JP7072967B2 - 推薦アイテム決定及び性格モデル生成のためのシステム、方法、プログラム、及びプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
前記ユーザの音声信号を音声認識して生成された発話テキストに基づいて性格要素指標を算出する性格要素指標算出部と、前記感情指標及び前記性格要素指標に基づいて、前記ユーザの、感情指標及び性格要素指標に基づく第1の性格モデルを生成する第1性格モデル生成部とを備えるものとすることができる。
図1は、本発明の第1の実施形態に係る推薦アイテム決定システムの全体構成を示す図である。推薦アイテム決定システム1は、端末3とネットワーク2を介して接続されている。推薦アイテム決定システム1、端末3の各々は、1つの物理的な装置として構成される必要はなく、複数の物理的な装置から構成されてもよい。
<音声関連情報取得処理>
図4は、本発明の第1の実施形態に係る音声関連情報取得処理の一例のフローチャートである。
客:今日の夕飯のレストランを探してるんですけど。
フロント係:どのようなレストランがお好みですか?
客:和風とかタイ料理とかがいいかな。
フロント係:味の好みはありますか。
客:せっかく旅行に来てるからいつも食べないようなオリジナリティのある料理がいいかな。パクチーとかナンプラーとか効いた料理もいいかも。有名なお店があればそれでもいいです。
図5は、本発明の第1の実施形態に係る性格モデル生成処理の一例のフローチャートである。図6は、本発明の第1の実施形態に係る性格要素キーワードリストを示す図である。図7は、本発明の第1の実施形態に係る性格タイプの第1の性格モデルテーブルを示す図である。
図8A、図8Bは、本発明の第1の実施形態に係る嗜好モデル生成・推薦アイテム決定処理の一例のフローチャートである。図9は、本発明の第1の実施形態に係るレストランの第2の性格モデルテーブルを示す図である。図10は、本発明の第1の実施形態に係るトピックキーワードリストを示す図である。図11は、本発明の第1の実施形態に係るレストランのトピックモデルテーブルを示す図である。
本実施形態では、旅行代理店のカウンタで、ユーザである客が、店員にお薦めの旅行プランを尋ねている場合を例として説明する。第1の実施形態と重複する説明は省略する。また、第2の実施形態に係る推薦アイテム決定システムの全体構成、機能構成及びハードウエア構成は、第1の実施形態と同様であるので説明を省略する。
図12は、本発明の第2の実施形態に係る音声関連情報取得処理の一例のフローチャートである。
客:国内旅行のプランを探しているのですが。
店員:どのような旅行プランがよろしいでしょうか?
客:ある程度フリーな時間があるプランを探しています。ただ、自動車免許は持ってないので電車で回れるようなプランがいいです。
店員:ご旅行は何名で行かれる予定ですか?
客:まだ確定はしてませんが、少人数でたくさんまわりたいと考えています。
店員:観光地はどのようなものを見たいですか?
客:ネットにも載ってないような目新しいスポットがあれば是非行ってみたいです。ただ、有名どころも抑えたいです。
図13は、本発明の第2の実施形態に係る性格モデル生成処理の一例のフローチャートである。
図14A、図14Bは、本発明の第2の実施形態に係る嗜好モデル生成・推薦アイテム決定処理の一例のフローチャートである。図15は、本発明の第2の実施形態に係る旅行プランの第2の性格モデルテーブルを示す図である。図16は、本発明の第2の実施形態に係るトピックキーワードリストを示す図である。図17は、本発明の第2の実施形態に係る旅行プランのトピックモデルテーブルを示す図である。
101 音声信号取得部
103 音声分析部
105 発話テキスト生成部
107 感情指標算出部
109 性格要素指標算出部
111 第1性格モデル生成部
113 第1性格モデル類似度算出部
115 第2性格モデル生成部
117 主成分ベースアイテム抽出部
119 トピックモデル生成部
121 トピック類似度算出部
123 推薦アイテム決定部
125 第2性格モデル類似度算出部
127 類似度ベースアイテム抽出部
129 推薦アイテム出力部
131 記憶部
10a CPU
10b RAM
10c ROM
10d 外部メモリ
10e 入力部
10f 出力部
10g 通信部
10h システムバス
2 ネットワーク
3 端末
501 性格要素キーワードリスト
503 性格タイプの第1の性格モデルテーブル
505 レストラン群の第2の性格モデルテーブル
507 トピックキーワードリスト
509 レストラン群のトピックモデルテーブル
605 旅行プラン群の第2の性格モデルテーブル
607 トピックキーワードリスト
609 旅行プラン群のトピックモデルテーブル
Claims (23)
- ユーザと前記ユーザの会話相手との会話から取得した前記ユーザの音声信号に基づいて前記ユーザの感情指標を算出する感情指標算出部と、
前記ユーザの音声信号を音声認識して生成された発話テキストに基づいて性格要素指標を算出する性格要素指標算出部と、
