JP7293743B2 - 処理装置、処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、処理装置、処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１は、文体、述部機能表現、及び人称代名詞を含み、かつキャラクタに応じた特徴が現れる複数種類の言語的特徴の各々について、当該言語的特徴に基づく言語表現の書き換えに関する設定値を設定する設定部と、設定値に基づいて、文体の種類を変換する処理、述部機能表現をキャラクタに応じて変換する処理、及び人称代名詞である形態素をキャラクタに応じた人称代名詞に変換する処理を含む複数種類の言語的特徴に基づく言語表現の書き換え処理のうち、少なくとも１種類以上の書き換え処理を入力文に適用する書き換え処理部と、を含む装置を開示している。

特開２０１６－２１８８４８号公報

特許文献１に開示の技術の場合、書き換え文の出力先（ユーザ）の特徴に関係なく同様の書き換え処理が実行され、同様の書き換え文が出力される。しかしながら、ユーザ毎に好みの表現や好まない表現は異なる。このため、特許文献１に開示の技術の場合、書き換え文に対するユーザ満足度（エンゲージメント等）が不十分になり得る。本発明は、変換後の文章に対するユーザ満足度を向上させることを課題とする。

本発明によれば、
テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得手段と、
前記テキストデータが示す文章を解析する解析手段と、
前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定手段と、
前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定手段と、
前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成手段と、
前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力手段と、
を有する処理装置が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータが、
テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得工程と、
前記テキストデータが示す文章を解析する解析工程と、
前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定工程と、
前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定工程と、
前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成工程と、
前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力工程と、
を実行する処理方法が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータを、
テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得手段、
前記テキストデータが示す文章を解析する解析手段、
前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定手段、
前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定手段、
前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成手段、
前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。

本発明によれば、変換後の文章に対するユーザ満足度を向上させることができる。

本実施形態の処理システムの全体像を示す機能ブロック図の一例である。 本実施形態の端末装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の応答装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の応答装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の応答装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の処理装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置のデータの流れの一例を示す図である。 本実施形態の処理装置、応答装置及び端末装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 本実施形態の処理装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置のデータの流れの一例を示す図である。 本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の処理装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の処理装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。

＜第１の実施形態＞
本実施形態の処理システムは、変換後の文章の出力先（ユーザ）の特徴を考慮して文章を変換する機能を有する。このような処理システムによれば、ユーザの特徴に応じた文章の変換が実現されるので、変換後の文章に対するユーザ満足度を向上させることができる。以下、詳細に説明する。

まず、図１を用いて、本実施形態の処理システムの全体像及び各装置の構成を説明する。処理システムは、処理装置１０と応答装置２０とを有する。処理システムは、端末装置３０をさらに有してもよい。

処理装置１０及び応答装置２０は、インターネット等の通信ネットワークを介して、互いに通信可能に構成される。また、応答装置２０と端末装置３０は、インターネット等の通信ネットワークを介して、互いに通信可能に構成される。

応答装置２０と端末装置３０とは、インターネット等の通信ネットワークを介してコミュニケーションを行う。例えば、応答装置２０と端末装置３０は、チャット等のリアルタイムコミュニケーションを行ってもよいし、電子メールの送受信等を行ってもよいし、その他の手段でコミュニケーションを行ってもよい。当該コミュニケーションでは、テキストデータ、画像データ、画像＋音声データ等が送受信される。画像データ、画像＋音声データの例は、スタンプ、写真等が例示されるが、これらに限定されない。

処理システムの処理の概要は、次のようなものである。応答装置２０は、上記コミュニケーションにおいて、端末装置３０から問い合わせデータを取得すると、当該問い合わせデータに対する回答データを生成する。回答データはテキストデータを含む。そして、応答装置２０は、生成した回答データを処理装置１０に送信する。処理装置１０は、端末装置３０を操作しているユーザの特徴に基づき、回答データに含まれるテキストデータが示す文章の少なくとも一部分を変換する。そして、処理装置１０は、変換後テキストデータを含む変換結果情報を応答装置２０に送信する。応答装置２０は、問い合わせデータに対する返答として、受信した変換結果情報を端末装置３０に送信する。

次に、各装置の構成を詳細に説明する。まず、端末装置３０の構成を詳細に説明する。端末装置３０は、ＰＣ（personal computer）、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、携帯電話、ゲーム機等のようにユーザ各々が所有する端末であってもよいし、応答装置２０と通信するように構成され、所定位置に設置された専用端末であってもよい。

図２に、端末装置３０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、端末装置３０は、入力受付部３１と、送受信部３２と、出力部３３とを有する。

入力受付部３１は、ユーザから、タッチパネル、キーボード、マウス、マイク、物理ボタン等の入力装置を介して、応答装置２０に送信する問い合せデータ（テキストデータ、画像データなど）の入力や指定を受付ける。入力受付部３１は、自由記述方式でテキストデータの入力を受付けることができる。また、入力受付部３１は、予め端末装置３０の記憶装置に記憶されているスタンプ、写真ファイル、動画ファイル等を指定する入力等を受付けることができる。

送受信部３２は、入力受付部３１が受付けた問い合わせデータを応答装置２０に送信する。そして、送受信部３２は、その問い合わせデータに対する回答データを、応答装置２０から取得する。送受信部３２は、チャットや電子メールの送受信等の手段に基づき、応答装置２０への問い合わせデータの送信、及び、応答装置２０から回答データの受信を実現することができる。

