う発話文生成装置(例えば、図1の発話文生成装置400に相当)と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。 (1) The present invention relates to a dialogue system to interact with the social network, the interactive information collection device for collecting interactive information on the social network (e.g., corresponding to interactive information collection device 100 of FIG. 1) and A response determination device (for example, corresponding to the response determination device 200 in FIG. 1) that determines whether or not to respond to the collected dialogue information, and the social network from the dialogue information for which the response determination has been made A response filter (for example, corresponding to the response filter 300 in FIG. 1) that extracts only dialogue information having a strong influence on the content , understanding of the dialogue information, creation of an utterance sentence, and speech generation apparatus for controlling the response by utterance (e.g., corresponding to the speech generation apparatus 400 of FIG. 1) and a dialogue system, comprising the Hisage It is.

本発明によれば、対話情報収集装置は、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する。応答判定装置は、収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する。応答フィルタは、応答判定がなされた対話情報の中からソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだす。発話文生成装置は、とりだされた対話情報に基づいて、対話情報の理解、発話文の作成、および発話文による応答の制御を行う。したがって、明示的な対象を持たない対話行為を、ソーシャルネットワーク上の対話情報、例えば、タイムラインから着目すべき発言に基づいて行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行うことができる。 According to the present invention, the dialogue information collection device collects dialogue information on a social network. The response determination device determines whether to respond to the collected dialogue information. The response filter extracts only dialogue information having a strong influence on the social network from the dialogue information for which the response is determined. Based on the extracted dialogue information , the utterance sentence generation device understands the dialogue information, creates the utterance sentence, and controls a response by the utterance sentence . Therefore, the communication action suitable for the social network can be performed by performing the dialog act having no explicit target based on the dialog information on the social network, for example, the remarks to be noted from the timeline .

(2)本発明は、(1)の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った人物を抽出するかを決定する抽出人物決定手段(例えば、図2の抽出人物決定部110に相当)と、該抽出人物決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める検索キーワード決定手段(例えば、図2の検索キーワード決定部150に相当)と、該決定した検索キーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する対話情報収集手段(例えば、図2の対話情報収集部160に相当)と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。 (2) According to the present invention, in the dialog system of (1), the dialog information collection device determines an extracted person determining means (for example, the extraction of FIG. and equivalent) to the person determining unit 110, the search keyword determining means for determining a search keyword in accordance with a determination result of the extraction person determination means (e.g., a corresponding) to the search keyword determining section 150 of FIG. 2, the search keyword the determined A dialogue system characterized by comprising dialogue information collection means (for example, equivalent to the dialogue information collection unit 160 in FIG. 2) for searching and collecting dialogue information on a social network by using it.

本発明によれば、抽出人物決定手段は、どの範囲の集団に影響を持った人物を抽出するかを決定する。検索キーワード決定手段は、抽出人物決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める。対話情報収集手段は、決定した検索キーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する。したがって、効率的に、対話情報の影響度を収集することができる。 According to the present invention, the extracted person determining means determines which range of groups the person having an influence is to be extracted. The search keyword determination means determines the search keyword according to the determination result of the extracted person determination means. The dialogue information collecting means searches and collects dialogue information on the social network using the determined search keyword. Therefore, it is possible to efficiently collect the influence level of the dialogue information.

(3)本発明は、(1)の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った対話情報を抽出するかを決定する抽出対話情報決定手段(例えば、図2の抽出対話情報決定部120に相当)と、該抽出対話情報決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める検索キーワード決定手段(例えば、図2の検索キーワード決定部150に相当)と、該決定した検索キーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する対話情報収集手段(例えば、図2の対話情報収集部160に相当)と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。 (3) According to the present invention, in the dialog system of (1), the dialog information collection device determines which range of groups the dialog information that influences the dialog information extraction means (for example, FIG. 2). and equivalent) to extract interactive information determination unit 120 of the search keyword determining means for determining a search keyword in accordance with a determination result of the extraction interactive information determining means (e.g., corresponding to the search keyword determining section 150 of FIG. 2), the determined Proposing a dialogue system characterized by comprising dialogue information collecting means (for example, equivalent to the dialogue information collecting unit 160 in FIG. 2) for searching and collecting dialogue information on a social network using the searched keyword Yes.

本発明によれば、抽出対話情報決定手段は、どの範囲の集団に影響を持った対話情報を抽出するかを決定する。検索キーワード決定手段は、抽出対話情報決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める。対話情報収集手段は、決定した検索キーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する。したがって、効率的に、対話情報の影響度を収集することができる。 According to the present invention, the extracted dialogue information determining means determines which range of groups the dialogue information having an influence is to be extracted. The search keyword determining means determines the search keyword according to the determination result of the extracted dialogue information determining means. The dialogue information collecting means searches and collects dialogue information on the social network using the determined search keyword. Therefore, it is possible to efficiently collect the influence level of the dialogue information.

(4)本発明は、(1)の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、取得した前記ソーシャルネットワーク内の返信先情報を参照する返信先情報参照手段(例えば、図2の送信先情報参照部130に相当)を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。 (4) The present invention is, for interactive system (1), wherein the dialog information collecting device, the reply destination information referring unit for referring to the obtained reply destination information in the social network (e.g., destination information see FIG. 2 A dialogue system characterized in that it is provided with a portion equivalent to the section 130).

