JP7294924B2 - dialogue agent system - Google Patents
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Description
本開示は、対話エージェントシステムに関する。 The present disclosure relates to dialog agent systems.
特許文献1には、ユーザと対話してタスクを実行する対話エージェントシステムが開示されている。具体的には、特許文献1に記載の対話エージェントシステムは、ユーザの音声を検出してユーザの発声内容を理解する。そして、対話エージェントシステムは、理解された発声内容に基づいて応答内容を決定し、決定された応答内容に基づいて音声メッセージを出力する。さらに、このシステムは、対話エージェントを具象化したキャラクタであるエージェントキャラクタをユーザ端末等に表示し、エージェントキャラクタが発話しているように音声メッセージを出力する。 Patent Literature 1 discloses a dialog agent system that interacts with a user to execute a task. Specifically, the dialogue agent system described in Patent Document 1 detects the user's voice and understands the content of the user's utterance. The dialogue agent system then determines response content based on the understood utterance content, and outputs a voice message based on the determined response content. Furthermore, this system displays an agent character, which is a character embodying a dialogue agent, on a user terminal or the like, and outputs a voice message as if the agent character were speaking.
特許文献1に記載されたシステムでは、ユーザ端末等に表示されたエージェントキャラクタの外見は変更せず、同一のエージェントキャラクタがユーザ発話に対して繰り返し応答を行う。よって、ユーザが飽きてしまい、ユーザがシステムを積極的に活用するモチベーションが低下することが懸念される。 In the system described in Patent Literature 1, the same agent character repeatedly responds to user utterances without changing the appearance of the agent character displayed on the user terminal or the like. Therefore, it is feared that the user will become bored and the user's motivation to actively use the system will decrease.
本開示の一局面は、対話エージェントを具象化したキャラクタを表示させ、当該キャラクタに応答内容を発話させるシステムにおいて、ユーザに継続して興味を持ってもらえるシステムを提供することを目的としている。 An object of one aspect of the present disclosure is to provide a system in which a character embodying a dialogue agent is displayed and a response content is spoken by the character, in which the user continues to be interested.
本開示の一態様は、対話エージェントシステムであって、ユーザ発話受付け部と、応答内容取得部と、表示処理部と、発話処理部と、入力データ受付け部と、キャラクタ更新部と、を備える。ユーザ発話受付け部は、ユーザ発話を受け付ける。応答内容取得部は、ユーザ発話に対する応答内容を取得する。表示処理部は、対話エージェントを具象化したキャラクタであるエージェントキャラクタをユーザの情報機器の表示部に表示させる。発話処理部は、表示部に表示させたエージェントキャラクタに応答内容を発話させる。入力データ受付け部は、情報機器により取得される入力データを受け付ける。キャラクタ更新部は、入力データに基づき複数種類のキャラクタの中からキャラクタを選択し、選択されたキャラクタにエージェントキャラクタを更新させる。 One aspect of the present disclosure is a dialogue agent system that includes a user speech accepting unit, a response acquisition unit, a display processing unit, a speech processing unit, an input data accepting unit, and a character updating unit. The user utterance accepting unit accepts user utterances. The response content acquisition unit acquires the response content to the user's utterance. The display processing unit causes the display unit of the user's information device to display an agent character, which is a character embodying the dialogue agent. The speech processing section causes the agent character displayed on the display section to speak the content of the response. The input data receiving unit receives input data acquired by the information device. The character updating section selects a character from among a plurality of types of characters based on input data, and causes the selected character to update the agent character.
このような構成によれば、入力データに基づき複数種類のキャラクタの中から選択されたキャラクタにエージェントキャラクタが更新される。よって、エージェントキャラクタの外見が更新されず、同一のエージェントキャラクタが応答を繰り返し行う対話エージェントシステムと比較して、ユーザに継続して興味を持ってもらうことができる。ひいては、ユーザに対して新たな価値を提供できる。 According to such a configuration, the agent character is updated to a character selected from a plurality of types of characters based on the input data. Therefore, the appearance of the agent character is not updated, and the user can continue to be interested in the system as compared with a dialog agent system in which the same agent character repeatedly responds. As a result, new value can be provided to users.
