JP6926569B2 - 情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理プログラム Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理プログラムに関する。
特許文献1では、映像の捕捉またはセンサ情報の捕捉によって個人の精神状態情報を収集して分析し、個人の気分などを決定してソーシャルネットワーク上で共有することが提案されている。
特表2014−501967号公報
文章の作成者が当該文章の作成した時の感情が、正しく読み手に伝わらないために、コミュニケーション上の誤解が生じ、ひいては当事者同士の関係性を悪化させてしまう場合があった。
請求項1に記載の情報処理装置は、文章情報を作成する文章情報作成者の生理情報、及び前記文章情報作成者が作成した文章の内容から感情に関する特徴情報を取得する感情情報取得手段と、前記感情情報取得手段によって取得された前記生理情報及び前記特徴情報から感情情報を特定し、当該感情情報に対して対応するべき内容を表す予め定めたレコメンド情報を通知するレコメンド情報通知手段と、を有する
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、前記文章情報は注釈であり、前記感情情報取得手段が取得した感情情報を当該注釈に付与する感情情報付与手段を更に有する。
請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の発明において、前記注釈に付与される感情情報が、当該感情情報を表す表情マークである。
請求項4に記載の発明は、請求項3に記載の発明において、前記感情情報取得手段は、文章情報の作成に関連する複数種類の予め定めた情報から推測した感情情報を取得し、前記表情マークは、前記複数種類の予め定めた情報に応じて表示が異なるものである。
請求項5に記載の発明は、請求項2に記載の発明において、前記感情情報が付与された注釈をフィルタリングする注釈フィルタリング手段を更に有する。
請求項6に記載の発明は、請求項5に記載の発明において、前記注釈フィルタリング手段は、予め設定された感情情報が付与された注釈を優先的に表示する機能を有する。
請求項7に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、前記感情情報付与手段によって注釈に付与された感情情報のうち予め定めた感情に対応する前記感情情報が付与された前記レコメンド情報をフィルタリングするレコメンドフィルタリング手段を更に有する。
請求項8に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、前記文章情報は文書内容であり、前記感情情報取得手段が取得した感情情報を、当該文書内容の段落毎に付与する感情情報付与手段を更に有する。
請求項9に記載の発明は、請求項8に記載の発明において、前記レコメンド情報通知手段は、前記感情情報付与手段によって付与された前記感情情報のうち予め定めた前記感情情報が付与された段落を、注釈を付与すべき優先度が高い段落として通知するものである。
請求項10に記載の情報処理装置は、文書作成者の生理情報を取得する、生理情報取得手段と、前記文書作成者が作成した文書の内容から感情に関する特徴情報を取得する、特徴情報取得手段と、前記生理情報及び前記特徴情報を用いて推測した前記文書作成者の感情に対して対応すべき内容を表す予め定めたコメントを、当該文書の読み手が次に取るべき対応をレコメンドするレコメンド情報として通知する通知手段と、を有する。
請求項11に記載の発明は、請求項10に記載の発明において、前記文書の段落毎に前記文書作成者が段落の作成時における感情を推測する推測手段を更に有し、前記通知手段が、前記推測手段によって推測された前記感情に対して対応すべき内容を表す予め定めたコメントを前記レコメンド情報として通知する。
請求項12に記載の発明は、請求項11に記載の発明において、前記通知手段は、前記推測された感情のうち予め定めた感情が付与された段落を、注釈を付与すべき優先度が高い段落として通知するものである。
請求項13に記載の情報処理システムは、文書作成者の生理情報を取得する生理情報取得手段と、前記文書作成者が作成した文書の内容から感情に関する特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、を含むクライアントコンピュータと、前記生理情報及び前記特徴情報から感情情報を特定し、当該感情情報に対して対応すべき内容を表す予め定めたレコメンド情報を前記クライアントコンピュータに通知する通知手段を含むサーバコンピュータと、を備える。
請求項14に記載の情報処理プログラムは、コンピュータを、請求項1〜12の何れか1項に記載の情報処理装置の各部として機能させる。
請求項15に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、前記レコメンド情報通知手段は、前記感情情報及び前記レコメンド情報を併せて表示する。