本発明によれば、返信先情報参照手段は、取得したソーシャルネットワーク内の返信先情報を参照する。したがって、どの対話情報に対する応答であるか推定し、一定数以上、応答数が多い対話情報を影響度が高い対話情報とすることができる。   According to the present invention, the reply destination information reference means refers to the acquired reply destination information in the social network. Therefore, it is possible to estimate which dialogue information is the response, and to make the dialogue information having a high response number with a certain number or more of the responses.

(5)本発明は、(1)の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、発言中に含まれるユーザ名を参照するユーザ名参照手段(例えば、図2のユーザ名参照部140に相当)を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。   (5) The present invention relates to the user name reference means (for example, equivalent to the user name reference unit 140 in FIG. 2) in which the dialog information collection device refers to the user name included in the speech in the dialog system of (1). We have proposed a dialogue system characterized by having

本発明によれば、ユーザ名参照手段は、発言中に含まれるユーザ名を参照する。したがって、どの対話情報に対する応答であるか推定し、一定数以上、応答数が多い対話情報を影響度が高い対話情報とすることができる。   According to the present invention, the user name reference means refers to the user name included in the speech. Therefore, it is possible to estimate which dialogue information is the response, and to make the dialogue information having a high response number with a certain number or more of the responses.

(6)本発明は、(1)の対話システムについて、前記応答判定装置が、各ユーザの前記ソーシャルネットワーク上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出するユーザ影響度算出手段(例えば、図3のユーザ影響度算出部210に相当)と、該算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う応答判定手段(例えば、図3の応答判定部230に相当)と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。 (6) The present invention is, for interactive system (1), the response determination apparatus, aggregates the impact on the social network of each user, the user influence degree calculating means for calculating a user impact (e.g., FIG. 3 and a response determination unit (for example, corresponding to the response determination unit 230 in FIG. 3) that performs a response determination based on whether or not the calculated user influence level exceeds a predetermined threshold. ) Is proposed.

本発明によれば、ユーザ影響度算出手段は、各ユーザのソーシャルネットワーク上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出する。応答判定手段は、算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う。したがって、ソーシャルネットワーク上で着目すべきユーザを発見し、応答することができる。   According to the present invention, the user influence degree calculating means adds up the influence degree of each user on the social network and calculates the user influence degree. The response determination unit performs a response determination based on whether or not the calculated user influence level exceeds a predetermined threshold value. Therefore, it is possible to find and respond to a user who should pay attention on the social network.

(7)本発明は、(1)の対話システムについて、前記応答判定装置が、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する影響度予測手段(例えば、図3の影響度予測部220に相当)と、該算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う応答判定手段(例えば、図3の応答判定部230に相当)と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。   (7) According to the present invention, in the dialog system of (1), the response determination device predicts the degree of influence using a keyword that is periodically updated (for example, the degree of influence prediction in FIG. 3). And a response determination unit (for example, corresponding to the response determination unit 230 in FIG. 3) for performing a response determination based on whether or not the calculated user influence level exceeds a predetermined threshold value. We have proposed a dialogue system characterized by this.

本発明によれば、影響度予測手段は、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する。応答判定手段は、算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う。これにより、TLに対しリアルタイムに応答することができる。なお、重要語の影響度の予想方法としては、例えば、語句の重要度を数値化し、これに、任意の係数を掛けた値を算出して、語句が複数ある場合には、算出した値が最大となるものを抽出し、これにより、重要語の影響度を予想する。また、重要語の影響度を計算した対話情報とそれが入っている重要語との組み合わせはデータベースに格納されているため、この情報に基づいて、所定の重要語がある場合に、どのくらいの影響度があるかを学習制御することにより予測を行ってもよい。   According to the present invention, the influence degree predicting means predicts the influence degree using important words that are periodically updated. The response determination unit performs a response determination based on whether or not the calculated user influence level exceeds a predetermined threshold value. Thereby, it is possible to respond to TL in real time. As a method for predicting the influence degree of important words, for example, the importance degree of a phrase is converted into a numerical value, and a value obtained by multiplying this by an arbitrary coefficient is calculated. The largest one is extracted, thereby predicting the influence of important words. In addition, since the combination of dialogue information for which the degree of influence of an important word is calculated and the important word that contains it is stored in the database, how much influence is given when there is a predetermined important word based on this information. Prediction may be performed by learning control whether there is a degree.

(8)本発明は、(1)の対話システムについて、前記応答判定装置が、高頻度に1対1の応答を行ったユーザに対して、応答することを特徴とする対話システムを提案している。   (8) The present invention proposes an interactive system characterized in that the response determination device responds to a user who frequently makes a one-to-one response to the interactive system of (1). Yes.

本発明によれば、高頻度に1対1の応答を行ったユーザに対して、応答する。これにより、ユーザに対する親和性を高めることができる。   According to the present invention, a response is made to a user who has made a one-to-one response frequently. Thereby, the affinity with respect to a user can be improved.

(9)本発明は、(1)から(8)の対話システムについて、前記ソーシャルネットワークがツイッターであることを特徴とする対話システムを提案している。 (9) The present invention proposes an interactive system characterized in that the social network is a Twitter for the interactive system of (1) to (8).

本発明によれば、ソーシャルネットワークがツイッターである。According to the present invention, the social network is Twitter.