前記感情指標及び前記性格要素指標に基づいて、前記ユーザの、感情指標及び性格要素指標に基づく第1の性格モデルを生成する第1性格モデル生成部と、
複数の性格タイプの各々について、前記ユーザの第1の性格モデルと前記性格タイプの第1の性格モデルとの間の類似度である性格タイプ類似度をそれぞれ算出する第1性格モデル類似度算出部と、
算出された複数の前記性格タイプ類似度に基づいて、前記ユーザの、性格タイプ類似度に基づく第2の性格モデルを生成する第2性格モデル生成部と、
前記第2の性格モデルで表現されたアイテム群の中から、1つ又は複数のアイテムを抽出するアイテム抽出部と、
前記抽出された1つ又は複数のアイテムに基づいて推薦アイテムを決定する推薦アイテム決定部と、
を備える推薦アイテム決定システム。 - 前記複数の性格タイプのうちの少なくとも1つの性格タイプの第1の性格モデルの感情指標及び/又は性格要素指標の値、及び/又は前記アイテム群のうちの少なくとも1つのアイテムの第2の性格モデルの性格タイプ類似度のうちの少なくとも1つを設定及び/又は変更する設定部を更に備える請求項1に記載の推薦アイテム決定システム。
- 前記ユーザの音声信号又は前記ユーザの発話テキストに基づいて、前記ユーザの、複数のトピックの各々についての関連度を表すトピックモデルを生成するトピックモデル生成部と、
前記抽出されたアイテムの各々について、前記ユーザのトピックモデルと前記アイテムのトピックモデルとの間の類似度であるトピック類似度を算出するトピック類似度算出部と、
を更に備え、
前記推薦アイテム決定部は、算出された複数の前記トピック類似度に基づいて推薦アイテムを決定する請求項1又は2に記載の推薦アイテム決定システム。 - 前記ユーザの音声信号又は前記ユーザの発話テキストに基づいて、前記ユーザの、複数のトピックの各々についての関連度を表すトピックモデルを生成するトピックモデル生成部と、
前記抽出されたアイテムの各々について、前記ユーザのトピックモデルと前記アイテムのトピックモデルとの間の類似度であるトピック類似度を算出するトピック類似度算出部と、
を更に備え、
前記推薦アイテム決定部は、算出された複数の前記トピック類似度に基づいて推薦アイテムを決定し、
前記設定部は、更に、前記アイテムのトピックモデルの要素のうちの少なくとも1つの値を設定及び/又は変更する請求項2に記載の推薦アイテム決定システム。 - 前記アイテム抽出部は、前記第2の性格モデルで表現されたアイテム群の中から、前記ユーザの第2の性格モデルの主成分に対応する性格タイプが、その主成分に対応する第2の性格モデルで表現されたアイテムを抽出する請求項1~4のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。
- 前記第2の性格モデルで表現されたアイテム群の各アイテムについて、前記ユーザの第2の性格モデルと、前記アイテムの第2の性格モデルとの類似度である第2の性格モデル類似度をそれぞれ算出する第2性格モデル類似度算出部を更に備え、
前記アイテム抽出部は、算出された複数の前記第2の性格モデル類似度に基づいて、前記アイテム群の中から1つ又は複数のアイテムを抽出する請求項1~5のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。 - 前記第2の性格モデルで表現されたアイテム群の各アイテムについて、前記ユーザの第2の性格モデルと、前記アイテムの第2の性格モデルとの類似度である第2の性格モデル類似度をそれぞれ算出する第2性格モデル類似度算出部を更に備え、
前記アイテム抽出部は、主成分ベースアイテム抽出部と類似度ベースアイテム抽出部を含み、
前記主成分ベースアイテム抽出部は、前記第2の性格モデルで表現されたアイテム群の中から、前記ユーザの第2の性格モデルの主成分に対応する性格タイプが、その主成分に対応する第2の性格モデルで表現されたアイテムを抽出し、
前記類似度アイテム抽出部は、算出された複数の前記第2の性格モデル類似度に基づいて、前記アイテム群の中から1つ又は複数のアイテムを抽出し、
前記推薦アイテム決定部は、前記主成分ベースアイテム抽出部により算出された複数の前記トピック類似度に基づいて第1の推薦アイテムを決定し、前記類似度ベースアイテム抽出部により算出された複数の前記トピック類似度に基づいて第2の推薦アイテムを決定し、前記第1の推薦アイテムと前記第2の推薦アイテムを推薦アイテムとして決定する請求項1~6のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。 - 前記感情指標は、感情度と理性度からなる請求項1~7のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。
- 前記性格要素指標は、革新度と保守度からなる請求項1~8のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。
- 前記第1の性格モデル及び/又は前記第2の性格モデルは、ベクトルで表現されるものである請求項1~9のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。