本開示の一態様は、特性更新部を更に備えてもよい。特性更新部は、入力データに基づいて特性情報を更新する。特性情報は、ユーザの特性を表す情報である。そして、キャラクタ更新部は、特性更新部により更新された特性情報に基づき、複数種類のキャラクタの中からキャラクタを選択し、選択されたキャラクタにエージェントキャラクタを更新させてもよい。 One aspect of the present disclosure may further include a property updater. The characteristic update unit updates the characteristic information based on the input data. The characteristic information is information representing characteristics of the user. Then, the character updating section may select a character from among a plurality of types of characters based on the property information updated by the property updating section, and cause the selected character to update the agent character.
このような構成によれば、ユーザが対話エージェントシステムを継続して利用するほど、特性情報がユーザの特性を考慮して更新される。その結果、ユーザがシステムを継続して利用するほど、エージェントキャラクタがユーザの特性を考慮したキャラクタに更新される。したがって、上記構成によれば、より一層システムに対してユーザに継続して興味を持ってもらうことができる。 According to such a configuration, the more the user continues to use the dialogue agent system, the more the characteristic information is updated in consideration of the user's characteristics. As a result, the more the user continues to use the system, the more the agent character is updated to a character that takes into consideration the characteristics of the user. Therefore, according to the above configuration, it is possible to further keep the user interested in the system.
本開示の一態様は、更新判定部を更に備えてもよい。更新判定部は、入力データに基づき、複数種類の分類情報の少なくとも1つについて、エージェントキャラクタを更新させるための所定条件が成立したか否かを判定する。複数種類の分類情報は、入力データを分類するための情報である。複数種類の分類情報には、複数種類のキャラクタが対応付けられる。キャラクタ更新部は、更新判定部により所定条件が成立したと判定された場合に、所定条件が成立したと判定された分類情報に対応付けられたキャラクタに、エージェントキャラクタを更新させてもよい。 One aspect of the present disclosure may further include an update determination unit. The update determination unit determines whether or not a predetermined condition for updating the agent character is established for at least one of the plurality of types of classification information based on the input data. The multiple types of classification information are information for classifying the input data. Multiple types of characters are associated with multiple types of classification information. When the update determining unit determines that the predetermined condition is satisfied, the character updating unit may update the agent character to the character associated with the classification information determined to satisfy the predetermined condition.
このような構成によれば、複数種類のキャラクタのうち、入力データに対応する分類情報に対応するキャラクタにエージェントキャラクタが更新される。ひいては、入力データがユーザの知りたい情報、興味等を表す場合において、ユーザが知りたい情報、興味等に対応したキャラクタへとエージェントキャラクタを更新させることができる。したがって、より一層ユーザに興味を持ってもらうことができる。 According to such a configuration, the agent character is updated to the character corresponding to the classification information corresponding to the input data among the plurality of types of characters. As a result, when the input data represents information, interests, etc., that the user wants to know, the agent character can be updated to a character corresponding to the information, interests, etc., that the user wants to know. Therefore, it is possible to make the user more interested.
本開示の一態様は、特定部と、寄与度更新部と、を更に備えてもよい。特定部は、入力データ受付け部により入力データが受け付けられた場合に、入力データに対応する分類情報、及び、寄与度変化量を特定する。寄与度変化量は、エージェントキャラクタの更新に対する寄与度の累積度の変化量である。寄与度更新部は、複数種類の分類情報のそれぞれに対し、エージェントキャラクタの更新に対する寄与度の累積度を対応付けて記憶する記憶部において、特定部により特定された分類情報に対応する寄与度の累積度を、特定部により特定された寄与度変化量に基づきを更新する。更新判定部は、ある分類情報の寄与度の累積度が所定度合いに達した場合に、その分類情報について所定条件が成立したと判定してもよい。 An aspect of the present disclosure may further include a specifying unit and a contribution updating unit. The identifying unit identifies the classification information corresponding to the input data and the amount of contribution degree change when the input data receiving unit receives the input data. The amount of contribution change is the amount of change in the cumulative degree of contribution to the update of the agent character. The contribution level updating unit stores, in a storage unit that stores, in association with each of the plurality of types of classification information, the cumulative degree of contribution to the update of the agent character, the contribution level corresponding to the classification information specified by the specifying unit. The cumulative degree is updated based on the amount of contribution change specified by the specifying unit. The update determination unit may determine that a predetermined condition has been met for the classification information when the cumulative degree of contribution of certain classification information reaches a predetermined degree.