(10)本発明は、(9)の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、タイムラインの中から対話情報を収集することを特徴とする対話システムを提案している。(10) The present invention proposes a dialogue system in which the dialogue information collection device collects dialogue information from a timeline for the dialogue system of (9).

本発明によれば、対話情報収集装置が、タイムラインの中から対話情報を収集する。これにより、タイムラインから着目すべき発言を抽出することができる。According to the present invention, the dialogue information collection device collects dialogue information from the timeline. Thereby, it is possible to extract a remark that should be noted from the timeline.

(11)本発明は、対話情報収集装置、応答判定装置、応答フィルタ、および発話文生成装置を備え、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法であって、前記対話情報収集装置が、前記ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第1のステップ(例えば、図4のステップS101に相当)と、前記応答判定装置が、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する第2のステップ(例えば、図4のステップS102に相当)と、前記応答フィルタが、該応答判定がなされた対話情報の中から前記ソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだす第3のステップ(例えば、図4のステップS103に相当)と、前記発話文生成装置が、該とりだされた対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う第4のステップ(例えば、図4のステップS104に相当)と、を備えたことを特徴とする対話方法を提案している。(11) The present invention is a dialog method in a dialog system that includes a dialog information collection device, a response determination device, a response filter, and an utterance sentence generation device, and performs a dialog on a social network, and the dialog information collection device includes: A first step of collecting dialogue information on the social network (for example, corresponding to step S101 in FIG. 4), and whether or not the response determination device responds to the collected dialogue information A second step (e.g., corresponding to step S102 in FIG. 4), and a third filter in which the response filter extracts only dialog information having a strong influence on the social network from the dialog information for which the response determination has been made. Step (equivalent to step S103 in FIG. 4) and the utterance sentence generation device, based on the extracted dialogue information, Proposing a dialogue method characterized by comprising a fourth step (for example, corresponding to step S104 in FIG. 4) for understanding dialogue information, creating a spoken sentence, and controlling a response by the spoken sentence. ing.

本発明によれば、対話情報収集装置がソーシャルネットワーク上での対話情報を収集し、応答判定装置が収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する。そして、応答フィルタが応答判定がなされた対話情報の中からソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだし、発話文生成装置がとりだされた対話情報に基づいて、対話情報の理解、発話文の作成、および発話文による応答の制御を行う。したがって、明示的な対象を持たない対話行為を、ソーシャルネットワーク上の対話情報、例えば、タイムラインから着目すべき発言に基づいて行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行うことができる。 According to the present invention, the dialogue information collection device collects the dialogue information on the social network, and determines whether or not to respond to the dialogue information collected by the response determination device. Then, only the dialogue information that has a strong influence on the social network is extracted from the dialogue information for which the response filter has made a response determination, and based on the dialogue information taken out by the utterance generation device, Creates sentences and controls responses by spoken sentences. Therefore, the communication action suitable for the social network can be performed by performing the dialog act having no explicit target based on the dialog information on the social network, for example, the remarks to be noted from the timeline.

(12)本発明は、対話情報収集装置、応答判定装置、応答フィルタ、および発話文生成装置を備え、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記対話情報収集装置が、前記ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第1のステップ(例えば、図4のステップS101に相当)と、前記応答判定装置が、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する第2のステップ(例えば、図4のステップS102に相当)と、前記応答フィルタが、該応答判定がなされた対話情報の中から前記ソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだす第3のステップ(例えば、図4のステップS103に相当)と、前記発話文生成装置が、該とりだされた対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う第4のステップ(例えば、図4のステップS104に相当)と、をコンピュータに実行させるプログラムを提案している。 (12) The present invention is interactive information collecting apparatus, response determination apparatus, response filters, and includes a speech generation apparatus, a program for executing an interactive methodologies to computers in dialogue system for performing a dialogue on social networks, the A dialogue information collection device collects dialogue information on the social network (for example, corresponding to step S101 in FIG. 4), and the response determination device responds to the collected dialogue information. Dialogue information that has a strong influence on the social network from the dialogue information for which the response filter has been judged and the second step for judging whether or not the response filter has been judged. the third step of taking out only (e.g., corresponding to step S103 in FIG. 4) and, said speech generation apparatus Based on the retrieved interactive information, understanding of the pair talk information, the creation of utterance, and a fourth step of controlling the response by emitting Hanashibun (e.g., corresponding to step S104 in FIG. 4), the A program to be executed by a computer is proposed.

本発明によれば、対話情報収集装置がソーシャルネットワーク上での対話情報を収集し、応答判定装置が収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する。そして、応答フィルタが応答判定がなされた対話情報の中からソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだし、発話文生成装置がとりだされた対話情報に基づいて、対話情報の理解、発話文の作成、および発話文による応答の制御を行う。したがって、明示的な対象を持たない対話行為を、ソーシャルネットワーク上の対話情報、例えば、タイムラインから着目すべき発言に基づいて行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行うことができる。 According to the present invention, the dialogue information collection device collects the dialogue information on the social network, and determines whether or not to respond to the dialogue information collected by the response determination device . Then, only the dialogue information that has a strong influence on the social network is extracted from the dialogue information for which the response filter has made a response determination, and based on the dialogue information taken out by the utterance generation device, Creates sentences and controls responses by spoken sentences . Therefore, the communication action suitable for the social network can be performed by performing the dialog act having no explicit target based on the dialog information on the social network, for example, the remarks to be noted from the timeline .