- 前記第2の性格モデルは、感情度、理性度、革新度、保守度を要素とする請求項1~10のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。
- 前記複数の性格タイプは、新しいことや革新的なことを好み、コミュニケーションに長け、挑戦的で、感情の起伏が大きいタイプ、保守的で、コミュニケーションに長け、同調的で、感情表現が豊かなタイプ、新しいことや革新的なことを好み、冷静かつ包括的に判断をするタイプ、保守的かつ冷静で、ち密で、安定性を好むタイプである請求項1~11のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。
- 前記ユーザのトピックベクトルは、各トピックについて予め設定された少なくとも1つのキーワードが前記発話テキストに登場した回数に基づく数値を要素とする請求項1~12のいずれか1項に記載の推薦アイテム決定システム。
- ユーザと前記ユーザの会話相手との会話から取得した前記ユーザの音声信号に基づいて前記ユーザの感情指標を算出する感情指標算出部と、
前記ユーザの音声信号を音声認識して生成された発話テキストに基づいて性格要素指標を算出する性格要素指標算出部と、
前記感情指標及び前記性格要素指標に基づいて、前記ユーザの、感情指標及び性格要素指標に基づく第1の性格モデルを生成する第1性格モデル生成部と、
複数の性格タイプの各々について、前記ユーザの第1の性格モデルと前記性格タイプの第1の性格モデルとの間の類似度である性格タイプ類似度をそれぞれ算出する第1性格モデル類似度算出部と、
算出された複数の前記性格タイプ類似度に基づいて、前記ユーザの、性格タイプ類似度に基づく第2の性格モデルを生成する第2性格モデル生成部と、
を備える性格モデル生成システム。 - 前記複数の性格タイプのうちの少なくとも1つの性格タイプの第1の性格モデルの感情指標及び/又は性格要素指標の値、及び/又は前記アイテム群のうちの少なくとも1つのアイテムの第2の性格モデルの性格タイプ類似度のうちの少なくとも1つを設定及び/又は変更する設定部を更に備える請求項14に記載の性格モデル生成システム。
- コンピュータにより実行される推薦アイテム決定方法であって、
ユーザと前記ユーザの会話相手との会話から取得した前記ユーザの音声信号に基づいて前記ユーザの感情指標を算出することと、
前記ユーザの音声信号を音声認識して生成された発話テキストに基づいて性格要素指標を算出することと、
前記感情指標及び前記性格要素指標に基づいて、前記ユーザの、感情指標及び性格要素指標に基づく第1の性格モデルを生成することと、
複数の性格タイプの各々について、前記ユーザの第1の性格モデルと前記性格タイプの第1の性格モデルとの間の類似度である性格タイプ類似度をそれぞれ算出することと、
算出された複数の前記性格タイプ類似度に基づいて、前記ユーザの、性格タイプ類似度に基づく第2の性格モデルを生成することと、
前記第2の性格モデルで表現されたアイテム群の中から、1つ又は複数のアイテムを抽出することと、
前記抽出された1つ又は複数のアイテムに基づいて推薦アイテムを決定することと、
を含む推薦アイテム決定方法。 - コンピュータにより実行される性格モデル生成方法であって、
ユーザと前記ユーザの会話相手との会話から取得した前記ユーザの音声信号に基づいて前記ユーザの感情指標を算出することと、
前記ユーザの音声信号を音声認識して生成された発話テキストに基づいて性格要素指標を算出することと、
前記感情指標及び前記性格要素指標に基づいて、前記ユーザの、感情指標及び性格要素指標に基づく第1の性格モデルを生成することと、
複数の性格タイプの各々について、前記ユーザの第1の性格モデルと前記性格タイプの第1の性格モデルとの間の類似度である性格タイプ類似度をそれぞれ算出することと、
算出された複数の前記性格タイプ類似度に基づいて、前記ユーザの、性格タイプ類似度に基づく第2の性格モデルを生成することと、
を含む性格モデル生成方法。 - 請求項16に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項18に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 請求項18に記載のプログラムを前記コンピュータにインストールすることにより推薦アイテム決定システムを生成する方法。
- 請求項17に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項21に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 請求項21に記載のプログラムを前記コンピュータにインストールすることにより性格モデル生成システムを生成する方法。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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