このような構成によれば、ある分類情報に対応する入力データが複数回入力される場合に、当該分類情報に関する寄与度の累積度が所定度合いに達し、当該分類情報に対応するキャラクタにエージェントキャラクタが更新される。よって、特定の入力データが受け付けられた場合に対応するキャラクタにエージェントキャラクタがすぐに更新される場合と比較して、ユーザの特性をより考慮したキャラクタへとエージェントキャラクタを更新させることができる。ひいては、ユーザに継続して興味を持ってもらうことができる。 According to such a configuration, when input data corresponding to certain classification information is input a plurality of times, the degree of accumulation of the degree of contribution related to the classification information reaches a predetermined level, and the character corresponding to the classification information becomes the agent character. is updated. Therefore, compared to the case where the agent character is immediately updated to the corresponding character when the specific input data is accepted, the agent character can be updated to the character that takes into consideration the characteristics of the user. As a result, it is possible to keep the user interested.
本開示の一態様では、特定部は、入力データ受付け部により第1の入力データが受け付けられた場合に、当該第1の入力データに対応する分類情報と、第1の寄与度変化量と、を特定してもよい。また、特定部は、入力データ受付け部により第1の入力データとは別の第2の入力データが受け付けられた場合に、当該第2の入力データに対応する分類情報と、第1の寄与度変化量と異なる第2の寄与度変化量と、を特定してもよい。 In one aspect of the present disclosure, when the input data accepting unit accepts first input data, the specifying unit includes classification information corresponding to the first input data, a first contribution change amount, may be specified. Further, when the input data accepting unit accepts second input data different from the first input data, the specifying unit stores the classification information corresponding to the second input data and the first contribution degree A second contribution change amount different from the change amount may be specified.
このような構成によれば、ある入力データが受け付けられる場合と別の入力データが受け付けられる場合とで、寄与度変化量が異なる。つまり、ある入力データが受け付けられる場合の方が、エージェントキャラクタが、対応するキャラクタに早く更新され得る。このため、どのような入力データが入力されるかによって、エージェントキャラクタの更新後のキャラクタ、及び、当該キャラクタに更新されるまでの早さが異なる。よって、対話エージェントシステムのゲーム性をより一層向上させることができ、ひいては、ユーザにシステムに対してより一層継続して興味を持ってもらうことができる。 According to such a configuration, the amount of contribution change differs between when certain input data is accepted and when different input data is accepted. That is, the agent character can be updated to the corresponding character more quickly when certain input data is accepted. Therefore, depending on what kind of input data is input, the character after the agent character is updated and the speed until the character is updated differ. Therefore, it is possible to further improve the game characteristics of the dialogue agent system, and furthermore to keep the user interested in the system.
本開示の一態様は、条件決定値決定部を更に備えてもよい。条件決定値決定部は、判定処理モデルを用いて、入力データ又は入力データに対応する分類情報に対応する条件決定値を決定する。条件決定値は、所定条件の成立可否を決定するための値である。判定処理モデルは、機械学習により生成されたモデルであって、入力データ又は入力データに対応する分類情報に基づき、所定条件の成立可否を決定するための値である条件決定値を出力とする。 One aspect of the present disclosure may further include a condition determination value determination unit. The condition determination value determination unit determines a condition determination value corresponding to the input data or the classification information corresponding to the input data using the determination processing model. A condition determination value is a value for determining whether or not a predetermined condition is satisfied. The judgment processing model is a model generated by machine learning, and outputs a condition determination value, which is a value for determining whether or not a predetermined condition is satisfied, based on input data or classification information corresponding to the input data.
このような構成によれば、判定処理モデルの教師データに用いられていない入力データ又は分類情報が入力されても、対応する条件決定値を出力することができる。
本開示の一態様では、入力データには、ユーザ発話が含まれてもよい。
According to such a configuration, even if input data or classification information that is not used as teacher data for the determination processing model is input, the corresponding condition determination value can be output.
