JP6576847B2 - 解析システム、解析方法、及び解析プログラム - Google Patents
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前記要点抽出手段は、前記入力文取得手段にて取得した文を対象文として、当該対象文に基づいて、前記要点表現を抽出する。
請求項10に記載の解析プログラムは、文を解析する解析プログラムであって、コンピュータを、解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、として機能させ、前記解析プログラムは、前記対象文の話題に関する解析を行うプログラムであり、前記解析手段は、前記要点表現を含む文に含まれる主部表現と述部表現との組み合わせを抽出し、当該抽出した組み合わせのうち、素材文の話題を示す話題表現を格納する話題辞書格納手段に格納された前記話題表現が前記主部表現又は前記述部表現の少なくとも一方に含まれる組み合わせを特定し、当該特定された組み合わせに基づいて、前記対象文の話題を特定する。
請求項11に記載の解析プログラムは、文を解析する解析プログラムであって、コンピュータを、解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、として機能させ、前記解析プログラムは、前記対象文の評価に関する解析を行うプログラムであって、連続する複数の前記文を含む文群を解析するプログラムであり、前記要点抽出手段は、解析対象となる文群である対象文群に含まれる文のうち、前記対象文群の要点を特定するための表現である要点表現を含む文である要点文を抽出し、前記解析手段は、前記要点抽出手段にて抽出された前記要点文に含まれる各表現の出現頻度に関する情報を特定し、当該特定された情報と、素材文に含まれる各表現の出現頻度に関する情報と前記素材文の評価とを相互に関連付けて構成された評価情報を格納する評価情報格納手段に格納された評価情報とを対比することにより、前記対象文の評価を特定する。
請求項2に記載の解析システム、請求項7に記載の解析方法、又は請求項10に記載の解析プログラムによれば、要点抽出手段にて抽出した要点表現に基づいて、対象文を解析するので、解析に不必要な箇所を除外することにより、当該解析に不必要な箇所に基づいて解析の精度が低下してしまうことを防止でき、解析の精度を向上させることが可能となる。また、話題辞書格納手段に格納された話題表現が主部表現又は述部表現の少なくとも一方に含まれる組み合わせに基づいて、対象文の話題を特定するので、対象文の話題を精度良く特定することが可能となる。
請求項3に記載の解析システム、請求項8に記載の解析方法、又は請求項11に記載の解析プログラムによれば、要点抽出手段にて抽出した要点表現に基づいて、対象文を解析するので、解析に不必要な箇所を除外することにより、当該解析に不必要な箇所に基づいて解析の精度が低下してしまうことを防止でき、解析の精度を向上させることが可能となる。
最初に、実施の形態の基本的概念について説明する。各実施の形態に係る解析システム、解析方法、及び解析プログラムは、文を解析するためのものである。ここで、「文」とは、文字列であって、例えば投稿文や、会話文を含む。ここで、「投稿文」とは、例えば解析システムと相互に通信可能に接続された端末にてユーザによって入力された文(例えば、SNS(social networking service)への投稿等)を含む。また、「会話文」とは、複数の対話者の相互間において行われる会話を公知の方法でテキスト化したものや、テキスト表示を介して会話を行うような表示(画像)対話のテキストを含む。このようにテキスト化を行う方法は任意で、コンピュータの音声認識によって自動的にテキスト化しても構わないし、会話の音声を聞いた人が手動でテキストを打ち込んでテキスト化しても構わない。また、「複数の対話者」とは、代表的には1人の顧客と1人の相談員であるが、人以外を含んでいても構わず、例えば1人の顧客と1台の自動対話装置であっても構わない。なお、以下では、必要に応じて顧客は「CU」、相談員は「OP」として標記する。なお、これらの「文」の単位は任意であり、以下では句点で区切られた文字の羅列を1つの文として説明するが、文章としての体裁を成していなくても構わず、単なる文字の羅列を文としても構わない。
次に、各実施の形態の具体的内容について説明する。