請求項1に記載の情報処理装置によれば、文章作成者の当該文章作成時における感情に基づき、当該文章の読み手が次に取るべき対応がレコメンドされるため、文章作成者の感情が伝わらないことによるコミュニケーション上の誤解を防ぎ、当事者同士の関係性の悪化を防ぐことが可能な情報処理装置を提供できる。
請求項2に記載の発明によれば、注釈を作成した注釈作成者の感情を知ることができる。
請求項3に記載の発明によれば、文章で感情情報を付与する場合に比べて、注釈作成者の感情を容易に認識できる。
請求項4に記載の発明によれば、1種類の文書作成に関する情報から推測した感情情報を取得する場合に比べて、より多くの種類の感情を、感情マークにより表現できる。
請求項5に記載の発明によれば、感情情報が付与された注釈を優先的に参照できる。
請求項6に記載の発明によれば、感情情報が付与された全ての注釈の中から所望の感情情報が付与された注釈を検索して参照する場合に比べて、所望の感情情報が付与された注釈を容易に参照できる。
請求項7に記載の発明によれば、全てのレコメンド情報の中から所望のレコメンド情報を検索して参照する場合に比べて、所望の感情情報が付与されたレコメンド情報を容易に参照できる。
請求項8に記載の発明によれば、文書作成者の段落毎の文章作成時の感情を推測できる。
請求項9に記載の発明によれば、レコメンド情報なしで注釈を付与する場合に比べて、注釈を付与すべき段落を容易に認識できる。
請求項10に記載の発明によれば、文章作成者の当該文章作成時における生理情報及び特徴情報に基づき、当該文章の読み手が次に取るべき対応がレコメンドされるため、文章作成者の感情が伝わらないことによるコミュニケーション上の誤解を防ぎ、当事者同士の関係性の悪化を防ぐことが可能な情報処理装置を提供できる。
請求項11に記載の発明によれば、文書の段落毎の文書作成者の感情を知ることができる。
請求項12に記載の発明によれば、レコメンド情報なしで注釈を付与する場合に比べて、注釈を付与すべき段落を容易に認識できる。
請求項13に記載の発明によれば、文章作成者の当該文章作成時における感情に基づき、当該文章の読み手が次に取るべき対応がレコメンドされるため、文章作成者の感情が伝わらないことによるコミュニケーション上の誤解を防ぎ、当事者同士の関係性の悪化を防ぐことが可能な情報処理システムを提供できる。
請求項14に記載の発明によれば、文章作成者の当該文章作成時における感情に基づき、当該文章の読み手が次に取るべき対応がレコメンドされるため、文章作成者の感情が伝わらないことによるコミュニケーション上の誤解を防ぎ、当事者同士の関係性の悪化を防ぐことが可能な情報処理プログラムを提供できる。
本実施形態に係る情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る情報処理装置において、再考対象の文書情報の作成時の感情を表す感情マークを注釈として付与する場合の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 再考対象の文書情報の作成時の感情を表す感情マークを注釈として付与した例を示す図である。 再考対象の文書情報の作成時の怒りの感情でフィルタリングを行って、怒りの感情を表す感情マークが付与された注釈をフィルタリングして抽出した例を示す図である。 本実施形態に係る情報処理装置において、再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報の作成時の感情を表す感情マークを注釈として付与する場合の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 再考対象の文書情報に対するコメントと感情マークとを注釈として付与した例を示す図である。 注釈作成時の怒りの感情でフィルタリングを行って、怒りの感情を表す感情マークが付与された注釈をフィルタリングして抽出した例を示す図である。 リアルタイムで感情マークを付与すると共に、レコメンド情報としてのアドバイスを注釈に付与した状態の一例を示す図である。 コンピュータにプログラムを実行させることにより、本実施形態に係る情報処理装置の各部として機能させる場合の構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係る情報処理装置を、サーバネットワークシステムとして構築された情報処理システムの形態とした場合の構成例を示す図である。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。図1は、本実施形態に係る情報処理装置10の概略構成を示すブロック図である。なお、本実施形態に係る情報処理装置10は、文章情報に対して注釈(所謂アノテーション)を付与する処理を行うものである。
本実施形態に係る情報処理装置10は、文章作成者生理情報計測部12、文章特徴情報抽出部14、注釈作成者生理情報計測部16、注釈特徴情報抽出部18、情報格納部20、注釈付与部11、及び出力部30を含んで構成されている。