In one aspect of the present disclosure, the input data may include user speech.
このような構成によれば、ユーザ発話に基づきエージェントキャラクタの更新後のキャラクタが選択される。よって、ユーザ発話により表されるユーザの関心、興味等に合ったキャラクタへとエージェントキャラクタを更新させることができる。 According to such a configuration, the updated character of the agent character is selected based on the user's utterance. Therefore, it is possible to update the agent character to a character that matches the user's interest expressed by the user's utterance.
本開示の一態様では、入力データには、情報機器の位置情報が含まれてもよい。
このような構成によれば、情報機器、ひいては、ユーザの位置情報に基づきエージェントキャラクタの更新後のキャラクタが選択される。すなわち、ユーザが位置している場所によってエージェントキャラクタの更新結果が変化する決定する。このため、対話エージェントシステムのゲーム性をより一層向上させることができる。
In one aspect of the present disclosure, the input data may include position information of the information device.
According to such a configuration, the character after the update of the agent character is selected based on the position information of the information device and, by extension, the user. That is, it is determined that the update result of the agent character changes depending on where the user is located. Therefore, it is possible to further improve the game characteristics of the dialogue agent system.
本開示の一態様では、入力データには、ユーザの特性を示す数値データが含まれてもよい。
このような構成によれば、ユーザの特性を示す数値データに基づきエージェントキャラクタの更新結果が選択される。したがって、ユーザの特性を考慮したキャラクタへとエージェントキャラクタを更新させることができる。
In one aspect of the present disclosure, the input data may include numerical data indicating user characteristics.
According to such a configuration, the update result of the agent character is selected based on the numerical data indicating the characteristics of the user. Therefore, it is possible to update the agent character to a character that considers the user's characteristics.
以下、図面を参照しながら、本開示を実施するための形態を説明する。
[1.構成]
図1に示す対話エージェントシステム1は、特性サーバ2と、情報機器3と、音声認識サーバ4と、を備える。
EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, the form for implementing this disclosure is demonstrated, referring drawings.
[1. composition]
A dialogue agent system 1 shown in FIG.
対話エージェントシステム1は、ユーザと対話してタスクを実行するシステムである。まず、対話エージェントシステム1の基本的な機能を説明する。
対話エージェントシステム1は、ユーザが所持する情報機器3からユーザ発話を受け付け、当該ユーザ発話の音声信号を音声認識サーバ4に送信する。そして、音声認識サーバ4において受信された音声信号を音声認識機能によってテキストデータに変換し、当該テキストデータを情報機器3に送信する。情報機器3は、音声認識サーバ4から受信されたユーザ発話を表すテキストデータを特性サーバ2に送信する。特性サーバ2は、受け付けられたユーザ発話に対応する応答(以下「応答内容」という。)を生成し、生成された応答内容を情報機器3に送信する。そして、情報機器3が、生成された応答内容に対応する音声を出力するとともに、応答内容に対応するタスクを実行する。
The dialog agent system 1 is a system that interacts with a user to execute a task. First, the basic functions of the dialogue agent system 1 will be explained.
