JP6635004B2 - 感情推定方法 - Google Patents
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Description
ここで、対話技術における話者の感情を推定する際の課題について説明する。対話技術における、話者の感性(感情)により近付けた応答は、対話継続や満足度で大きい差があるため、その感情の推定の技術が必要である。そして、間違った感情推定での返答により、対話へ興味や集中力が減り、対話の継続が難しくなる。
ロボットの応答:「それは、残念です。」
基準文章X:「私は苦手なんです。昔から子供の時から泳いだことないんです。何度か挑戦したけど駄目でした。泳ぎは苦手です。泳げると楽しいね。」
基準文章1:「私は苦手なんです。昔から子供の時から泳いだことないんです。何度か挑戦したけど駄目でした。」
基準文章2:「泳ぎは苦手です。泳げると楽しいね。」
基準文章3:「昔は女の子はあまり外で泳いじゃ駄目だったの。」
基準文章4:「孫がスイミングスクールに通うようになって、水が怖くなくなってるよ。いいことだね。」
基準文章5:「海外旅行でも海でもプールでも泳がないよ。楽しそうに泳ぐ人を見るのが好き。」
基準文章6:「オリンピックで日本はいっぱいメダルをとれたね。今の日本は泳ぐのが好きなんだね。私は見るのが好きかな。」
基準文章1:感情:−
基準文章2:感情:+
基準文章3:感情:−
基準文章4:感情:+
基準文章5:感情:+
基準文章6:感情:+
基準文章1:「苦手」「駄目」
基準文章2:「苦手」「楽しい」
基準文章3:「駄目」
基準文章4:「怖い」「いいこと」
基準文章5:「楽しい」「好き」
基準文章6:「好き」「好き」
入力文章:「水が怖くて、泳ぐのが駄目です。海外旅行とかオリンピックとかで楽しそうに泳ぐの見るのが大好き」
抽出単語:「水」「怖い」「泳ぐ」「駄目」「楽しい」「泳ぐ」「見る」「好き」
そして、解析器20aは、抽出単語を入力順に関連付けて、推定器50は、各組合せの重み付けを特定する。図8は、本発明の実施の形態1にかかる入力文章に対する感情推定の例を示す図である。つまり、入力順に関連付けられた抽出単語について、感情語関係性辞書40を参照して特定された重み付け値の例である。
SUM=+0.3−0.4+0.9+0.6=+1.4
よって、正負判定器51は、入力文章が示す感情を正、つまりポジティブと判定する。これによって、入力文章が示す感情に沿った応答文を生成し、出力できる。
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
10 入力器
11 音声入力
12 テキスト入力
20 解析器
21 テキスト化
22 形態素解析
23 学習対象抽出
30 学習器
31 教示
32 感情語辞書
33 重み付け手段
40 感情語関係性辞書
200 感情推定装置
20a 解析器
24 判断対象抽出
50 推定器
51 正負判定器
60 応答文生成器
61 ポジティブ文を生成
62 ネガティブ文を生成
Claims (1)
- 入力文章が示す感情を推定する感情推定方法であって、
コンピュータが、
基準文章に対する正負の感情の指定を受け付け、
前記基準文章の中から感情を示す感情語を抽出し、
前記抽出した感情語と、前記基準文章の中の当該感情語から前後の所定数の単語のそれぞれとを関連付けて複数の単語の組合せを生成し、
前記複数の組合せごとに前記指定された感情に基づく重み付けを行い、感情語関係辞書として記憶装置に保存し、
前記入力文章の中から複数の単語を抽出し、当該抽出した複数の単語を入力順に関連付け、
前記感情語関係辞書を参照し、前記入力順に関連付けられた単語の組合せに該当する重み付けを特定し、
前記特定された重み付けを合算して、前記入力文章が示す感情を推定する
感情推定方法。
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JP2018073343A JP2018073343A (ja) | 2018-05-10 |
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ID=62115515
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JP2016216219A Active JP6635004B2 (ja) | 2016-11-04 | 2016-11-04 | 感情推定方法 |
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