出力部３３は、送受信部３２が取得した回答データを、ディスプレイ、スピーカ、プリンター等の出力装置を介して出力する。

なお、本明細書において、「取得」とは、ユーザ入力に基づき、又は、プログラムの指示に基づき、「自装置が他の装置や記憶媒体に格納されているデータを取りに行くこと（能動的な取得）」、たとえば、他の装置にリクエストまたは問い合わせして受信すること、他の装置や記憶媒体にアクセスして読み出すこと等を含んでもよい。また、「取得」とは、ユーザ入力に基づき、又は、プログラムの指示に基づき、「自装置に他の装置から出力されるデータを入力すること（受動的な取得）」、たとえば、配信（または、送信、プッシュ通知等）されるデータを受信すること等を含んでもよい。また、「取得」とは、受信したデータまたは情報の中から選択して取得すること、及び、「データを編集（テキスト化、データの並び替え、一部データの抽出、ファイル形式の変更等）などして新たなデータを生成し、当該新たなデータを取得すること」を含んでもよい。

次に、応答装置２０の構成を詳細に説明する。図３に、応答装置２０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、応答装置２０は、受付部２１と、回答生成部２２と、記憶部２３と、変換処理部２４と、出力部２５とを有する。なお、応答装置２０は記憶部２３を有さなくてもよい。この場合、応答装置２０と通信可能に構成された他の装置が記憶部２３を有する。

受付部２１は、端末装置３０から問い合わせデータを取得する。問い合わせデータは、テキストデータ、画像データ、画像＋音声データ等を含む。受付部２１は、チャットや電子メールの送受信等の手段に基づき、端末装置３０から問い合わせデータを取得することができる。

回答生成部２２は、記憶部２３に予め記憶されている回答集情報に基づき、問い合わせデータに対する回答データを生成する。回答集情報は、問い合わせ文と回答文を対応付けた情報である。図４に回答集情報の一例を示す。

回答生成部２２は、構文解析、意味解析、形態素解析、文脈解析等の文章解析技術に基づき、受付部２１が取得した問い合わせデータが示す問い合わせ文と同一の意味を持つ問い合わせ文を回答集情報の中から抽出する。そして、回答生成部２２は、抽出した問い合わせ文に対応付けられた回答文を示す回答データを生成する。なお、受付部２１が取得した問い合わせデータが示す問い合わせ文と同一の意味を持つ問い合わせ文を回答集情報の中から抽出できなかった場合、回答生成部２２は、記憶部２３に記憶されている謝罪文を示すデータを読み出し、当該謝罪文を示すデータを回答データとする。

図３に戻り、変換処理部２４は、回答生成部２２が生成した回答データと、端末装置３０を操作するユーザのユーザ特徴情報とを、処理装置１０に送信する。そして、変換処理部２４は、当該ユーザ特徴情報に基づき当該回答データを変換した変換結果情報を、処理装置１０から受信する。

ここで、ユーザ特徴情報について説明する。ユーザ特徴情報は、各ユーザの特徴を示す情報である。特徴は、性別、年代、職業、住所、応答装置２０が提供するコミュニケーションサービス（問い合わせデータ及び回答データの送受信によるコミュニケーション）のリピート回数等が例示されるが、これらに限定されない。記憶部２３は、図５に示すように、ユーザの識別情報と、各ユーザの特徴とを対応付けたユーザ情報を記憶している。

そして、変換処理部２４は、端末装置３０を操作するユーザの識別情報と、上記ユーザ情報とに基づき、端末装置３０を操作するユーザのユーザ特徴情報を取得する。ユーザの識別情報は、ログイン時に入力される情報であってもよい。例えば、応答装置２０は、チャット等で端末装置３０とコミュニケーションする前提とし、応答装置２０へのログインを要求してもよい。また、ユーザの識別情報は、電子メールの送信元メールアドレスと、予め記憶部２３に記憶されているアドレス帳（ユーザの識別情報とメールアドレスと対応付けた情報）とに基づき特定された情報であってもよい。

図３に戻り、出力部２５は、変換処理部２４が受信した変換結果情報を、端末装置３０に返信する。出力部２５は、チャットや電子メールの送受信等の手段に基づき、端末装置３０に変換結果を送信することができる。

次に、図６及び図７を用いて、処理装置１０の構成を詳細に説明する。図６は、処理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図６に示すように、処理装置１０は、データ取得部１１と、解析部１２と、候補決定部１３と、選択ルール決定部１４と、生成部１５と、出力部１６と、記憶部１７とを有する。図７は、処理装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

Ｓ１０では、データ取得部１１は、テキストデータを含む回答データと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得する。データ取得部１１は、応答装置２０の変換処理部２４が送信した回答データとユーザ特徴情報とを取得する。

テキストデータは、例えば、「申し訳ありません。回答できません。もっと勉強します。」という文章を示す。ユーザ特徴情報は、例えば、「男、３０代、会社員、リピート回数３回」である。

Ｓ１１では、解析部１２は、データ取得部１１が取得したテキストデータが示す文章を解析し、文章の意図を特定する。解析部１２は、構文解析、意味解析、形態素解析、文脈解析、辞書やコーパスを利用した意図解析等の手法を利用することができる。

ここで、意図解析の手法の一例を説明するが、これに限定されない。まず、予め、文字列と各文字列の意図とを対応付けた辞書が、記憶部１７に記憶される。「文字列」－「意図」の組合せの例は、例えば、「ありがとう」－「感謝」、「申し訳ありません」－「謝罪」、「回答できません」－「回答不可」、「勉強します」－「次への期待」等が例示されるが、これらに限定されない。