文章作成者生理情報計測部12は、文書情報を構成する文章情報を作成する文書作成者の生理情報を計測する。例えば、再考対象の文書情報を文書作成者が作成しているときの生理情報を計測する。生理情報としては、例えば、体温、脈拍、呼吸、心拍数、温度、及び表情などが一例として挙げられるが、これら以外の生理情報を計測してもよい。また、文章作成者生理情報計測部12は、一例としてウェブカメラや周知の種々のセンサ等を用いて生理情報を計測する。
文章特徴情報抽出部14は、作成された文書情報を構成する文章情報に含まれる文書作成者の感情に関する特徴情報を抽出する。例えば、作成された文章情報の中から感情に関する単語や、文節、文などを一例として特徴情報として抽出する。
注釈作成者生理情報計測部16は、文書情報に対する注釈の文章情報を作成する注釈作成者の生理情報を計測する。例えば、再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報を注釈作成者が作成しているときの生理情報を計測する。生理情報としては、例えば、体温、脈拍、呼吸、心拍数、温度、及び表情などが一例として挙げられるが、これら以外の生理情報を計測してもよい。また、注釈作成者生理情報計測部16は、一例としてウェブカメラや周知の種々のセンサ等を用いて生理情報を計測する。
注釈特徴情報抽出部18は、作成された注釈の文章情報に含まれる注釈作成者の感情に関する特徴情報を抽出する。例えば、作成された文章情報の中から感情に関する単語や。文節、分などを一例として特徴情報として抽出する。
情報格納部20は、文章作成者生理情報計測部12の計測結果、文章特徴情報抽出部14の抽出結果、注釈作成者生理情報計測部16の計測結果、注釈特徴情報抽出部18の抽出結果、及び再考対象の文書情報等を格納する。また、情報格納部20は、文書情報を作成した作成者(文書作成者及び注釈作成者の少なくとも一方)の感情を推測するための情報が予め格納されている。例えば、感情を推測するための情報として、感情の種類毎の生理情報(体温、脈拍、呼吸、心拍数、温度等)の値を定めた情報や、感情の種類毎に予め定めた文章表現等の情報などが情報格納部20に格納されている。或いは、感情を推測するための情報として、感情の種類毎の特徴情報を定めた情報、及び感情の強度毎の生理情報の値を定めた情報などが情報格納部20に格納される。
注釈付与部11は、情報格納部20に格納された各情報を用いて、文章情報の作成時における作成者(文書作成者及び注釈作成者の少なくとも一方)の感情を推測して、推測した感情を表す感情情報として予め定めた感情マークを注釈として付与する処理を行う。なお、本実施形態では、感情情報として感情マークを注釈に付与する例を説明するが、これに限るものではなく、感情を表す文字等の他の感情情報でもよい。また、感情マークは、種々の予め定めた顔文字や、人の喜怒哀楽等を予め定めた顔画像などが一例として適用される。
詳細には、注釈付与部11は、感情推測部22、感情マーク設定部24、リコメンド設定部26、及びフィルタリング部28を含む。
感情推測部22は、情報格納部20に格納された生理情報及び特徴情報を含む情報に基づいて、文章情報を作成した作成者の感情を推測する。推定する感情の一例としては、喜び、悲しみ、怒り、諦め、驚き、嫌悪、恐怖などがあるが、これに限定されるものではない。本実施形態では、再考対象(所謂レビュー対象)の文書情報を構成する文章情報を作成した文書作成者の感情、または再考対象の文書情報に対する注釈の文書情報を作成した注釈作成者の感情を推測する。感情推測部22は、例えば、文章情報の作成時の生理情報と、文章情報に含まれる感情に関する特徴情報とに対応する感情を、情報格納部20に格納された感情を推測するための情報から読み出すことにより推測する。或いは、文章情報に含まれる感情に関する特徴情報から感情の種類を推測し、文章情報の作成時の生理情報から推測した感情の強度を推測してもよい。感情の推測方法は、例えば、特許文献1の精神状態情報の分析等の周知技術を用いて推測されるので、ここでは詳細な説明を省略する。なお、情報格納部20に格納する情報を個人毎に蓄積して、感情推測部22の推測結果の是非を学習することで、感情推測部22による感情の推測精度を向上させてもよい。また、感情推測部22は、感情の種類に加えて感情の度合いを含めて推測してもよい。例えば、感情の種類毎に感情の度合いを複数段階(例えば、3段階等)で推測してもよい。
感情マーク設定部24は、感情推測部22によって推測された感情に対応する予め定めた感情マークを注釈に設定する。例えば、感情の種類毎の感情マークを予め定めて情報格納部20に格納しておき、感情推測部22によって推測された感情に対応する感情マークを読み出して注釈に設定する。或いは、感情の種類及びその度合いに応じた感情マークを予め定めて情報格納部20に格納しておき、感情推測部22によって推測された感情の種類とその度合いに対応する感情マークを読み出して注釈に設定する。感情マークは、上述のように、一例として、顔文字や顔画像などで表現されるものが適用される。