The dialogue agent system 1 receives a user's utterance from the
本実施形態の対話エージェントシステム1は、上記基本的な機能に加え、以下の機能を有する。すなわち、対話エージェントシステム1では、図2に示すように、情報機器3の表示部31に、ユーザと対話する対話エージェントを具象化したキャラクタであるエージェントキャラクタ51が表示される。そして、表示されたエージェントキャラクタ51があたかも発話しているように、ユーザ発話に応じた応答内容が出力される。このエージェントキャラクタ51は、対話エージェントを模したキャラクタでもある。
The dialogue agent system 1 of this embodiment has the following functions in addition to the basic functions described above. That is, in the dialog agent system 1, as shown in FIG. 2, the
つまり、ユーザは、エージェントキャラクタ51と対話しているような感覚を覚え、対話エージェントは単なる「音声」以上のものとなる。
さらに、エージェントキャラクタ51は、情報機器3により取得される入力データに基づき進化する(すなわち外見が更新される)。具体的には、対話エージェントシステム1は、入力データに基づき情報機器3のユーザの特性を解析する。そして、対話エージェントシステム1は、ユーザ特性に応じて複数種類のキャラクタの中からキャラクタを選択し、選択されたキャラクタにエージェントキャラクタ51を更新させる。
In other words, the user feels as if he or she is interacting with the
Furthermore, the
なお、対話エージェントシステム1は、情報機器3において専用のアプリケーションソフトウェアであるエージェントアプリを起動することで利用可能となる。以下、対話エージェントシステム1について詳細に説明する。
The dialogue agent system 1 can be used by activating an agent app, which is dedicated application software, in the
図1に示す特性サーバ2は、例えばエージェントアプリの製作会社などにより保有されることが想定される。特性サーバ2は、通信部21と、対話応答プラットフォーム(以下プラットフォームを「PF」という。)22と、記憶部23と、制御部24と、を備える。
The
通信部21は、外部の装置と有線又は無線で通信を行うための通信インタフェースである。特性サーバ2は、通信部21を介してインターネットNに接続し、インターネットNを介して外部の装置とデータ通信可能である。本実施形態では、特性サーバ2は、通信部21を介して情報機器3と通信を行う。
The
対話応答PF22は、情報機器3からユーザ発話を表すテキストデータを受信すると、受信されたテキストデータに対する応答内容を生成する。
具体的には、対話応答PF22の内部には、情報機器3のユーザ(以下「端末ユーザ」ともいう。)との対話パターンや、動画、音楽、テキスト等のコンテンツの視聴要求に対応づけられた情報機器3の操作の制御コードのデータテーブルが登録されている。制御コードとは、例えば、コンテンツの再生指示や表示指示、音量調整、アプリケーションソフトウェアの起動等である。対話応答PF22は、情報機器3からユーザ発話を表すテキストデータを通信部21を介して受信すると、当該テキストデータで前記データテーブル内を検索し、対応する制御コードを取得することで、応答内容を生成する。
When the
Specifically, inside the
記憶部23は、各種情報を記憶する。本実施形態では、記憶部23には、特性情報テーブルとプロモート情報テーブルとが記憶されている。
<特性情報テーブル>
特性情報テーブルは、図3A~図3Cに示すようなデータテーブルであって、端末ユーザの特性を表す情報である。この特性情報テーブルは、端末ユーザの特性を任意に定義するテーブルでもある。本実施形態でいうユーザ特性には、嗜好、興味等のユーザの内面的特性や血液型等の身体的特性のほか、ユーザが位置している地域などの位置情報も含まれる。
The
<Characteristic information table>
The characteristic information table is a data table as shown in FIGS. 3A to 3C, and is information representing terminal user characteristics. This characteristic information table is also a table that arbitrarily defines terminal user characteristics. User characteristics in the present embodiment include user's internal characteristics such as preferences and interests, physical characteristics such as blood type, and location information such as the area where the user is located.
具体的には、特性情報テーブルは、分類情報と、重要度情報と、が対応付けられた情報である。
分類情報は、情報機器3により取得される入力データを分類するための情報である。ここで、本実施形態でいう入力データには、ユーザ発話を表す音声信号、当該音声信号を表すテキストデータ或いはユーザ発話に応じた応答内容、情報機器3の位置情報、属性の意味を持つ数値データ等が含まれる。
Specifically, the characteristic information table is information in which classification information and importance information are associated with each other.
The classification information is information for classifying input data acquired by the
属性の意味を持つ数値データとは、例えば、ユーザの特性を示す数値データである。数値データは、対話エージェントシステム1内で定義された特性を示す値である。このような数値データとしては、例えば、ユーザの血液型等を示す数値データが挙げられる。すなわち、例えば、エージェントアプリ内でユーザがアンケートに回答し、アンケートの回答結果に応じて点数が付与され、その点数がユーザの血液型等に対応付けられている場合、前記数値データは前記アンケートの点数であってもよい。 Numerical data having the meaning of attributes is, for example, numerical data indicating characteristics of a user. Numerical data are values that indicate characteristics defined within the dialogue agent system 1 . Examples of such numerical data include numerical data indicating a user's blood type. That is, for example, when a user answers a questionnaire within an agent application, points are given according to the answer to the questionnaire, and the points are associated with the user's blood type, etc., the numerical data is the answer of the questionnaire. It may be points.