解析部１２は、構文解析、意味解析、形態素解析、文脈解析等の手法を利用して、データ取得部１１が取得したテキストデータが示す文章と同一の意味を持つ文字列を上記辞書の中から抽出する。そして、解析部１２は、抽出した文字列に対応付けられた意図を、テキストデータが示す文章の意図として特定する。

なお、解析部１２は、テキストデータが示す文章を語、句、節又は文等の解析単位に分割し、解析単位ごとに、上記意図を特定してもよい。解析部１２は、テキストデータが示す文章に含まれるすべての解析単位の意図を特定してもよいし、一部の解析単位の意図を特定してもよい。

例えば、テキストデータが示す文章が「申し訳ありません。回答できません。もっと勉強します。」である場合、解析部１２は、当該文章を、「申し訳ありません。」、「回答できません。」、「もっと勉強します。」の３つの解析単位（文単位）に分割してもよい。そして、解析単位ごとに、意図を特定してもよい。

解析部１２は、テキストデータが示す文章の中の少なくとも一部分の意図解析の結果を含む解析結果を生成する。なお、「テキストデータが示す文章の中の少なくとも一部分」は、「テキストデータが示す文章が含む１つ又は複数の解析単位の中の少なくとも１つの解析単位」と同義である。

Ｓ１２では、候補決定部１３は、解析部１２による文章の解析結果に基づき、文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する。候補決定部１３は、予め記憶部１７に記憶されている参照情報に基づき、変換候補を決定する。

図８に、参照情報の一例を模式的に示す。参照情報は、複数の意図各々に複数の表現パターン（各意図を表現した文字列）を対応付けた情報である。候補決定部１３は、参照情報において、解析部１２が生成した解析結果が示す意図に対応付けられている複数の表現パターンを、変換候補として決定する。例えば、解析部１２が生成した解析結果が示す意図が「謝罪」である場合、候補決定部１３は、図８に示す参照情報を参照し、変換候補として「ごめんでごわす～。」、「申し訳ないでごわす。」、「すまぬ！」、「すまんでごわす」の４つを決定する。

なお、テキストデータが示す文章に含まれる複数の解析単位各々の意図が特定されている場合、候補決定部１３は解析単位ごとに変換候補を決定してもよい。

図６及び図７に戻り、Ｓ１３では、選択ルール決定部１４は、Ｓ１０でデータ取得部１１が取得したユーザ特徴情報に基づき、Ｓ１２で候補決定部１３が決定した複数の変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する。なお、テキストデータが示す文章に含まれる複数の解析単位各々の変換候補が決定されている場合、選択ルール決定部１４は、解析単位ごとに第１の選択ルールを決定する。

第１の選択ルールは、複数の変換候補各々が選択される確率を示す。選択ルール決定部１４は、図８に示す参照情報に基づき、複数の変換候補各々の確率を決定する。

図８に示すように、参照情報は、変換候補（表現パターン）各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに、確率を対応付けている。すなわち、参照情報は、ユーザの特徴と、各特徴のユーザに適用する表現パターンの確率とを対応付けた情報である。選択ルール決定部１４は、当該参照情報に基づき、複数の変換候補各々の確率を決定する（第１の選択ルールを決定する）。

例えば、ユーザ特徴情報が、「男、３０代、会社員、リピート回数３回」である場合、選択ルール決定部１４は、参照情報から、「変換候補：ごめんでごわす～。」と「リピート回数：３回～」との組み合せに対応付けられた「０．３５」と、「変換候補：ごめんでごわす～。」と「性別：男」との組み合せに対応付けられた「０．２５」と、「変換候補：ごめんでごわす～。」と「年代：３０代」との組み合せに対応付けられた「０．２５」とを抽出し、それらを掛け合わせた値である「０．０２１８７５（＝０．３５×０．２５×０．２５）」を、「変換候補：ごめんでごわす～。」の確率として算出する。そして、選択ルール決定部１４は、他の変換候補についても同様の手段で確率を算出する。

図６及び図７に戻り、Ｓ１４では、生成部１５は、Ｓ１３で選択ルール決定部１４が決定した第１の選択ルールに基づき、Ｓ１２で候補決定部１３が決定した複数の変換候補の中から１つを選択する。生成部１５は、複数の変換候補各々を選択する確率がＳ１３で選択ルール決定部１４により決定された確率となる条件下で、ランダムに、複数の変換候補の中から１つを選択する。

Ｓ１５では、生成部１５は、Ｓ１０でデータ取得部１１が取得したテキストデータが示す文章の中の少なくとも一部分を、Ｓ１４で選択した１つの変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する。例えば、Ｓ１０でデータ取得部１１が取得したテキストデータが示す文章が「申し訳ありません。回答できません。もっと勉強します。」であり、当該文章を分単位で３つの解析単位に分割し、解析単位ごとに１つの変換候補を選択した場合、変換後テキストデータが示す文章は、例えば、「ごめんでごわす～。回答できないでごわす～。もっと勉強するでごわす～。」等となる。