リコメンド設定部26は、感情推測部22の推測結果に基づいて、注釈を参照する人に対して対応すべき内容のアドバイスを行う。換言すれば、レコメンド設定部26は、感情情報を取得し、取得した感情情報に基づきレコメンド情報を通知する。例えば、感情の種類毎に予め定めたコメントを情報格納部20に格納しておき、感情推測部22によって推測された感情に対応するコメントを読み出してレコメンド情報としてアドバイスするように設定してもよい。或いは、感情の種類毎の過去の対応内容(例えば、注釈に記載されたコメントに対する修正内容など)を情報格納部20に格納しておき、感情推測部22によって推測された感情に対応する対応内容を読み出してレコメンド情報としてアドバイスするように設定してもよい。或いは、感情の種類とその度合い毎に予め定めたコメントを情報格納部20に格納しておき、感情推測部22によって推測された感情の種類及び感情の度合いに対応するコメントを読み出してレコメンド情報としてアドバイスするように設定してもよい。なお、レコメンド設定部26は、感情推測部22により推測された感情情報に基づき、注釈を付与すべき優先度が高い段落を通知してもよい。例えば、怒りの感情を表す感情情報が推測された文章の段落を、注釈を付与すべき優先度が高い段落として設定し、通知してもよい。
フィルタリング部28は、感情マーク設定部24によって設定された感情マークに基づいて、予め定めた感情の注釈を抽出するようにフィルタリングする。例えば、怒りの感情で注釈をフィルタリングして、怒りの感情を表す感情マークが付与された注釈を抽出する。フィルタリングする感情は、予め定めた感情としてもよいし、フィルタリングする際に設定可能としてもよい。なお、フィルタリング部28は、感情マーク設定部24によって設定された感情マークに基づいて、リコメンド設定部26によって設定されたレコメンド情報を予め定めた感情でフィルタリングしてもよい。例えば、怒りの感情でレコメンド情報をフィルタリングして、怒りの感情を表す感情マークが付与された注釈のレコメンド情報を抽出してもよい。また、フィルタリング部28は、感情度合いを含めてフィルタリングしてもよい。例えば、予め定めた度合い以上の予め定めた種類の感情の注釈を抽出してもよい。
また、出力部30は、フィルタリング部28によってフィルタリングされた注釈が付与された文書情報を出力する。出力の一例としては、注釈が付与された文書情報をモニタ等の表示部に表示してもよい。或いは、注釈が付与された文書情報を他の情報処理装置等へ送信してもよい。
続いて、上述のように構成された本実施形態に係る情報処理装置10で行われる注釈を生成する際の処理について説明する。
まず、再考対象の文書情報の作成時の感情を表す感情マークを注釈として付与する場合の具体的な処理について説明する。図2は、本実施形態に係る情報処理装置10において、再考対象の文書情報の作成時の感情を表す感情マークを注釈として付与する場合の処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図2の処理は、再考対象の文書情報を作成する文書作成者が、再考対象の文書情報に対して再考をしてもらうための注釈を付与する際の処理であり、例えば、再考対象の文書情報を作成する予め定めた指示が行われた場合に開始する。
ステップ100では、文章特徴情報抽出部14が、作成した再考対象の文書情報を取得してステップ102へ移行する。
ステップ102では、文章作成者生理情報計測部12が、文書情報を構成する文章情報の作成時における文書作成者の生理情報を計測してステップ104へ移行する。
ステップ104では、文章特徴情報抽出部14が、再考対象の文書情報を構成する文章情報に含まれる文書作成者の感情に関する特徴情報を抽出してステップ106へ移行する。なお、ステップ102とステップ104の処理順は、逆にしてステップ104の処理を実行後にステップ102の処理を実行してもよい。
ステップ106では、情報格納部20が、文章特徴情報抽出部14が取得した文章情報、文章作成者生理情報計測部12が計測した生理情報、及び文章特徴情報抽出部14が抽出した特徴情報を格納してステップ108へ移行する。
ステップ108では、感情推測部22が、情報格納部20に格納された各情報を用いて、再考対象の文書情報を作成した文書作成者の文章作成時の感情を推測してステップ110へ移行する。例えば、感情推測部22が、再考対象の文書情報を構成する文章情報を作成したときの生理情報、及び再考対象の文書情報を構成する文章情報の特徴情報を情報格納部20から取得し、取得した情報に基づいて再考対象の文書情報の作成時の文書作成者の感情を推測する。
ステップ110では、感情マーク設定部24が、感情推測部22によって推測された感情に対応する予め定めた感情マークを注釈に付加してステップ112へ移行する。感情マーク設定部24は、例えば、図3に示すように、再考対象の文書情報の段落毎に、「ここにコメントしてください」に加えて、感情マーク(図3では、(#`エ´))を注釈として付与する。
ステップ112では、リコメンド設定部26が、感情推測部22によって推測された感情に対応するアドバイスを注釈に設定してステップ114へ移行する。すなわち、リコメンド設定部26は、感情情報推測部22が推測した感情情報を取得して、取得した感情情報に対応するアドバイスをリコメンド情報として注釈に設定する。リコメンド設定部26は、例えば、図3に示すように、「文章から”怒り”の感情が読み取れます。より良い修正案を指摘ください。」をレコメンド情報として設定する。