本発明によれば、対話システムが、常に影響度の高い対話情報に関する発言を行うことで、他のユーザの注目を集める効果がある。そのため、本対話システムは、宣伝用途において特に有効である。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, there exists an effect which attracts the attention of another user because a dialog system always makes the speech regarding dialog information with a high influence degree. Therefore, this dialogue system is particularly effective for advertising purposes.

また、ソーシャルネットワーク上で構築されるユーザ―ユーザ間と同様の関係性を対話システム―ユーザ間で構築する機能を具備することにより、ソーシャルネットワーク内で人間に近い社会性を対話システムが持たせることが可能となるという効果がある。本発明では、ソーシャルネットワークに適応した関係性を構築するため、ソーシャルネットワーク内で暗黙の了解とされている「自分の発言に対する応答を他の別のユーザに義務付けない」という社会的なルールが対話システムにも適用される可能性がある。つまり、既存の対話システムは、実世界における対話の関係性をモデル化してきたため、ユーザに対し「自分の発言に必ず応えてくれる」といった高いレスポンシビリティを期待させるシステムとなっていた。しかし、自然言語による入力を用いる場合、ユーザの多様な入力をあらかじめ完全にモデル化しておくことは不可能であるため、従来技術の手法では、システムが予めルールとして記述した入力パターンと外れた入力をユーザが行うと、システムはユーザの期待と外れた回答を行い、ユーザの評価を大きく下げる結果となる。しかし、本発明により上記の社会的なルールが対話システムにも適応されることで、ユーザの注目を集めつつもユーザの不満を予め抑制するシステムが構築可能になるという効果がある。   In addition, by having the function to construct the same relationship between the user and the user built on the social network between the dialog system and the user, the dialog system can have a sociality close to humans in the social network. There is an effect that becomes possible. In the present invention, in order to build a relationship adapted to a social network, a social rule of “not obligating another user to respond to his / her speech”, which is an implicit understanding within the social network, interacts. It may also apply to the system. In other words, the existing dialogue system has modeled the relationship of dialogue in the real world, so it has become a system that allows users to expect a high level of responsiveness, such as “being able to respond to their comments”. However, when using natural language input, it is impossible to completely model various user inputs in advance. Therefore, in the conventional technique, the input pattern deviates from the input pattern previously described by the system as a rule. If the user performs, the system gives an answer that does not meet the user's expectations, resulting in a significant decrease in the user's evaluation. However, according to the present invention, the social rules described above are also applied to the dialogue system, so that it is possible to construct a system that suppresses user dissatisfaction in advance while attracting the user's attention.

本発明の対話システムに係る構成を示す図である。It is a figure which shows the structure which concerns on the dialogue system of this invention. 本発明の対話情報収集装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the dialogue information collection apparatus of this invention. 本発明の応答判定装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the response determination apparatus of this invention. 本発明の対話システムに係る処理を示す図である。It is a figure which shows the process which concerns on the dialogue system of this invention. 従来例に係るソーシャルネットワークにおける対話形式を例示する図である。It is a figure which illustrates the interactive form in the social network which concerns on a prior art example. 従来のTwitterにおけるユーザのフォローリストを例示する図である。It is a figure which illustrates the user's follow list in the conventional Twitter. 従来のTwitterにおけるフォローリストに含まれるユーザの発言を時系列順に提示した図である。It is the figure which presented the user's utterance contained in the follow list in the conventional Twitter in time series order.

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
Note that the constituent elements in the present embodiment can be appropriately replaced with existing constituent elements and the like, and various variations including combinations with other existing constituent elements are possible. Therefore, the description of the present embodiment does not limit the contents of the invention described in the claims.

以下、図1から図4を用いて、本発明の対話システムに係る実施形態について説明する。なお、本実施形態においては、ソーシャルネットワークとして、Twitterを例示して説明する。   Hereinafter, an embodiment according to the interactive system of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4. In the present embodiment, Twitter will be described as an example of a social network.

<対話システムの構成>
本実施形態に係る対話システムは、図1に示すように、主に、対話情報収集装置100と、応答判定装置200と、応答フィルタ300と、発話文生成装置400とから構成されている。
<Configuration of dialogue system>
As shown in FIG. 1, the dialogue system according to the present embodiment mainly includes a dialogue information collection device 100, a response determination device 200, a response filter 300, and an utterance sentence generation device 400.

対話情報収集装置100は、ソーシャルネットワーク(Twitter)上での対話情報(ツイット)を収集する。応答判定装置200は、収集した対話情報(ツイット)に対して応答するか否かを判定する。応答フィルタ300は、応答判定がなされた対話情報(ツイット)の中から特定の対話情報のみをとりだす。発話文生成装置400は、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う。   The dialogue information collecting apparatus 100 collects dialogue information (Twitter) on a social network (Twitter). The response determination device 200 determines whether to respond to the collected dialogue information (twits). The response filter 300 extracts only specific dialogue information from the dialogue information (twits) for which the response is determined. The utterance sentence generation device 400 performs language understanding, dialogue control, utterance sentence creation, and the like.