Ｓ１６では、出力部１６は、変換後テキストデータを含む変換結果情報を応答装置２０に送信する。

次に、図９を用いてデータの流れの一例を示す。データ取得部１１は、テキストデータ及びユーザ特徴情報を応答装置２０から取得する。そして、データ取得部１１は、テキストデータを解析部１２及び生成部１５に渡す。また、データ取得部１１は、ユーザ特徴情報を選択ルール決定部１４に渡す。解析部１２は、テキストデータを解析し、解析結果を候補決定部１３に渡す。候補決定部１３は、記憶部１７から参照情報を読み出す。そして、候補決定部１３は、解析結果及び参照情報に基づき変換候補を決定し、変換候補を示す変換候補情報を選択ルール決定部１４及び生成部１５に渡す。

選択ルール決定部１４は、記憶部１７から参照情報を読み出す。そして、選択ルール決定部１４は、ユーザ特徴情報、変換候補情報及び参照情報に基づき第１の選択ルールを決定し、第１の選択ルールを生成部１５に渡す。生成部１５は、第１の選択ルール及び変換候補情報に基づき１つの変換候補を選択し、テキストデータが示す文章の少なくとも一部分を選択した変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する。そして、生成部１５は、生成した変換後テキストデータを出力部１６に渡す。出力部１６は、変換後テキストデータを応答装置２０に送信する。

次に、処理装置１０、応答装置２０及び端末装置３０のハードウエア構成の一例について説明する。処理装置１０、応答装置２０及び端末装置３０が備える各機能部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。

図１０は、処理装置１０、応答装置２０及び端末装置３０各々のハードウエア構成を例示するブロック図である。図１０に示すように、処理装置１０、応答装置２０及び端末装置３０各々は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。処理装置１０、応答装置２０及び端末装置３０の少なくとも１つは周辺回路４Ａを有さなくてもよい。なお、処理装置１０、応答装置２０及び端末装置３０の少なくとも１つは物理的及び／又は論理的に分かれた複数の装置で構成されてもよいし、物理的及び／又は論理的に一体となった１つの装置で構成されてもよい。処理装置１０、応答装置２０及び端末装置３０のいずれかが物理的及び／又は論理的に分かれた複数の装置で構成される場合、複数の装置各々が上記ハードウエア構成を備えることができる。

バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置、外部装置、外部サーバ、外部センサー、カメラ等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。入力装置は、例えばキーボード、マウス、マイク、物理ボタン、タッチパネル等である。出力装置は、例えばディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等である。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。

以上説明した本実施形態の処理システムは、変換後の文章の出力先（ユーザ）の特徴（ユーザ特徴情報）を考慮して、文章を変換する機能を有する。このような処理システムによれば、ユーザの特徴に応じた文章の変換が実現されるので、変換後の文章に対するユーザ満足度（エンゲージメント等）が向上する。

また、本実施形態の処理システムでは、複数の変換候補各々の確率を決定し、複数の変換候補各々が決定された確率で選択される条件下で、ランダムに、複数の変換候補の中から１つを選択する。すなわち、ある特徴を有するユーザへの変換結果は１つに固定されるのでなく、ランダムな選択の結果により変化し得る。このような選択手法の場合、同一人物からの同じ問い合わせに対する回答であっても、毎回回答の内容が異なり得る。結果、ユーザはワンパターンな回答でなく、バリエーションに富んだ回答を楽しむことができる。

また、本実施形態の処理システムでは、図８に示すように、変換候補（表現パターン）各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに、確率を対応付けた参照情報に基づき、各変換候補の確率を算出することができる。この場合、ユーザ毎に取得できる特徴の種類や数が異なる場合であっても、取得した情報のみで各変換候補の確率を算出することができる。

例えば、ユーザ特徴情報が「性別：男」のみを示している場合、図８の参照情報に基づき、「変換候補：ごめんでごわす～。」の確率として「０．２５」、「変換候補：申し訳ないでごわす。」の確率として「０．４５」、「変換候補：すまぬ！」の確率として「０．１５」、「変換候補：すまんでごわす。」の確率として「０．１５」を決定することができる。また、ユーザ特徴情報が複数種類のユーザの特徴の値を示している場合、上述した例のように、変換候補ごとに、各変換候補と各ユーザの特徴とに対応付けられた値を掛け合わせる等により、各変換候補の確率を算出することができる。

なお、予め、ユーザ特徴情報が任意の２つ以上の特徴を示す場合の各変換候補の確率を予め算出し、記憶部１７に記憶させておいてもよい。このようにしても同様の作用効果が実現される。

＜第２の実施形態＞
本実施形態の処理システムは、テキストの解析結果が示す意図と顧客特徴情報とに基づき決定した画像を、変換結果情報に含めて出力する点で、第１の実施形態と異なる。

処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態同様、図６で示される。

候補決定部１３は、解析部１２による解析結果に基づき、変換後テキストデータに付与する画像の候補を決定する。候補決定部１３は、予め記憶部１７に記憶されている参照情報に基づき、画像の候補を決定する。

図１１に、参照情報の一例を模式的に示す。参照情報は、複数の意図各々に複数の画像パターン（各意図を表現した画像）を対応付けた情報である。なお、参照情報は、ユーザの特徴と、各特徴のユーザに適用する画像パターンの確率とを対応付けた情報でもある。

候補決定部１３は、参照情報において、解析部１２が生成した解析結果が示す意図に対応付けられている複数の画像パターンを、変換後テキストデータに付与する画像の候補として決定する。例えば、解析部１２が生成した解析結果が示す意図が「謝罪」である場合、候補決定部１３は、図１１に示す参照情報を参照し、変換後テキストデータに付与する画像の候補として、パターン１、パターン２及びパターン３の画像を決定する。