ステップ114では、フィルタリング部28が、予め定めた感情に対応する注釈をフィルタリングしてステップ116へ移行する。フィルタリング部28は、図4に示すように、例えば、怒りの感情でフィルタリングを行って、怒りの感情を表す感情マークが付与された注釈をフィルタリングして抽出する。なお、どの感情でフィルタリングするかは、予め設定してもよいし、文書作成者がフィルタリングを行う際に設定してもよい。また、ステップ114の処理は省略してもよい。或いは、リコメンド設定部26によってレコメンド情報が設定されている場合には、ステップ114において、フィルタリング部28が、感情マーク設定部24によって設定された感情マークに基づいて、予め定めた感情でリコメンド設定部26によって設定されたレコメンド情報をフィルタリングして、予め定めた感情に対するレコメンド情報を抽出してもよい。なお、感情の度合いまで判別可能な場合には、感情の度合いでレコメンド情報をフィルタリングして、予め定めた度合いの感情に対するレコメンド情報を抽出してもよい。
ステップ116では、出力部30が、再考対象の文書情報に対して再考のための注釈の付与を終了するか否かを判定する。該判定は、一例として、文書作成者が終了を指示したか否かを判定する。該判定が否定された場合にはステップ118へ移行し、肯定された場合にはステップ120へ移行する。
ステップ118では、文章特徴情報抽出部14が、文章情報を修正した再考対象の文書情報を取得してステップ102に戻って、上述の処理を繰り返す。
一方、ステップ120では、出力部30が、注釈が付与された文書情報を出力して一連の処理を終了する。出力部30は、例えば、上述したように、注釈が付与された文書情報をモニタ等の表示部に表示してもよいし、注釈が付与された文書情報を他の情報処理装置等へ送信してもよい。また、ここで、文書作成者が出力部30によって出力された感情マークが付加された注釈を確認して、注釈の削除やコメントの追加等を行ってもよい。
次に、再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報の作成時の感情を表す感情マークを注釈として付与する場合具体的な処理について説明する。図5は、本実施形態に係る情報処理装置10において、再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報の作成時の感情を表す感情マークを注釈として付与する場合の処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図5の処理は、再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報を作成する注釈作成者が、注釈を作成する際の処理であり、例えば、再考対象の文書情報の注釈を作成する予め定めた指示が行われた場合に開始する。
ステップ200では、注釈特徴情報抽出部18が、注釈が付与された再考対象の文書情報を取得してステップ202へ移行する。
ステップ202では、注釈作成者生理情報計測部16が、再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報の作成時における注釈作成者の生理情報を計測してステップ204へ移行する。
ステップ204では、注釈特徴情報抽出部18が、注釈の文章情報に含まれる注釈作成者の感情に関する特徴情報を抽出してステップ206へ移行する。なお、ステップ202とステップ204の処理順は、逆にしてステップ204の処理を実行後にステップ202の処理を実行してもよい。
ステップ206では、情報格納部20が、注釈特徴情報抽出部18が取得した注釈の文章情報、注釈作成者生理情報計測部16が計測した生理情報、及び注釈特徴情報抽出部18が抽出した特徴情報を格納してステップ208へ移行する。
ステップ208では、感情推測部22が、情報格納部20に格納された各情報を用いて、再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報を作成した注釈作成者の感情を推測してステップ210へ移行する。例えば、再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報を作成したときの生理情報、及び再考対象の文書情報に対する注釈の特徴情報を情報格納部20から取得し、取得した情報に基づいて再考対象の文書情報に対する注釈の文章情報の作成時における注釈作成者の感情を推測する。
ステップ210では、感情マーク設定部24が、感情推測部22によって推測された感情に対応する予め定めた感情マークを注釈に付加してステップ212へ移行する。感情マーク設定部24は、例えば、図6に示すように、再考対象の文書情報に対するコメントと感情マークとを注釈として付与する。図6の例では、「怒っている感情のコメント」と感情マーク((#`エ´))を付与した注釈と、「うれしい感情のコメント」と感情マーク(^_^)を付与した注釈とが各々各ページに付与された例を示す。