まずは、実施の形態1に係る解析システムについて説明する。この実施の形態1は、概略的に、ユーザによって入力されたSNSへの投稿文を解析するシステムに関する。なお、以下では、上記の投稿文を入力するものを、「ユーザ」と称し、解析システムを管理するものを「管理者」と称して説明する。最初に、本実施の形態1に係る解析システムの構成について説明し、その後に、解析システムで行われる処理について説明する。
まず、本実施の形態1に係る解析システム1及び端末装置30の構成について説明する。図1は、本実施の形態1に係る解析システム1及び端末装置30を機能概念的に示すブロック図である。このように、解析システム1は、ネットワーク20を介して端末装置30と相互に通信可能に接続されている。ここで、図1には端末装置30を1台のみ示しているが、実際には解析システム1は、複数の端末装置30と、これら複数の端末装置30に対して通信可能な共通の解析システム1とを備えて構成されている。ただし、これら複数の端末装置30は、相互に同様に構成することができるため、以下では、1台の端末装置30について説明するものとし、他の端末装置30についてはその説明を省略する。
この解析システム1は、機能概念的に、入力部2、出力部3、制御部4、記憶部5、及び通信部6を接続して構成されており、例えば、公知のデスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレット型コンピュータ、あるいはスマートフォンを用いて構成されている。
端末装置30は、解析システム1と相互に通信可能に接続された端末である。この端末装置30は、機能概念的に、入力部31、出力部32、制御部33、記憶部34、及び通信部35を接続して構成されており、例えば、公知のデスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレット型コンピュータ、あるいはスマートフォンを用いて構成されている。
次に、このように構成された解析システム1において行われる処理について説明する。以下の説明においては、特記する主体を除いて制御部4にて処理が行われるものとする。また、「ステップ」を「S」と略記する。
まず、本実施の形態1に係る解析システム1にて実行される要点辞書作成処理について説明する。図7は、要点辞書作成処理のフローチャートである。この要点辞書作成処理は、概略的に、上述した図3に示す要点辞書DB11に格納された要点辞書を作成するための処理である。なお、この要点辞書作成処理は、解析システム1の入力部2を介して所定方法で起動される。
続いて、本実施の形態1に係る解析システム1にて実行される解析処理について説明する。図10は、解析処理のフローチャートである。この解析処理は、概略的に、対象文の解析を行う処理である。なお、単一の文を解析しても構わないが、本実施の形態1においては、複数の文の集合を含む対象投稿文群を解析するものとして説明する。この解析によって対象投稿文群から具体的に何を特定するかについては任意であるが、本実施の形態1では対象投稿文群の話題及び評価を特定する。ここで、当該解析処理を実行するタイミングは任意であり、本実施の形態1では、入力文取得部7が、様々なユーザのSNSへの投稿を通信部35、ネットワーク20、及び通信部6を介して取得し、取得した投稿の中から、現在時刻から所定期間以内(例えば、1日)の投稿であって、「XXX」を含む複数の投稿を公知の方法で抽出し、これら複数の投稿を集めて図2に示す対象投稿文群とし、この対象投稿文群の解析を行うものとする。ただし、これに限らず、投稿と同時進行で当該解析処理を実行しても構わない。すなわち、ユーザが端末装置30の入力部31を介して「XXX」を含む投稿を行った場合、解析システム1は、当該投稿をネットワーク20を介して取得し、当該投稿を対象投稿文群とし、この対象投稿文群を解析して解析結果をリアルタイムで表示しても構わない。なお、当該解析処理における解析は、上述した要点辞書作成処理にて作成された要点辞書に基づいて行われる。したがって、解析処理は要点辞書作成処理の後に実行される。ただし、解析処理の途中(後述するSC3において対象投稿文群の要点表現を特定する前の段階)で上記の要点辞書作成処理を実行しても構わない。なお、この解析処理は、解析システム1の入力部2を介して所定方法で起動される。以下では、図10を参照して解析処理について説明する。
SB1において、要点抽出部8は、要点抽出処理を行う。この要点抽出処理は、概略的に、対象投稿文群の投稿の要点を抽出する処理である。図11は、要点抽出処理のフローチャートである。以下では、図11を参照して要点抽出処理について説明する。