なお、テキストデータが示す文章に含まれる複数の解析単位各々の意図が特定されている場合、候補決定部１３は解析単位ごとに画像の候補を決定してもよい。その他、候補決定部１３は、複数の解析単位各々の意図に基づき文章全体としての意図を決定し、決定した意図に基づき、文章に付与する画像の候補を決定してもよい。

複数の解析単位各々の意図に基づき文章全体としての意図を決定する手法としては、例えば、予め複数の意図の優先順位が定められていてもよい。そして、候補決定部１３は、複数の解析単位各々の意図の中の、優先順位が最も高い意図を、当該文章全体としての意図として決定してもよい。

選択ルール決定部１４は、データ取得部１１が取得したユーザ特徴情報に基づき、複数の画像の候補の中から１つを選択する第２の選択ルールを決定する。なお、テキストデータが示す文章に含まれる複数の解析単位ごとに画像の候補が決定されている場合、選択ルール決定部１４は、解析単位ごとに第２の選択ルールを決定する。

第２の選択ルールは、複数の画像の候補各々が選択される確率を示す。選択ルール決定部１４は、図１１に示す参照情報に基づき、複数の画像各々の確率を決定する。「データ取得部１１が取得したユーザ特徴情報に基づき、複数の画像各々の確率を算出する手法」は、第１の実施形態で説明した「データ取得部１１が取得したユーザ特徴情報に基づき、複数の変換候補各々の確率を算出する手法」と同様であるので、ここでの説明は省略する。

生成部１５は、選択ルール決定部１４が決定した第２の選択ルールに基づき、候補決定部１３が決定した複数の画像の候補の中から１つを選択する。生成部１５は、複数の画像の候補各々を選択する確率が選択ルール決定部１４により決定された確率となる条件下で、ランダムに、複数の画像の候補の中から１つを選択する。

出力部１６は、第１の実施形態で説明した変換後テキストデータ、及び、生成部１５が選択した１つの画像の候補の画像データを含む変換結果情報を応答装置２０に送信する。

次に、図１２を用いてデータの流れの一例を示す。データ取得部１１は、テキストデータ及びユーザ特徴情報を応答装置２０から取得する。そして、データ取得部１１は、テキストデータを解析部１２及び生成部１５に渡す。また、データ取得部１１は、ユーザ特徴情報を選択ルール決定部１４に渡す。解析部１２は、テキストデータを解析し、解析結果を候補決定部１３に渡す。候補決定部１３は、記憶部１７から参照情報を読み出す。そして、候補決定部１３は、解析結果及び参照情報に基づき変換候補を決定し、変換候補を示す変換候補情報を選択ルール決定部１４及び生成部１５に渡す。また、候補決定部１３は、解析結果及び参照情報に基づき画像の候補を決定し、画像の候補を示す画像候補情報を選択ルール決定部１４及び生成部１５に渡す。

選択ルール決定部１４は、記憶部１７から参照情報を読み出す。そして、選択ルール決定部１４は、ユーザ特徴情報、変換候補情報及び参照情報に基づき第１の選択ルールを決定し、第１の選択ルールを生成部１５に渡す。また、選択ルール決定部１４は、ユーザ特徴情報、画像候補情報及び参照情報に基づき第２の選択ルールを決定し、第２の選択ルールを生成部１５に渡す。

生成部１５は、第１の選択ルール及び変換候補情報に基づき１つの変換候補を選択し、テキストデータが示す文章の少なくとも一部分を選択した変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する。また、生成部１５は、第２の選択ルール及び画像候補情報に基づき１つの画像の候補を選択する。そして、生成部１５は、生成した変換後テキストデータ及び選択した画像の候補の画像データを出力部１６に渡す。出力部１６は、変換後テキストデータ及び当該画像データを応答装置２０に送信する。

本実施形態の処理システムのその他の構成は、第１の実施形態と同様である。

以上説明した本実施形態の処理システムによれば、第１の実施形態の処理システムと同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理システムによれば、出力先（ユーザ）の特徴（ユーザ特徴情報）を考慮して、出力する文章に付与する画像を決定することができる。このような処理システムによれば、ユーザの特徴に応じた画像を提供できるので、出力される文章に対するユーザ満足度（エンゲージメント等）が向上する。

＜第３の実施形態＞
本実施形態の処理システムは、処理装置１０が生成した変換結果情報に対する評価内容を示す情報に基づき、記憶部１７が記憶する参照情報（図８、図１１参照）の確率を更新する機能を有する点で、第１及び第２の実施形態と異なる。

処理装置１０の機能ブロック図の一例は、図１３で示される。図示するように、処理装置１０は、データ取得部１１と、解析部１２と、候補決定部１３と、選択ルール決定部１４と、生成部１５と、出力部１６と、記憶部１７と、評価情報取得部１８と、更新部１９とを有する。

データ取得部１１は、ログインした端末装置３０にコミュニケーションサービスを提供する応答装置２０からテキストデータを取得する。そして、出力部１６は、生成部１５が生成した変換結果情報を応答装置２０に送信する。コミュニケーションサービスは、チャット等の手段に基づき、応答装置２０とコミュニケーション（会話）を行うサービスである。応答装置２０は、例えばチャットボットである。