ステップ212では、リコメンド設定部26が、感情推測部22によって推測された感情に対応するアドバイスを注釈に設定してステップ214へ移行する。すなわち、リコメンド設定部26は、感情情報推測部22から感情情報を取得して、取得した感情情報に対応するアドバイスをリコメンド情報として注釈に設定する。リコメンド設定部26は、例えば、図6に示すように、「”怒り”のコメントです。重要度(高)で対応する必要があります。」、「”よろこび”のコメントです。元の文章を気に入っていただいています。このままの方向性を保ってください。」、及び「”怒り”のコメントです。怒りの度合いは比較的少ないですが、対処が必要かどうか判断してください。」等のようにコメントをレコメンド情報として設定する。
ステップ214では、フィルタリング部28が、予め定めた感情に対応する注釈をフィルタリングしてステップ216へ移行する。フィルタリング部28は、図7に示すように、例えば、怒りの感情でフィルタリングを行って、怒りの感情を表す感情マークが付与された注釈をフィルタリングして抽出する。なお、どの感情でフィルタリングするかは、予め設定してもよいし、文書作成者がフィルタリングを行う際に設定してもよい。また、ステップ214の処理は省略してもよい。或いは、リコメンド設定部26によってレコメンド情報が設定されている場合には、ステップ214において、フィルタリング部28が、感情マーク設定部24によって設定された感情マークに基づいて、予め定めた感情でリコメンド設定部26によって設定されたレコメンド情報をフィルタリングして、予め定めた感情に対するレコメンド情報を抽出してもよい。なお、感情の度合いまで判別可能な場合には、感情の度合いでレコメンド情報をフィルタリングして、予め定めた度合いの感情に対するレコメンド情報を抽出してもよい。
ステップ216では、出力部30が、再考対象の文書情報に対する注釈の付与を終了するか否かを判定する。該判定は、一例として、注釈作成者が終了を指示したか否かを判定する。該判定が否定された場合にはステップ218へ移行し、肯定された場合にはステップ220へ移行する。
ステップ218では、注釈特徴情報抽出部18が、修正した注釈を取得してステップ202に戻って、上述の処理を繰り返す。なお、修正した注釈を取得して上述の処理を繰り返す場合には、例えば、図8に示すように、リアルタイムで感情マークを付与すると共に、レコメンド情報としてのアドバイス(図8の(リコメンド))を注釈に付与してもよい。
一方、ステップ220では、出力部30が、注釈が付与された文書情報を出力して一連の処理を終了する。出力部30は、例えば、上述したように、注釈が付与された文書情報をモニタ等の表示部に表示してもよいし、注釈が付与された文書情報を他の情報処理装置等へ送信してもよい。また、ここで、注釈作成者が出力部30によって出力された感情マークが付加された注釈を確認して、注釈の削除やコメントの追加等を行ってもよい。
なお、本実施形態に係る情報処理装置10は、一例としては、コンピュータにプログラム実行させることにより、上述の情報処理装置10の各部として機能させる形態を適用してもよい。この場合には、例えば、図9に示すように、情報処理装置10は、CPU50、ROM52、RAM54、及び入出力ポート56を備える。入出力ポート56には、ディスプレイ58、マウス60、キーボード62、及びハードディスク(HDD)64等の記憶装置が接続される。そして、ハードディスク64に、文書情報に対して注釈を付与する処理(図2や図5の処理)を行うための情報処理プログラムが記憶され、当該情報処理プログラムをCPU50が実行することにより、上述の各部として機能する。
或いは、情報処理装置10は、図10に示すように、サーバ装置40とクライアントコンピュータ44がネットワークに接続されたサーバネットワークシステムとして構築された情報処理システムの形態としてもよい。すなわち、情報処理システムの形態を適用する場合には、情報処理装置10は、図10に示すように、サーバ装置40及び複数のクライアントコンピュータ44がネットワーク等の通信部42に接続されて構成される。なお、通信部42としては、例えば、インターネットやイーサネット(登録商標)等の各種ネットワークを適用する。また、サーバ装置40及びクライアントコンピュータ44の各々は、図9に示した情報処理装置10の構成が適用される。また、図10では、クライアントコンピュータ44は2台示すが、2台に限るものではない。また、図10に示すような情報処理システムの形態を適用する場合には、例えば、サーバ装置40が情報格納部20の機能を有し、クライアントコンピュータ44が文章特徴情報抽出部14、注釈特徴情報抽出部18、注釈付与部11、及び出力部30の機能を有してもよい。或いは、サーバ装置40が情報格納部20及び注釈付与部11の機能を有し、クライアントコンピュータ44が文章特徴情報抽出部14、注釈特徴情報抽出部18、及び出力部30の機能を有してもよい。また、文章作成者生理情報計測部12、及び注釈作成者生理情報計測部16は、クライアントコンピュータ44に機能を持たせてもよいし、クライアントコンピュータ44とは別の装置の機能としてもよい。なお、情報処理装置10の各部の機能は、サーバ装置40、及び複数のクライアントコンピュータ44の何れで行うかは適宜設定してもよい。 また、上記の実施形態に係る情報処理装置10で行われる図2、5に示す処理は、ソフトウエアで行われる処理としてもよいし、ハードウエアで行われる処理としてもよいし、双方を組み合わせた処理としてもよい。また、情報処理装置10で行われる処理は、プログラムとして記憶媒体に記憶して流通させるようにしてもよい。