SB2にて、解析部9は、話題特定処理を行う。この話題特定処理は、概略的に、要点抽出処理において抽出した要点投稿文に基づいて、対象投稿文群の話題を特定する処理である。図12は、話題特定処理のフローチャートである。以下では、図12を参照して話題特定処理について説明する。
SB3において、解析部9は、評価特定処理を行う。この評価特定処理は、概略的に、要点抽出処理において抽出した要点投稿文に基づいて、対象投稿文群の評価を特定する処理である。なお本実施の形態1では、評価として、ユーザの満足度を特定する。図15は、評価特定処理のフローチャートである。以下では、図15を参照して評価特定処理について説明する。
このように、本実施の形態1によれば、要点抽出部8にて抽出した要点表現に基づいて、対象文を解析するので、解析に不必要な箇所を除外することにより、当該解析に不必要な箇所に基づいて解析の精度が低下してしまうことを防止でき、解析の精度を向上させることが可能となる。
続いて、実施の形態2に係る解析システムについて説明する。この実施の形態2は、概略的に、顧客と相談員との会話に基づいて当該会話をテキスト化し、テキスト化された文を解析するシステムに関する。最初に、本実施の形態2に係る解析システムの構成について説明し、その後に、解析システムで行われる処理について説明する。
まず、本実施の形態2に係る解析システム40の構成について説明する。図17は、本実施の形態2に係る解析システム40を機能概念的に示すブロック図である。この解析システム40は、機能概念的に、入力部41、出力部42、制御部43、及び記憶部44を接続して構成されており、例えば、公知のデスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレット型コンピュータ、あるいはスマートフォンを用いて構成されている。
次に、このように構成された解析システム40において行われる処理について説明する。以下の説明においては、特記する主体を除いて制御部43にて処理が行われるものとする。また、「ステップ」を「S」と略記する。
まず、本実施の形態2に係る解析システム40にて実行される要点辞書作成処理について説明する。図23は、要点辞書作成処理のフローチャートである。この要点辞書作成処理は、概略的に、上述した図19に示す要点辞書DB48に格納された要点辞書を作成するための処理である。なお、この要点辞書作成処理は、解析システム40の入力部41を介して所定方法で起動される。
続いて、本実施の形態2に係る解析システム40にて実行される解析処理について説明する。図26は、解析処理のフローチャートである。この解析処理は、概略的に、対象会話文群の解析を行う処理である。この解析によって対象会話文群から具体的に何を特定するかについては任意であるが、本実施の形態2では対象会話文群の話題及び評価を特定する。ここで、当該解析処理を実行するタイミングは任意であり、本実施の形態2では、顧客と相談員の会話を録音しておき、会話が終了した後に、会話の記録を公知の方法でテキスト化して対象会話文群とし、この対象会話文群の解析を行うものとする。ただし、これに限らず、会話と同時進行で当該解析処理を実行しても構わない。すなわち、顧客と相談員の会話を即座に公知の方法でテキスト化して対象会話文群とし、この対象会話文群を解析して解析結果をリアルタイムで表示しても構わない。なお、当該解析処理における解析は、上述した要点辞書作成処理にて作成された要点辞書に基づいて行われる。したがって、解析処理は要点辞書作成処理の後に実行される。ただし、解析処理の途中(後述するSH3において対象会話文群の要点表現を特定する前の段階)で上記の要点辞書作成処理を実行しても構わない。なお、この解析処理は、解析システム40の入力部41を介して所定方法で起動される。以下では、図26を参照して解析処理について説明する。
SG1において、要点抽出部45は、要点抽出処理を行う。この要点抽出処理は、概略的に、対象会話文群の会話の要点を抽出する処理である。図27は、要点抽出処理のフローチャートである。以下では、図27を参照して要点抽出処理について説明する。
SG2にて、解析部46は、話題特定処理を行う。この話題特定処理は、概略的に、要点抽出処理において抽出した要点会話文に基づいて、対象会話文群の話題を特定する処理である。図28は、話題特定処理のフローチャートである。以下では、図28を参照して話題特定処理について説明する。