評価情報取得部１８は、応答装置２０に送信した変換結果情報に対する評価内容を示す評価内容情報と、その評価を行ったユーザのユーザ特徴情報とを含む評価情報を取得する。評価情報取得部１８は、「応答装置２０が、第１のユーザ識別情報で応答装置２０にログインした第１の端末装置３０に変換結果情報を送信した後」、かつ、「第１の端末装置３０が応答装置２０からログアウトした後」に、第１のユーザ識別情報でいずれかの端末装置３０が応答装置２０に再びログインし、コミュニケーションサービスを利用するリピートが発生したか否かの結果を、評価内容情報として取得する。評価情報取得部１８は、応答装置２０からこのような評価内容情報を取得することができる。

そして、評価情報取得部１８は、取得した評価情報に基づき、記憶部１７が記憶する評価実績情報を更新する。

図１４に、記憶部１７が記憶する評価実績情報の一例を模式的に示す。図示する評価実績情報は、参照情報（図８参照）に含まれる複数の表現パターン（文字列）各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに、各特徴のユーザに出力する変換後テキストデータに各表現パターンを含めた場合のリピート率（＝（リピートがあった回数）／（各特徴のユーザに出力する変換後テキストデータに各表現パターンを含めた回数））を対応付けている。

図１５に、記憶部１７が記憶する評価実績情報の他の一例を模式的に示す。図示する評価実績情報は、参照情報（図１１参照）に含まれる複数の画像パターン各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに、各特徴のユーザに出力する変換後テキストデータに各画像パターンを付与した場合のリピート率（＝（リピートがあった回数）／（各特徴のユーザに出力する変換後テキストデータに各画像パターン付与した回数））を対応付けている。

図１３に戻り、更新部１９は、評価情報に基づき更新される評価実績情報に基づき、参照情報（図８及び図１１参照）を更新する。

具体的には、更新部１９は、複数の表現パターン各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに対応付けている確率（図８参照）を、評価実績情報に基づき更新する。例えば、更新部１９は、「リピート率が相対的に高い表現パターンの確率が、リピート率が相対的に低い表現パターンの確率よりも高くなる」ように更新してもよい。また、例えば、更新部１９は、「リピート率が同等である場合（例：その差が閾値以内）、リピート回数が相対的に多い表現パターンの確率が、リピート回数が相対的に少ない表現パターンの確率よりも高くなる」ように更新してもよい。

また、更新部１９は、画像パターン各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに対応付けている確率（図１１参照）を、評価実績情報に基づき更新する。例えば、更新部１９は、「リピート率が相対的に高い画像パターンの確率が、リピート率が相対的に低い画像パターンの確率よりも高くなる」ように更新してもよい。また、例えば、更新部１９は、「リピート率が同等である場合（例：その差が閾値以内）、リピート回数が相対的に多い画像パターンの確率が、リピート回数が相対的に少ない画像パターンの確率よりも高くなる」ように更新してもよい。

本実施形態の処理システムのその他の構成は、第１又は第２の実施形態と同様である。

以上説明した本実施形態の処理システムによれば、第１又は第２の実施形態の処理システムと同様の作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理システムによれば、チャットなどの手段を利用したコミュニケーションサービスにおいて、変換後テキストデータや画像データを含む変換結果情報を出力した後に、そのユーザがそのコミュニケーションサービスを再び利用するリピートがあったか否かに基づき変換結果情報を評価し、評価結果に基づき変換候補となる文字列や付与する画像が選択される確率を更新することができる。このため、リピートが得られやすい文字列や画像が選択されやすくなる。

＜変形例＞
「変形例１」
ここで、第３の実施形態に適用可能な変形例を説明する。評価情報取得部１８は、「変換結果情報に対してユーザが入力した情報」に基づき決定された評価内容情報を取得することができる。例えば、応答装置２０は、チャットや電子メールの送受信等の手段に基づき、変換結果情報を端末装置３０に送信した後、同手段に基づき、端末装置３０から返信データを取得する。返信データは、テキストデータや画像データ（スタンプ、写真ファイル、動画ファイル等）である。

評価情報取得部１８は、上記返信データ（変換結果情報に対してユーザが入力した情報）に基づき決定された評価内容情報を取得する。上記返信データに基づき評価内容情報を決定する処理は、応答装置２０が行ってもよいし、評価情報取得部１８が行ってもよい。

ここで、上記返信データに基づき評価内容情報を決定する処理の一例を説明する。例えば、返信データの内容に基づき、顧客満足度を評価してもよい（例：５段階評価、３段階評価等）。具体的には、画像データが含まれている場合は最高評価としてもよい。また、画像データがスタンプである場合、各スタンプに顧客満足度を対応付けた対応情報（例：スタンプＩＤ０００１－顧客満足度５、スタンプＩＤ０００２－顧客満足度４）に基づき、顧客満足度を決定してもよい。

また、返信データに含まれるテキストデータを解析し、テキストデータが示す文章の意図を特定してもよい。そして、各意図に顧客満足度を対応付けた対応情報（例：意図「感謝」－顧客満足度５、意図「不満」－顧客満足度１）に基づき、顧客満足度を決定してもよい。

記憶部１７は、参照情報（図８参照）に含まれる複数の表現パターン各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに、各顧客満足度を得られた割合（＝（各顧客満足度が得られた回数）／（各特徴のユーザに出力する変換後テキストデータに各表現パターンを含めた回数））を対応付けた評価実績情報を記憶している。

また、記憶部１７は、参照情報（図１１参照）に含まれる複数の画像パターン各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに、各顧客満足度を得られた割合（＝（各顧客満足度が得られた回数）／（各特徴のユーザに出力する変換後テキストデータに各画像パターン付与した回数））を対応付けた評価実績情報を記憶していてもよい。