また、本発明は、上記に限定されるものでなく、上記以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。
10 情報処理装置
11 注釈付与部
12 文章作成者生理情報計測部
14 文章特徴情報抽出部
16 注釈作成者生理情報計測部
18 注釈特徴情報抽出部
20 情報格納部
22 感情推測部
24 感情マーク設定部
26 リコメンド設定部
28 フィルタリング部
30 表示部
40 サーバ装置
44 クライアントコンピュータ

Claims (15)

  1. 文章情報を作成する文章情報作成者の生理情報、及び前記文章情報作成者が作成した文章の内容から感情に関する特徴情報を取得する感情情報取得手段と、
    前記感情情報取得手段によって取得された前記生理情報及び前記特徴情報から感情情報を特定し、当該感情情報に対して対応するべき内容を表す予め定めたレコメンド情報を通知するレコメンド情報通知手段と、
    を有する情報処理装置。
  2. 前記文章情報は注釈であり、
    前記感情情報取得手段が取得した感情情報を当該注釈に付与する感情情報付与手段を更に有する、請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記注釈に付与される感情情報が、当該感情情報を表す表情マークである、請求項2に記載の情報処理装置。
  4. 前記感情情報取得手段は、文章情報の作成に関連する複数種類の予め定めた情報から推測した感情情報を取得し、
    前記表情マークは、前記複数種類の予め定めた情報に応じて表示が異なるものである、請求項3に記載の情報処理装置。
  5. 前記感情情報が付与された注釈をフィルタリングする注釈フィルタリング手段を更に有する、請求項2に記載の情報処理装置。
  6. 前記注釈フィルタリング手段は、予め設定された感情情報が付与された注釈を優先的に表示する機能を有する、請求項5に記載の情報処理装置。
  7. 前記感情情報付与手段によって注釈に付与された感情情報のうち予め定めた感情に対応する前記感情情報が付与された前記レコメンド情報をフィルタリングするレコメンドフィルタリング手段を更に有する、請求項2に記載の情報処理装置。
  8. 前記文章情報は文書内容であり、
    前記感情情報取得手段が取得した感情情報を、当該文書内容の段落毎に付与する感情情報付与手段を更に有する、請求項1に記載の情報処理装置。
  9. 前記レコメンド情報通知手段は、前記感情情報付与手段によって付与された前記感情情報のうち予め定めた前記感情情報が付与された段落を、注釈を付与すべき優先度が高い段落として通知するものである、請求項8に記載の情報処理装置。
  10. 文書作成者の生理情報を取得する、生理情報取得手段と、
    前記文書作成者が作成した文書の内容から感情に関する特徴情報を取得する、特徴情報取得手段と、
    前記生理情報及び前記特徴情報を用いて推測した前記文書作成者の感情に対して対応すべき内容を表す予め定めたコメントを、当該文書の読み手が次に取るべき対応をレコメンドするレコメンド情報として通知する通知手段と、
    を有する情報処理装置。
  11. 前記文書の段落毎に前記文書作成者が段落の作成時における感情を推測する推測手段を更に有し、前記通知手段が、前記推測手段によって推測された前記感情に対して対応すべき内容を表す予め定めたコメントを前記レコメンド情報として通知する、請求項10に記載の情報処理装置。
  12. 前記通知手段は、前記推測された感情のうち予め定めた感情が付与された段落を、注釈を付与すべき優先度が高い段落として通知するものである、請求項11に記載の情報処理装置。
  13. 文書作成者の生理情報を取得する生理情報取得手段と、前記文書作成者が作成した文書の内容から感情に関する特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、を含むクライアントコンピュータと、
    前記生理情報及び前記特徴情報から感情情報を特定し、当該感情情報に対して対応すべき内容を表す予め定めたレコメンド情報を前記クライアントコンピュータに通知する通知手段を含むサーバコンピュータと、
    を備えた情報処理システム。
  14. コンピュータを、請求項1〜12の何れか1項に記載の情報処理装置の各部として機能させるための情報処理プログラム。