つまり、ソーシャルネットワーク(Twitter)上から対話情報(ツイット)の集合を収集し、影響力のある対話情報(ツイット)を応答フィルタ300に出力する。一方、応答フィルタ300は、ソーシャルネットワーク(Twitter)上からソーシャルネットワーク(Twitter)のタイムライン(TL)を取得したクライアントから対話情報(ツイット)をも入力し、影響力のある対話情報(ツイット)のみを抽出して発話文生成装置400に出力する。なお、タイムライン(TL)を取得したクライアントは、Twitter APIを用いて、対話システム(BOT)のタイムライン(TL)をリアルタイムに取得する。   That is, a set of dialogue information (twits) is collected from the social network (Twitter), and influential dialogue information (twits) is output to the response filter 300. On the other hand, the response filter 300 also inputs dialogue information (twits) from a client who has acquired the timeline (TL) of the social network (Twitter) from the social network (Twitter), and only influential dialogue information (twitter). Is output to the utterance sentence generator 400. Note that the client that has acquired the timeline (TL) acquires the timeline (TL) of the interactive system (BOT) in real time using the Twitter API.

他方、対話情報収集装置100は、影響力のあるユーザ情報を応答判定装置200に出力し、応答判定装置200は、入力した影響力のあるユーザ情報に基づいて、応答するユーザを出力クライアントに出力する。さらに、出力クライアントは、Twitter APIを用いて、発話文生成装置400から発話文を入力し、システムに対して、発言(ツイット)を送信するとともに、フォロー要求を出力する。   On the other hand, the dialogue information collection device 100 outputs influential user information to the response determination device 200, and the response determination device 200 outputs a responding user to the output client based on the input influential user information. To do. Furthermore, the output client inputs an utterance sentence from the utterance sentence generation device 400 using the Twitter API, transmits an utterance (twit) to the system, and outputs a follow request.

<対話情報収集装置の構成>
本実施形態に係る対話情報収集装置100は、図2に示すように、抽出人物決定部110と、抽出対話情報決定部120と、送信先情報参照部130と、ユーザ名参照部140と、検索キーワード決定部150と、対話情報収集部160とから構成されている。
<Configuration of conversation information collection device>
As shown in FIG. 2, the dialogue information collection apparatus 100 according to the present embodiment includes an extracted person determination unit 110, an extracted dialogue information determination unit 120, a transmission destination information reference unit 130, a user name reference unit 140, and a search. The keyword determination unit 150 and the dialogue information collection unit 160 are configured.

抽出人物決定部110は、どの範囲の集団に影響を持った人物を抽出するかを決定する。抽出対話情報決定部120は、どの範囲の集団に影響を持った対話情報(ツイット)を抽出するかを決定する。   The extracted person determination unit 110 determines which range of groups the person having an influence is to be extracted. The extracted dialogue information determination unit 120 determines which range of groups the dialogue information (twits) having an influence is to be extracted.

送信先情報参照部130は、取得したソーシャルネットワーク(Twitter)内の返信先情報を参照する。ユーザ名参照部140は、発言中に含まれるユーザ名を参照する。   The transmission destination information reference unit 130 refers to the reply destination information in the acquired social network (Twitter). The user name reference unit 140 refers to the user name included in the speech.

検索キーワード決定部150は、抽出人物決定部110あるいは/および抽出対話情報決定部120の決定結果に応じて検索キーワードを定める。対話情報収集部160は、検索キーワード決定部150が決定したキーワードを用いてソーシャルネットワーク(Twitter)上の対話情報(ツイット)を検索収集する。   The search keyword determination unit 150 determines a search keyword according to the determination result of the extracted person determination unit 110 and / or the extracted dialogue information determination unit 120. The dialogue information collection unit 160 searches and collects dialogue information (twitter) on the social network (Twitter) using the keyword determined by the search keyword determination unit 150.

つまり、対話情報収集装置100は、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは/および発言を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、キーワードを用いてソーシャルネットワーク(Twitter)上の発言を検索収集する。また、取得した対話情報(ツイット)内の返信先情報in_reply_to_status_idを参照したり発言中に含まれるユーザ名を参照したりすることで、どのツイートに対する応答であるか推定し、一定数以上応答数が多い対話情報(ツイット)を影響度が高い対話情報(ツイット)として応答フィルタ300に出力する。したがって、抽出人物決定部110、送信先情報参照部130、ユーザ名参照部140については、そのすべてを備えてもよいし、これらのうち少なくとも1つを備えるようにしてもよい。   That is, the dialogue information collecting apparatus 100 determines a search keyword according to which range of groups or persons and / or utterances that influence the group, and searches and collects utterances on the social network (Twitter) using the keywords. To do. Also, by referring to the reply destination information in_reply_to_status_id in the acquired dialogue information (Tweet) or referring to the user name included in the utterance, it is estimated which tweet is the response, and the number of responses above a certain number A large amount of dialogue information (twits) is output to the response filter 300 as dialogue information (twits) having a high degree of influence. Therefore, the extracted person determination unit 110, the transmission destination information reference unit 130, and the user name reference unit 140 may include all of them, or at least one of them.

<応答判定装置の構成>
本実施形態に係る応答判定装置200は、図3に示すように、ユーザ影響度算出部210と、影響度予測部220と、応答判定部230とから構成されている。
<Configuration of response determination device>
As illustrated in FIG. 3, the response determination apparatus 200 according to the present embodiment includes a user influence level calculation unit 210, an influence level prediction unit 220, and a response determination unit 230.