更新部１９は、上述のような評価実績情報に基づき、参照情報（図８及び図１１参照）を更新する。

具体的には、更新部１９は、表現パターン各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに対応付けている複数の顧客満足度各々の割合に基づき、表現パターン各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに対応付けて評価スコアを算出する。例えば、予め設定された各顧客満足度各々の重み付け値（例：「５（顧客満足度３）」、「１（顧客満足度２）」、「－１（顧客満足度１）」）と、各顧客満足度の割合との積を足し合わせた値を評価スコアとしてもよいし、その他の手段で算出してもよい。

そして、更新部１９は、例えば、評価スコアが相対的に高い表現パターンの確率が、評価スコアが相対的に低い表現パターンの確率よりも高くなる」ように更新してもよい。

なお、更新部１９は、図１１の参照情報においても、上述した図８の参照情報と同様の手法で、画像パターン各々と、ユーザの特徴各々との組み合わせに対応付けている確率を更新することができる。

当該変形例においても、第３の実施形態と同様の作用効果が実現される。また、当該変形例の場合、各変換結果情報に対する評価をより精度よく行うことができる。

「変形例２」
第１乃至第３の実施形態では、処理装置１０と応答装置２０は、物理的及び／又は論理的に分かれた別々の装置であることを前提にした。当該変形例では、処理装置１０と応答装置２０は、物理的及び／又は論理的に一体となった装置であってもよい。例えば、応答装置２０が処理装置１０を備えてもよい。

「変形例３」
第１乃至第３の実施形態では、チャットや電子メールの送受信等の手段に基づき端末装置３０とコミュニケーションする応答装置２０が生成した回答データを処理装置１０が変換した。しかし、処理装置１０の利用場面はこれに限定されない。ユーザに向けて出力するテキストデータと、当該ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得できるあらゆる場面で、処理装置１０は利用可能である。

以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限定されない。
１． テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得手段と、
前記テキストデータが示す文章を解析する解析手段と、
前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定手段と、
前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定手段と、
前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成手段と、
前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力手段と、
を有する処理装置。
２． １に記載の処理装置において、
前記解析手段は、前記文章の中の少なくとも一部分の意図解析の結果を含む前記解析結果を生成し、
前記候補決定手段は、複数の意図各々に複数の文字列を対応付けた情報において、前記解析結果が示す意図に対応付けられている複数の前記文字列を、前記変換候補として決定する処理装置。
３． １又は２に記載の処理装置において、
前記選択ルール決定手段は、複数の前記変換候補各々の確率を決定し、
前記生成手段は、複数の前記変換候補各々を選択する確率が前記選択ルール決定手段により決定された確率となる条件下で、ランダムに、複数の前記変換候補の中から１つを選択する処理装置。
４． １から３のいずれかに記載の処理装置において、
前記候補決定手段は、前記解析結果に基づき、前記変換後テキストデータに付与する画像の候補を決定し、
前記選択ルール決定手段は、前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記画像の候補の中から１つを選択する第２の選択ルールを決定し、
前記生成手段は、前記第２の選択ルールに基づき複数の前記画像の候補の中から１つを選択し、
前記出力手段は、選択された１つの前記画像の候補をさらに含む前記変換結果情報を出力する処理装置。
５． １から４のいずれかに記載の処理装置において、
前記選択ルール決定手段は、ユーザの特徴と、各特徴のユーザに適用する前記第１の選択ルールの内容とを対応付けた参照情報に基づき、前記第１の選択ルールを決定し、
前記変換結果情報に対する評価内容を示す評価内容情報と、評価を行ったユーザの前記ユーザ特徴情報とを含む評価情報を取得する評価情報取得手段と、
前記評価情報に基づき、前記参照情報を更新する更新手段と、
をさらに有する処理装置。
６． ２及び３に従属する５に記載の処理装置において、
前記参照情報は、ユーザの特徴と、各特徴のユーザに適用する前記文字列の確率とを対応付けた情報であり、
前記更新手段は、前記評価情報に基づき、前記文字列の確率を更新する処理装置。
７． ５又は６に記載の処理装置において、
前記データ取得手段は、ログインした端末装置にコミュニケーションサービスを提供する応答装置から前記テキストデータを取得し、
前記出力手段は、前記変換結果情報を前記応答装置に送信し、
前記評価情報取得手段は、「前記応答装置が、第１のユーザ識別情報でログインした第１の端末装置に前記変換結果情報を送信した後」、かつ、「前記第１の端末装置が前記応答装置からログアウトした後」に、前記第１のユーザ識別情報でいずれかの端末装置が前記応答装置に再びログインし、前記コミュニケーションサービスを利用するリピートが発生したか否かの結果を、前記評価内容情報として取得する処理装置。
８． ５から７のいずれかに記載の処理装置において、
前記評価情報取得手段は、前記変換結果情報に対してユーザが入力した情報に基づき決定された前記評価内容情報を取得する処理装置。
９． コンピュータが、
テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得工程と、
前記テキストデータが示す文章を解析する解析工程と、
前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定工程と、
前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定工程と、
前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成工程と、
前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力工程と、
を実行する処理方法。
１０． コンピュータを、
テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得手段、
前記テキストデータが示す文章を解析する解析手段、
前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定手段、
前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定手段、
前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成手段、
前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力手段、
として機能させるプログラム。