  15. 前記レコメンド情報通知手段は、前記感情情報及び前記レコメンド情報を併せて表示する請求項1に記載の情報処理装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7089504B1 (en) * 2000-05-02 2006-08-08 Walt Froloff System and method for embedment of emotive content in modern text processing, publishing and communication
JP4200874B2 (ja) * 2003-10-22 2008-12-24 オムロン株式会社 感性情報推定方法および文字アニメーション作成方法、これらの方法を用いたプログラム、記憶媒体、感性情報推定装置、文字アニメーション作成装置
US8271902B1 (en) * 2006-07-20 2012-09-18 Adobe Systems Incorporated Communication of emotions with data
US8239774B2 (en) * 2007-08-28 2012-08-07 International Business Machines Corporation Utilizing mood sensors in an electronic messaging environment
US10061756B2 (en) * 2010-09-23 2018-08-28 Carnegie Mellon University Media annotation visualization tools and techniques, and an aggregate-behavior visualization system utilizing such tools and techniques
CN103209642A (zh) 2010-11-17 2013-07-17 阿弗科迪瓦公司 在社交网络上分享情感
JP6178800B2 (ja) * 2011-12-16 2017-08-09 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. ユーザの行動及び関連する感情状態の履歴記録
US9304621B1 (en) * 2012-05-25 2016-04-05 Amazon Technologies, Inc. Communication via pressure input
US9402576B2 (en) * 2012-09-12 2016-08-02 International Business Machines Corporation Electronic communication warning and modification
WO2014085910A1 (en) * 2012-12-04 2014-06-12 Interaxon Inc. System and method for enhancing content using brain-state data
US10050926B2 (en) * 2014-02-05 2018-08-14 Facebook, Inc. Ideograms based on sentiment analysis
WO2016003406A1 (en) * 2014-06-30 2016-01-07 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Recommend content segments based on annotations
US20160063874A1 (en) * 2014-08-28 2016-03-03 Microsoft Corporation Emotionally intelligent systems
US11216529B2 (en) * 2014-12-08 2022-01-04 Verizon Patent And Licensing Inc. Systems and methods for categorizing, evaluating, and displaying user input with publishing content
KR20160116752A (ko) * 2015-03-31 2016-10-10 엘지전자 주식회사 이동단말기 및 그 제어방법
US10489509B2 (en) * 2016-03-14 2019-11-26 International Business Machines Corporation Personality based sentiment analysis of textual information written in natural language
US20180226073A1 (en) * 2017-02-06 2018-08-09 International Business Machines Corporation Context-based cognitive speech to text engine

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