このような入力データを分類する分類情報として、本実施形態では、ユーザ発話に係るコンテンツ(例えばユーザが視聴を希望するコンテンツ)の分類情報と、情報機器3の位置情報の分類情報と、数値データの分類情報と、が記憶部23に記憶されている。
As classification information for classifying such input data, in the present embodiment, classification information of content related to user utterance (for example, content desired to be viewed by the user), classification information of position information of the
コンテンツの分類情報は、例えば、コンテンツの種類とジャンルとの掛け合わせにより表される。コンテンツの分類情報は、コンテンツの種類とジャンルとの掛け合わせにより加点され、後述のとおりエージェントキャラクタ51の進化の過程が分離する。コンテンツの分類情報は、例えば、「音楽×ポップス」、「映画×アクション」、「TV番組×ファミリー向け」等である。
The content classification information is represented, for example, by multiplying the type of content and the genre. The content classification information is added by multiplying the type of content and the genre, and the process of evolution of the
位置情報の分類情報は、例えば地名であり、東京、名古屋、香港、台湾等である。
数値データの分類情報は、例えば数値であり、「0xFF」、「0x0F」等である。
一方、重要度情報は、分類情報のそれぞれに対応付けられて設定される。重要度情報は、対応する分類情報が端末ユーザの特性を定量的又は定性的に表す上でどの程度重要かを示す情報である。すなわち、重要度情報の度合い(本実施形態では重要度情報の点数)が大きい分類情報ほど、端末ユーザの関心が高く、端末ユーザの特性をより表している分類情報である。
The classification information of the location information is, for example, place names such as Tokyo, Nagoya, Hong Kong, and Taiwan.
The classification information of numerical data is, for example, numerical values such as "0xFF" and "0x0F".
On the other hand, importance information is set in association with each piece of classification information. The importance information is information indicating how important the corresponding classification information is in quantitatively or qualitatively representing the characteristics of the terminal user. That is, the higher the degree of importance information (in this embodiment, the score of the importance information), the higher the interest of the terminal user, and the more representative the characteristics of the terminal user.
本実施形態では、情報機器3によりユーザ発話、位置情報及び数値データ等の入力データが入力されると、入力データに応じた分類情報が特定され、特定された分類情報に対応する重要度情報の点数が増加(すなわち加点)される。そして、重要度情報の点数に基づき、あらかじめ用意された複数種類のキャラクタの中からキャラクタが選択され、選択されたキャラクタにエージェントキャラクタ51が変化する(すなわち更新される)。
<プロモート情報テーブル>
プロモート情報テーブルは、図4に示すような、重要度情報の加点値を標準的な加点値よりも増加させたい(すなわちプロモートしたい)キーワード、位置、数値等と、重要度情報の加点値と、が対応付けられた情報である。
In this embodiment, when input data such as user utterances, position information, and numerical data are input by the
<Promotion information table>
The promotion information table, as shown in FIG. 4, contains keywords, positions, numerical values, etc. for which the point value of importance information is to be increased from the standard point value (that is, to be promoted), the point value of importance information, is associated information.
すなわち、本実施形態では、情報機器3により入力される入力データが特定の入力データである場合、換言すれば、入力データがプロモートしたいコンテンツタイトルなどのキーワード等を含む場合、当該入力データに対応する分類情報の重要度情報の点数が、標準的な加点値(例えば5点)よりも大幅な加点値(例えば30点)だけ増加される。
That is, in the present embodiment, when the input data input by the
具体的には、入力データがユーザ発話である場合、ユーザ発話に特定のキーワード(例えば現在話題の映画のタイトル等)が含まれると、対応する分類情報の重要度情報の点数が標準的な加点値よりも大幅に更新される。また、入力データが情報機器3の位置情報である場合、位置情報が表す位置が特定の位置であると、対応する分類情報の重要度情報の点数が標準的な加点値よりも大幅に更新される。また、入力データが数値データである場合、数値データが表す数値が特定の数値であると、対応する分類情報の重要度情報の点数が標準的な変化度合いよりも大幅に更新される。
Specifically, when the input data is a user utterance, if the user utterance contains a specific keyword (for example, the title of a movie currently being talked about), the score of the importance information of the corresponding classification information is added as standard. Updated more than the value. Further, when the input data is the position information of the
例えば、図4に示すプロモート情報テーブルには、特定の映画のタイトルを示すキーワード「アクション映画X」と、その加点値である「40点」と、が対応付けられて記憶されている。また、当該プロモート情報テーブルには、特定の位置である「台湾」と、その加点値である「30点」と、が対応付けられて記憶されている。さらに、当該プロモート情報テーブルには、特定の数値である「0xFF」と、その加点値である「30点」と、が対応付けられて記憶されている。 For example, in the promotion information table shown in FIG. 4, the keyword "action movie X" indicating the title of a specific movie and its added value "40 points" are associated and stored. Also, in the promotion information table, the specific position "Taiwan" and its added value "30 points" are stored in association with each other. Further, in the promotion information table, a specific numerical value "0xFF" and its added value "30 points" are associated and stored.