１Ａ プロセッサ
２Ａ メモリ
３Ａ 入出力Ｉ／Ｆ
４Ａ 周辺回路
５Ａ バス
１０ 処理装置
１１ データ取得部
１２ 解析部
１３ 候補決定部
１４ 選択ルール決定部
１５ 生成部
１６ 出力部
１７ 記憶部
１８ 評価情報取得部
１９ 更新部
２０ 応答装置
２１ 受付部
２２ 回答生成部
２３ 記憶部
２４ 変換処理部
２５ 出力部
３０ 端末装置
３１ 入力受付部
３２ 送受信部
３３ 出力部

Claims (9)

1. テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得手段と、
   前記テキストデータが示す文章を解析する解析手段と、
   前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定手段と、
   前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定手段と、
   前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成手段と、
   前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力手段と、
   を有し、
   前記選択ルール決定手段は、前記第１の選択ルールとして、複数の前記変換候補各々の確率を決定し、
   前記生成手段は、複数の前記変換候補各々を選択する確率が前記選択ルール決定手段により決定された確率となる条件下で、ランダムに、複数の前記変換候補の中から１つを選択する処理装置。
2. 請求項１に記載の処理装置において、
   前記解析手段は、前記文章の中の少なくとも一部分の意図解析の結果を含む前記解析結果を生成し、
   前記候補決定手段は、複数の意図各々に複数の文字列を対応付けた情報において、前記解析結果が示す意図に対応付けられている複数の前記文字列を、前記変換候補として決定する処理装置。
3. 請求項１又は２に記載の処理装置において、
   前記候補決定手段は、前記解析結果に基づき、前記変換後テキストデータに付与する画像の候補を決定し、
   前記選択ルール決定手段は、前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記画像の候補の中から１つを選択する第２の選択ルールを決定し、
   前記生成手段は、前記第２の選択ルールに基づき複数の前記画像の候補の中から１つを選択し、
   前記出力手段は、選択された１つの前記画像の候補をさらに含む前記変換結果情報を出
   力する処理装置。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の処理装置において、
   前記選択ルール決定手段は、ユーザの特徴と、各特徴のユーザに適用する前記第１の選択ルールの内容とを対応付けた参照情報に基づき、前記第１の選択ルールを決定し、
   前記変換結果情報に対する評価内容を示す評価内容情報と、評価を行ったユーザの前記ユーザ特徴情報とを含む評価情報を取得する評価情報取得手段と、
   前記評価情報に基づき、前記参照情報を更新する更新手段と、
   をさらに有する処理装置。
5. 請求項４に記載の処理装置において、
   前記解析手段は、前記文章の中の少なくとも一部分の意図解析の結果を含む前記解析結果を生成し、
   前記候補決定手段は、複数の意図各々に複数の文字列を対応付けた情報において、前記解析結果が示す意図に対応付けられている複数の前記文字列を、前記変換候補として決定し、
   前記参照情報は、ユーザの特徴と、各特徴のユーザに適用する前記文字列の確率とを対応付けた情報であり、
   前記更新手段は、前記評価情報に基づき、前記文字列の確率を更新する処理装置。
6. 請求項４又は５に記載の処理装置において、
   前記データ取得手段は、ログインした端末装置にコミュニケーションサービスを提供する応答装置から前記テキストデータを取得し、
   前記出力手段は、前記変換結果情報を前記応答装置に送信し、
   前記評価情報取得手段は、「前記応答装置が、第１のユーザ識別情報でログインした第１の端末装置に前記変換結果情報を送信した後」、かつ、「前記第１の端末装置が前記応答装置からログアウトした後」に、前記第１のユーザ識別情報でいずれかの端末装置が前記応答装置に再びログインし、前記コミュニケーションサービスを利用するリピートが発生したか否かの結果を、前記評価内容情報として取得する処理装置。
7. 請求項４から６のいずれか１項に記載の処理装置において、
   前記評価情報取得手段は、前記変換結果情報に対してユーザが入力した情報に基づき決定された前記評価内容情報を取得する処理装置。
8. コンピュータが、
   テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得工程と、
   前記テキストデータが示す文章を解析する解析工程と、
   前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定工程と、
   前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定工程と、
   前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成工程と、
   前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力工程と、
   を実行し、
   前記選択ルール決定工程では、前記第１の選択ルールとして、複数の前記変換候補各々の確率を決定し、
   前記生成工程では、複数の前記変換候補各々を選択する確率が前記選択ルール決定工程で決定された確率となる条件下で、ランダムに、複数の前記変換候補の中から１つを選択する処理方法。
9. コンピュータを、
   テキストデータと、ユーザの特徴を示すユーザ特徴情報とを取得するデータ取得手段、
   前記テキストデータが示す文章を解析する解析手段、
   前記文章の解析結果に基づき前記文章の中の少なくとも一部分の変換候補を決定する候補決定手段、
   前記ユーザ特徴情報に基づき、複数の前記変換候補の中から１つを選択する第１の選択ルールを決定する選択ルール決定手段、
   前記第１の選択ルールに基づき複数の前記変換候補の中から１つを選択し、前記文章の中の少なくとも一部分を選択された１つの前記変換候補に変換した変換後テキストデータを生成する生成手段、
   前記変換後テキストデータを含む変換結果情報を出力する出力手段、
   として機能させ、
   前記選択ルール決定手段は、前記第１の選択ルールとして、複数の前記変換候補各々の確率を決定し、
   前記生成手段は、複数の前記変換候補各々を選択する確率が前記選択ルール決定手段により決定された確率となる条件下で、ランダムに、複数の前記変換候補の中から１つを選択するプログラム。

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