ユーザ影響度算出部210は、各ユーザのソーシャルネットワーク(Twitter)上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出する。影響度予測部220は、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する。応答判定部230は、算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う。なお、影響度予測部220における重要語の影響度の予想方法としては、例えば、語句の重要度を数値化し、これに、任意の係数を掛けた値を算出して、語句が複数ある場合には、算出した値が最大となるものを抽出し、これにより、重要語の影響度を予想する。また、重要語の影響度を計算した対話情報とそれが入っている重要語との組み合わせはデータベースに格納されているため、この情報に基づいて、所定の重要語がある場合に、どのくらいの影響度があるかを学習制御することにより予測を行ってもよい。   The user influence degree calculation unit 210 calculates the user influence degree by summing up the influence degree of each user on the social network (Twitter). The influence degree prediction unit 220 predicts the influence degree by using important words that are periodically updated. The response determination unit 230 performs a response determination based on whether or not the calculated user influence level exceeds a predetermined threshold. In addition, as the method of predicting the degree of influence of an important word in the influence degree prediction unit 220, for example, when the degree of importance of a phrase is digitized and a value obtained by multiplying this by an arbitrary coefficient is calculated, there are a plurality of phrases. Extracts the one having the maximum calculated value, and thereby predicts the influence degree of the important word. In addition, since the combination of dialogue information for which the degree of influence of an important word is calculated and the important word that contains it is stored in the database, how much influence is given when there is a predetermined important word based on this information. Prediction may be performed by learning control whether there is a degree.

つまり、各ユーザの対話情報(ツイット)の影響度を集計し、ユーザ影響度を算出する。あるいは、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する。また、ユーザ影響度がしきい値以上のユーザをフォローすることで、ソーシャルネットワーク(Twitter)上で着目すべきユーザを発見しフォローする。   That is, the influence degree of each user's dialogue information (Tweet) is totaled to calculate the user influence degree. Alternatively, the degree of influence is predicted using important words that are regularly updated. In addition, by following a user whose user influence degree is equal to or greater than a threshold value, a user to be noticed on the social network (Twitter) is discovered and followed.

<対話システムの処理>
図4を用いて、本実施形態に係る対話システムの処理について説明する。
<Interaction system processing>
The process of the dialogue system according to this embodiment will be described with reference to FIG.

まず、対話情報収集装置100が、ソーシャルネットワーク(Twitter)上での対話情報(ツイット)を収集し(ステップS101)、応答判定装置200が、収集した対話情報(ツイット)に対して応答するか否かを判定する(ステップS102)。   First, the dialogue information collection device 100 collects dialogue information (twitter) on the social network (Twitter) (step S101), and whether or not the response determination device 200 responds to the collected dialogue information (twitter). Is determined (step S102).

そして、応答フィルタ300が、応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだし(ステップS103)、発話文生成装置400が、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う(ステップS104)。なお、ユーザに対する親和性を高めるため、対話システムに対して高頻度に1対1の応答を行ったユーザをフォローする。   Then, the response filter 300 extracts only specific dialogue information from the dialogue information for which the response is determined (step S103), and the utterance sentence generation device 400 performs language understanding, dialogue control, utterance sentence creation, and the like. This is performed (step S104). In addition, in order to improve the affinity with respect to the user, the user who frequently made a one-to-one response to the dialogue system is followed.

以上、説明したように、本実施形態によれば、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行うことができる。また、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは/および対話情報(ツイット)を抽出するかを決定し、決定結果に応じて検索キーワードを定め、そのキーワードを用いてソーシャルネットワーク(Twitter)上の対話情報(ツイット)を検索収集するため、効率的に、対話情報(ツイット)の影響度を収集することができる。さらに、各ユーザのソーシャルネットワーク上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出して、算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行うため、ソーシャルネットワーク(Twitter)上で着目すべきユーザを発見し、応答することができる。   As described above, according to the present embodiment, communication suitable for a social network can be performed by performing an interactive action without an explicit target. In addition, it is determined which group or person and / or dialogue information (twitter) that has an influence on the group, and a search keyword is determined according to the determination result, and the keyword is used on the social network (Twitter). Since the dialogue information (twits) is retrieved and collected, the influence degree of the dialogue information (twits) can be efficiently collected. Further, the influence level of each user on the social network is aggregated, the user influence degree is calculated, and the response determination is performed based on whether or not the calculated user influence degree exceeds a predetermined threshold. ) It is possible to find and respond to a user to be noted above.

<実施例>
具体的な実施例として、Twitter社が公開しているAPIを用いて映画の映像配信サービスの販売促進を行うBotを実装するケースについて説明する。
<Example>
As a specific example, a case will be described in which a Bot that promotes sales of a movie video distribution service is implemented using an API published by Twitter.

この場合、まず販売したい映画に関係する単語を映画の宣伝文から抽出しキーワードとする。TwitterのSearch APIを用い、以上のキーワードでツイートを収集する。Twitter社が公開しているAPIでは、その契約形態に応じて得られるデータ量が異なるため、契約の範囲内で可能な限り漏れ無くデータを収集できるよう、定期的にSearch APIを利用しそのキーワードを含む呟きを収集する。   In this case, first, a word related to a movie to be sold is extracted from the promotional text of the movie and used as a keyword. Use Twitter's Search API to collect tweets with these keywords. In the API published by Twitter, the amount of data that can be obtained differs depending on the form of the contract. Therefore, the search API is used periodically to collect data without omission as much as possible within the scope of the contract. Collect whispers including.