なお、プロモート情報テーブルに登録されるキーワード等は、エージェントアプリの開発会社等の対話エージェントシステム1のサービス提供者によって適宜のタイミングで更新(変更)される。 The keywords and the like registered in the promotion information table are updated (changed) at an appropriate timing by the service provider of the dialogue agent system 1, such as an agent application development company.
以上が記憶部23に記憶されている情報である。
続いて、図1に示す制御部24は、CPU241と、RAM、ROM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ(以下、メモリ242)と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。制御部24の各種機能は、CPU241、メモリ242で構成される制御部24でプログラムを実行することにより実現される。プログラムに対応する方法が実行される。なお、制御部24を構成するマイクロコンピュータの数は1つでも複数でもよい。制御部24は、プログラムを実行することで、後述する図5に示す応答内容送信処理及び図6に示す特性更新処理を実行する。
The above is the information stored in the
Next, the
一方、情報機器3は、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等である。情報機器3は、表示部31と、操作部32と、マイク33と、スピーカ34と、記憶部35と、通信部36と、位置検出部37と、制御部38と、を備える。
On the other hand, the
表示部31は、例えば液晶ディスプレイや有機ELディスプレイなど、画像を表示可能な表示デバイスを有する。
操作部32は、ユーザの操作を受け付ける。操作部32には、例えば、ボタン、スイッチ、タッチパネルなどが含まれる。
The
The
マイク33は、音を入力するように構成されている。
スピーカ34は、音を出力するように構成されている。
記憶部35は、各種情報を記憶する。本実施形態では、記憶部35には、特性サーバ2の記憶部23に記憶された特性情報テーブルに含まれる複数種類の分類情報のそれぞれについて、対応するキャラクタの画像データ及び音声データが記憶されていてもよい。ここで、記憶部35に記憶されるキャラクタは特に限定されないが、実在又は仮想の人物、動物、ロボット等であってもよい。例えば、「音楽×ポップス」の分類情報に対応するキャラクタは、音楽のポップスの分野で有名な歌手を模したキャラクタであってもよい。
The
The
また、記憶部35には、エージェントキャラクタ51を進化(すなわち外見を更新)させるための条件を示す条件情報が記憶されている。条件情報は、分類情報ごとに設定されている。条件情報は、例えば、分類情報に対応する重要度情報の点数が所定点数に達することである。以下では、この所定点数を「しきい値点数」という。すなわち、ある分類情報(例えば「音楽×ポップス」の分類情報)に対応する重要度情報の点数がしきい値点数(例えば30点)に達すると、その分類情報に応じたキャラクタにエージェントキャラクタ51が更新される。なお、しきい値点数は分類情報ごとに異なっていてもよく、全ての分類情報について同一であってもよい。
The
なお、本実施形態では、エージェントアプリのインストール時は、エージェントキャラクタ51はデフォルト(初期値)のキャラクタに設定される。そして、アプリの利用開始時からいずれの分類情報についても重要度情報の点数がしきい値点数に満たない期間は、全ての分類情報の重要度情報の点数の総和が一定点数に達した場合、エージェントキャラクタ51がデフォルトのキャラクタから別のキャラクタに更新される。そして、ある分類情報の重要度情報の点数がしきい値点数に達すると、エージェントキャラクタ51がその分類情報に応じたキャラクタに更新される。
In this embodiment, the
以上が記憶部35に記憶されている情報である。
通信部36は、外部の装置と有線又は無線で通信を行うための通信インタフェースである。情報機器3は、通信部36を介してインターネットNに接続し、インターネットNを介して外部の装置とデータ通信可能である。本実施形態では、情報機器3は、通信部36を介して特性サーバ2及び音声認識サーバ4と通信を行う。
The above is the information stored in the