SG3において、解析部46は、評価特定処理を行う。この評価特定処理は、概略的に、要点抽出処理において抽出した要点会話文に基づいて、対象会話文群の評価を特定する処理である。なお本実施の形態2では、評価として、顧客の満足度を特定する。図31は、評価特定処理のフローチャートである。以下では、図31を参照して評価特定処理について説明する。
このように、本実施の形態2によれば、要点抽出部45にて抽出した要点表現に基づいて、対象文を解析するので、解析に不必要な箇所を除外することにより、当該解析に不必要な箇所に基づいて解析の精度が低下してしまうことを防止でき、解析の精度を向上させることが可能となる。
以上、本発明に係る各実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した各発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。
まず、発明が解決しようとする課題や発明の効果は、前記した内容に限定されるものではなく、本発明によって、前記に記載されていない課題を解決したり、前記に記載されていない効果を奏することもでき、また、記載されている課題の一部のみを解決したり、記載されている効果の一部のみを奏することがある。例えば、解析の精度が従来と同程度の場合であっても、従来と異なる方法にて解析を行うことが出来ている場合には、本願発明の課題が解決されている。
また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散したり統合したりして構成できる。例えば、解析システム1、40の機能を、複数のサーバに分散することもできる。また、解析システム1、40の記憶部5、44に記憶されたデータベースについても、任意に分散したり統合したりすることが可能である。
上記実施の形態2では、評価情報として顧客の満足度の情報を含むものとして説明したが、これに限らず、例えば顧客が相談にて問題を解決できたか否かの情報を含むものであっても構わない。
話題特定処理又は評価特定処理のいずれか一方又は両方を省略してもよく、他の方法で解析を行っても良い。
本実施の形態1において、XXXという製品名に関する投稿の解析を行うものとして説明したが、これに限られない。例えば同様の処理によって、「製品名」の代わりに、「会社名」、「サービス名」、「地名」、「人名」、「国名」等に関する投稿の解析を行うことも可能である。
付記1の解析システムは、文を解析する解析システムであって、解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、を備える。
付記1に記載の解析システム、付記8に記載の解析方法、又は付記9に記載の解析プログラムによれば、要点抽出手段にて抽出した要点表現に基づいて、対象文を解析するので、解析に不必要な箇所を除外することにより、当該解析に不必要な箇所に基づいて解析の精度が低下してしまうことを防止でき、解析の精度を向上させることが可能となる。
2 入力部
3 出力部
4 制御部
5 記憶部
6 通信部
7 入力文取得部
8 要点抽出部
9 解析部
10 要点辞書作成部
11 要点辞書DB
12 話題辞書DB
13 評価DB
14 要点スコアテーブル
20 ネットワーク
30 端末装置
31 入力部
32 出力部
33 制御部
34 記憶部
35 通信部
40 解析システム
41 入力部
42 出力部
43 制御部
44 記憶部
45 要点抽出部
46 解析部
47 要点辞書作成部
48 要点辞書DB
49 話題辞書DB
50 評価DB
51 要点スコアテーブル
Claims (11)
- 文を解析する解析システムであって、
解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、
前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、
複数の前記要点表現を格納する要点辞書格納手段と、を備え、
前記要点抽出手段は、前記対象文に含まれる表現と、前記要点辞書格納手段に格納された前記要点表現とを相互に対比することにより、前記対象文に含まれる要点表現を抽出し、
前記解析システムは、
前記対象文と同一分野に限定されない文の要点を特定するための表現である共通要点表現を格納する共通要点辞書格納手段と、
前記共通要点辞書格納手段に格納された前記共通要点表現と、前記対象文と同一分野の文である特定分野文とに基づいて、前記特定分野文に含まれる前記共通要点表現の出現頻度に関する情報を特定し、当該特定した前記共通要点表現の出現頻度に関する情報に基づいて、前記要点辞書格納手段に前記要点表現を格納する要点辞書作成手段と、を備える、