対話情報収集装置100は、前述した方法で、あるツイート何件リツイートされているか算出する。本実施例ではある閾値の回数以上リツイートされていれば影響度が高いものとし、そのツイートを一意に識別する値(STATUS_ID)を応答フィルタ300に送信する。ただし、影響度の詳細な計算方法は幾つか存在し、発言したユーザのフォロワー数で正規化する、発言したユーザの過去の影響度を集計するといったように、用途に応じて適切に選択する。   The dialogue information collecting apparatus 100 calculates how many tweets are retweeted by the method described above. In this embodiment, if the retweet is performed a certain number of times or more, the degree of influence is high, and a value (STATUS_ID) that uniquely identifies the tweet is transmitted to the response filter 300. However, there are several methods for calculating the degree of influence in detail, and an appropriate selection is made according to the application, such as normalization based on the number of followers of the user who has spoken, or summing up the past degree of influence of the user who has spoken.

応答フィルタ300は、TwitterのAPIを用いて得られたBotのTLから、対話情報収集装置100が出力したSTATUS_IDと一致するツイートを選択し、発話文生成装置400に送信し、TL上のそれ以外のツイートは捨てる。しかし、ユーザからの明示的な要求に全く応答しないBotは宣伝用としては問題があるため、in_reply_to_user_idがBotを指すTweetをTL中から検出した場合も同様に対話制御部に送信することで、図5の(a)、(b)の応答も実現する。   The response filter 300 selects a tweet that matches the STATUS_ID output from the conversation information collection device 100 from the Bot TL obtained by using the Twitter API, transmits the tweet to the utterance sentence generation device 400, and the others on the TL Throw away your tweets. However, since Bot that does not respond to an explicit request from the user has a problem for advertising purposes, even if T_weet in_reply_to_user_id indicating Bot is detected from the TL, it is similarly sent to the dialog control unit. 5 (a) and (b) are also realized.

次に、発話文生成装置400の実施例としては、非特許文献1に記載の技術と同じ手法について説明する。先ず、前もって宣伝したい映画についてマッチさせるキーワードとキーワードに応じたテンプレートを用意しておく。応答フィルタを経由して入力されたツイートに対して最長マッチするキーワードを抽出し、そのキーワードに対応したテンプレートを選択することで、ユーザに対して宣伝情報を発言することが可能となる。このときTL上の全ての発言について応答していると、ユーザから飽きられてしまい、Botの発言がユーザに無視されるようになってしまう。しかし、多くのユーザが着目する話題出た際にのみ発言することで、効果的に宣伝文の露出を行うことが可能となる。   Next, as an example of the utterance sentence generation device 400, the same technique as that described in Non-Patent Document 1 will be described. First, prepare a keyword that matches the movie you want to advertise in advance and a template that matches the keyword. By extracting a keyword having the longest match with a tweet input via a response filter and selecting a template corresponding to the keyword, it is possible to advertise advertising information to the user. At this time, if all utterances on the TL are responded, the user gets bored and the bot's utterance is ignored by the user. However, it is possible to effectively expose the promotional text by speaking only when a topic that many users pay attention to.

以下は、発言用テンプレートの例である。
出演者は、「[映画タイトル]のような映画にもでているよ[宣伝用URL]」、監督名は、「[映画タイトル]も作っているよ[宣伝用URL]」、その他キーワードとしては、「こんな[映画タイトル]もあるよ[宣伝用URL]」等が例示できる。
The following is an example of a speech template.
The performers are also appearing in movies like [Movie Title] [Promotional URL], the director name is [I also make [Movie Title] [Promotional URL]], and other keywords For example, “Some [movie titles are also there [advertisement URL]”.

なお、対話システムの処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを対話システムに読み込ませ、実行することによって本発明の対話システムを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺装置等のハードウェアを含む。   Note that the interactive system of the present invention can be realized by recording the processing of the interactive system on a computer-readable recording medium, reading the program recorded on the recording medium into the interactive system, and executing the program. The computer system here includes an OS and hardware such as peripheral devices.

また、「コンピュータシステム」は、WWW(World Wide Web)システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。   Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW (World Wide Web) system is used. The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。   The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.

以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。   The embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to the embodiments, and includes designs and the like that do not depart from the gist of the present invention.

100;対話情報収集装置
110:抽出人物決定部
120;抽出対話情報決定部
130;送信先情報参照部
140;ユーザ名参照部
150;検索キーワード決定部
160;対話情報収集部
200;応答判定装置
210;ユーザ影響度算出部
220;影響度予測部
230;応答判定部
300;応答フィルタ
400;発話文生成装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100; Dialog information collection apparatus 110: Extraction person determination part 120; Extraction dialog information determination part 130; Transmission destination information reference part 140; User name reference part 150; Search keyword determination part 160; Dialog information collection part 200; User influence degree calculation unit 220; influence degree prediction unit 230; response determination unit 300; response filter 400;

Claims (12)

ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムであって、
前記ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する対話情報収集装置と、
該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する応答判定装置と、
該応答判定がなされた対話情報の中から前記ソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだす応答フィルタと、
該とりだされた対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う発話文生成装置と、
を備えたことを特徴とする対話システム。
A dialogue system for conducting a dialogue on a social network,
And interactive information collecting apparatus for collecting interactive information on the social network,
A response determination device for determining whether to respond to the collected dialogue information;
A response filter that extracts only dialogue information having a strong influence on the social network from the dialogue information for which the response determination is made;
Based on the extracted dialogue information, an utterance sentence generation device for understanding the dialogue information, creating an utterance sentence, and controlling a response by the utterance sentence;
An interactive system characterized by comprising:
前記対話情報収集装置が、
どの範囲の集団に影響を持った人物を抽出するかを決定する抽出人物決定手段と、
抽出人物決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める検索キーワード決定手段と、
該決定した検索キーワードを用いて前記ソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する対話情報収集手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。
The dialogue information collection device
Extraction person determination means for determining which range of groups the influencer is extracted from,
A search keyword determining means for determining a search keyword in accordance with a determination result of the extraction person determination means,
Dialog information collecting means for searching and collecting dialog information on the social network using the determined search keyword;
The interactive system according to claim 1, further comprising:
前記対話情報収集装置が、
どの範囲の集団に影響を持った対話情報を抽出するかを決定する抽出対話情報決定手段と、
抽出対話情報決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める検索キーワード決定手段と、
該決定した検索キーワードを用いて前記ソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する対話情報収集手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。
The dialogue information collection device
Extraction dialog information decision means for deciding which range of group influence dialogue information is to be extracted;
A search keyword determining means for determining a search keyword in accordance with a determination result of the extraction interactive information determining means,
Dialog information collecting means for searching and collecting dialog information on the social network using the determined search keyword;
The interactive system according to claim 1, further comprising:
前記対話情報収集装置が、
取得した前記ソーシャルネットワーク内の返信先情報を参照する返信先情報参照手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。
The dialogue information collection device
Dialogue system according to claim 1, characterized in that with the reply destination information referring unit for referring to the obtained reply destination information in the social network.
前記対話情報収集装置が、
発言中に含まれるユーザ名を参照するユーザ名参照手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。
The dialogue information collection device
2. The dialogue system according to claim 1, further comprising user name reference means for referring to a user name included in the speech.
前記応答判定装置が、
各ユーザの前記ソーシャルネットワーク上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出するユーザ影響度算出手段と、
該算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う応答判定手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。
The response determination device is
It aggregates impact on the social network of each user, and the user influence degree calculating means for calculating a user impact,
A response determination means for performing a response determination based on whether or not the calculated user influence level exceeds a predetermined threshold;
The interactive system according to claim 1, further comprising:
前記応答判定装置が、
定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する影響度予測手段と、
該算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う応答判定手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。
The response determination device is
An impact prediction means for predicting the impact using important words that are regularly updated,
A response determination means for performing a response determination based on whether or not the calculated user influence level exceeds a predetermined threshold;
The interactive system according to claim 1, further comprising:
前記応答判定装置が、高頻度に1対1の応答を行ったユーザに対して、応答することを特徴とする請求項1に記載の対話システム。   The interactive system according to claim 1, wherein the response determination device responds to a user who frequently makes a one-to-one response. 前記ソーシャルネットワークがツイッターであることを特徴とする請求項1から請求項8に記載の対話システム。9. The dialogue system according to claim 1, wherein the social network is Twitter. 前記対話情報収集装置が、タイムラインの中から対話情報を収集することを特徴とする請求項9に記載の対話システム。The dialogue system according to claim 9, wherein the dialogue information collection device collects dialogue information from a timeline. 対話情報収集装置、応答判定装置、応答フィルタ、および発話文生成装置を備え、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法であって、A dialogue method in a dialogue system comprising a dialogue information collection device, a response determination device, a response filter, and an utterance sentence generation device, and performs dialogue on a social network,
前記対話情報収集装置が、前記ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第1のステップと、A first step in which the dialogue information collecting device collects dialogue information on the social network;
前記応答判定装置が、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する第2のステップと、A second step of determining whether or not the response determination device responds to the collected dialogue information;
前記応答フィルタが、該応答判定がなされた対話情報の中から前記ソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだす第3のステップA third step in which the response filter extracts only dialogue information having a strong influence on the social network from the dialogue information for which the response determination has been made;
と、When,
前記発話文生成装置が、該とりだされた対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う第4のステップと、A fourth step in which the utterance sentence generation device performs understanding of the dialogue information, creation of the utterance sentence, and control of a response by the utterance sentence based on the extracted dialogue information;
を備えたことを特徴とする対話方法。A dialogue method characterized by comprising:
対話情報収集装置、応答判定装置、応答フィルタ、および発話文生成装置を備え、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、A program comprising a dialog information collection device, a response determination device, a response filter, and an utterance sentence generation device, causing a computer to execute a dialog method in a dialog system for performing a dialog on a social network,
前記対話情報収集装置が、前記ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第1のステップと、A first step in which the dialogue information collecting device collects dialogue information on the social network;
前記応答判定装置が、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する第2のステップと、A second step of determining whether or not the response determination device responds to the collected dialogue information;
前記応答フィルタが、該応答判定がなされた対話情報の中から前記ソーシャルネットワーク上における影響度が強い対話情報のみをとりだす第3のステップと、A third step in which the response filter extracts only dialogue information having a strong influence on the social network from the dialogue information for which the response determination has been made;
前記発話文生成装置が、該とりだされた対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う第4のステップと、A fourth step in which the utterance sentence generation device performs understanding of the dialogue information, creation of the utterance sentence, and control of a response by the utterance sentence based on the extracted dialogue information;
をコンピュータに実行させるプログラム。A program that causes a computer to execute.
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