解析システム。 - 文を解析する解析システムであって、
解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、
前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、を備え、
前記解析システムは、前記対象文の話題に関する解析を行うシステムであり、
前記解析システムは、
素材文の話題を示す話題表現を格納する話題辞書格納手段を備え、
前記解析手段は、前記要点表現を含む文に含まれる主部表現と述部表現との組み合わせを抽出し、当該抽出した組み合わせのうち、前記話題辞書格納手段に格納された前記話題表現が前記主部表現又は前記述部表現の少なくとも一方に含まれる組み合わせを特定し、当該特定された組み合わせに基づいて、前記対象文の話題を特定する、
解析システム。 - 文を解析する解析システムであって、
解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、
前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、を備え、
前記解析システムは、前記対象文の評価に関する解析を行うシステムであって、連続する複数の前記文を含む文群を解析するシステムであり、
前記要点抽出手段は、解析対象となる文群である対象文群に含まれる文のうち、前記対象文群の要点を特定するための表現である要点表現を含む文である要点文を抽出し、
素材文に含まれる各表現の出現頻度に関する情報と、前記素材文の評価と、を相互に関連付けて構成された評価情報を格納する、評価情報格納手段を備え、
前記解析手段は、前記要点抽出手段にて抽出された前記要点文に含まれる各表現の出現頻度に関する情報を特定し、当該特定された情報と、前記評価情報格納手段に格納された評価情報とを対比することにより、前記対象文の評価を特定する、
解析システム。 - 当該解析システムと相互に通信可能に接続された端末装置にてユーザによって入力された文を、前記端末装置から通信を介して取得する入力文取得手段を備え、
前記要点抽出手段は、前記入力文取得手段にて取得した文を対象文として、当該対象文に基づいて、前記要点表現を抽出する、
請求項1から3の何れか一項に記載の解析システム。 - 連続する複数の前記文を含む文群を解析する前記解析システムであって、
前記要点抽出手段は、解析対象となる文群である対象文群に含まれる文のうち、前記対象文群の要点を特定するための表現である要点表現を含む文である要点文を抽出し、
前記解析手段は、前記要点抽出手段にて抽出された前記要点文に基づいて、前記対象文群を解析する、
請求項1から4の何れか一項に記載の解析システム。 - 文を解析する解析方法であって、
要点抽出手段が、解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出工程と、
解析手段が、前記要点抽出工程にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析工程と、を含み、
前記要点抽出手段は、前記対象文に含まれる表現と、複数の前記要点表現を格納する要点辞書格納手段に格納された前記要点表現とを相互に対比することにより、前記対象文に含まれる要点表現を抽出し、
前記解析方法は、
要点辞書作成手段が、前記対象文と同一分野に限定されない文の要点を特定するための表現である共通要点表現を格納する共通要点辞書格納手段に格納された前記共通要点表現と、前記対象文と同一分野の文である特定分野文とに基づいて、前記特定分野文に含まれる前記共通要点表現の出現頻度に関する情報を特定し、当該特定した前記共通要点表現の出現頻度に関する情報に基づいて、前記要点辞書格納手段に前記要点表現を格納する要点辞書作成工程、を含む、
解析方法。 - 文を解析する解析方法であって、
要点抽出手段が、解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出工程と、
解析手段が、前記要点抽出工程にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析工程と、を含み、
前記解析方法は、前記対象文の話題に関する解析を行う方法であり、
前記解析手段は、前記要点表現を含む文に含まれる主部表現と述部表現との組み合わせを抽出し、当該抽出した組み合わせのうち、素材文の話題を示す話題表現を格納する話題辞書格納手段に格納された前記話題表現が前記主部表現又は前記述部表現の少なくとも一方に含まれる組み合わせを特定し、当該特定された組み合わせに基づいて、前記対象文の話題を特定する、
解析方法。 - 文を解析する解析方法であって、
要点抽出手段が、解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出工程と、
解析手段が、前記要点抽出工程にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析工程と、を含み、
前記解析方法は、前記対象文の評価に関する解析を行う方法であって、連続する複数の前記文を含む文群を解析する方法であり、
前記要点抽出手段は、解析対象となる文群である対象文群に含まれる文のうち、前記対象文群の要点を特定するための表現である要点表現を含む文である要点文を抽出し、
前記解析手段は、前記要点抽出手段にて抽出された前記要点文に含まれる各表現の出現頻度に関する情報を特定し、当該特定された情報と、素材文に含まれる各表現の出現頻度に関する情報と前記素材文の評価とを相互に関連付けて構成された評価情報を格納する評価情報格納手段に格納された評価情報とを対比することにより、前記対象文の評価を特定する、
解析方法。 - 文を解析する解析プログラムであって、
コンピュータを、
解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、
前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、
として機能させ、
前記要点抽出手段は、前記対象文に含まれる表現と、複数の前記要点表現を格納する要点辞書格納手段に格納された前記要点表現とを相互に対比することにより、前記対象文に含まれる要点表現を抽出し、
前記コンピュータを、
前記対象文と同一分野に限定されない文の要点を特定するための表現である共通要点表現を格納する共通要点辞書格納手段に格納された前記共通要点表現と、前記対象文と同一分野の文である特定分野文とに基づいて、前記特定分野文に含まれる前記共通要点表現の出現頻度に関する情報を特定し、当該特定した前記共通要点表現の出現頻度に関する情報に基づいて、前記要点辞書格納手段に前記要点表現を格納する要点辞書作成手段、として機能させるための解析プログラム。 - 文を解析する解析プログラムであって、
コンピュータを、
解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、
前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、
として機能させ、
前記解析プログラムは、前記対象文の話題に関する解析を行うプログラムであり、
前記解析手段は、前記要点表現を含む文に含まれる主部表現と述部表現との組み合わせを抽出し、当該抽出した組み合わせのうち、素材文の話題を示す話題表現を格納する話題辞書格納手段に格納された前記話題表現が前記主部表現又は前記述部表現の少なくとも一方に含まれる組み合わせを特定し、当該特定された組み合わせに基づいて、前記対象文の話題を特定する、
解析プログラム。 - 文を解析する解析プログラムであって、
コンピュータを、
解析対象となる文である対象文のうち、前記対象文の要点を特定するための表現である要点表現を抽出する要点抽出手段と、
前記要点抽出手段にて抽出された前記要点表現に基づいて、前記対象文を解析する解析手段と、
として機能させ、
前記解析プログラムは、前記対象文の評価に関する解析を行うプログラムであって、連続する複数の前記文を含む文群を解析するプログラムであり、
前記要点抽出手段は、解析対象となる文群である対象文群に含まれる文のうち、前記対象文群の要点を特定するための表現である要点表現を含む文である要点文を抽出し、
前記解析手段は、前記要点抽出手段にて抽出された前記要点文に含まれる各表現の出現頻度に関する情報を特定し、当該特定された情報と、素材文に含まれる各表現の出現頻度に関する情報と前記素材文の評価とを相互に関連付けて構成された評価情報を格納する評価情報格納手段に格納された評価情報とを対比することにより、前記対象文の評価を特定する、
解析プログラム。
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