The
位置検出部37は、GPS(Global Positioning System)などにより情報機器3の現在位置を検出する。
制御部38は、CPU381と、RAM、ROM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ(以下、メモリ382)と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。制御部38の各種機能は、制御部38がプログラムを実行することにより実現される。制御部38を構成するマイクロコンピュータの数は1つでも複数でもよい。制御部38は、CPU381がプログラムを実行することで、後述する図7に示すキャラクタ更新処理を実行する。
The
The
一方、音声認識サーバ4は、米国アマゾン(登録商標)社や米国Google(登録商標)社のようなVirtual Assitantと呼ばれる、音声で機器を操作するサービスを提供する会社が保有することが想定される。音声認識サーバ4は、インターネットNを介して情報機器3からユーザ発話の音声信号を受信し、受信した音声信号を音声認識機能によってテキストデータに変換する。そして、音声認識サーバ4は、ユーザ発話を表すテキストデータを情報機器3に送信する。
On the other hand, the
[2.処理]
[2-1.応答内容送信処理]
次に、特性サーバ2の制御部24が実行する応答内容送信処理について、図5のフローチャートを用いて説明する。なお、応答内容送信処理は、特性サーバ2が情報機器3からユーザ発話を表すテキストデータを通信部21を介して受信する度に実行される。
[2. process]
[2-1. Response content transmission process]
Next, the response content transmission processing executed by the
まず、S101で、特性サーバ2は、情報機器3からユーザ発話を表すテキストデータを受信する。
続いて、S102で、特性サーバ2は、受信されたユーザ発話を表すテキストデータで検索を行い、応答内容を取得する。
First, in S<b>101 , the
Subsequently, in S102, the
続いて、S103で、特性サーバ2は、情報機器3に応答内容を送信した後、図5の応答内容送信処理を終了する。
[2-2.特性更新処理]
次に、特性サーバ2の制御部24が実行する特性更新処理について、図6のフローチャートを用いて説明する。なお、特性更新処理は、特性サーバ2が情報機器3からユーザ発話を表すテキストデータ、情報機器3の位置情報又は数値データなどの受信内容を通信部21を介して受信することにより開始される。
Subsequently, in S103, after transmitting the response content to the
[2-2. Characteristic update process]
Next, the property update processing executed by the
まず、S201で、特性サーバ2は、情報機器3から受信内容を受け付ける。
続いて、S202で、特性サーバ2は、受信内容に対応する分類情報を特定する。具体的には、特性サーバ2は、次のようにして分類情報を特定する。
First, in S<b>201 , the
Subsequently, in S202, the
すなわち、受信内容がユーザ発話を表すテキストデータである場合、特性サーバ2は、受信内容であるテキストデータ(例えば「アクション映画Xを見たい」)からコンテンツタイトル(例えば「アクション映画X」)を抽出する。そして、特性サーバ2は、抽出されたコンテンツタイトル(例えば「アクション映画X」)に対応するメタ情報(本実施形態ではコンテンツ種類×コンテンツジャンル)を分類情報として取得する。これにより、受信内容に対応する分類情報が特定される。なお、本実施形態では、コンテンツタイトルとメタ情報との対応関係を示すデータテーブルがあらかじめ記憶部23に記憶されている。特性サーバ2は、当該データテーブルを参照することで、抽出されたコンテンツタイトルに対応するメタ情報(分類情報)を特定する。
That is, when the received content is text data representing user utterances, the
また、受信内容が位置情報である場合、特性サーバ2は、位置情報が示す地域(例えば「東京」、「名古屋」等)を分類情報として特定する。
また、受信内容が数値データである場合、特性サーバ2は、数値データが示すデータ(例えば「0xFF」等)を分類情報として特定する。
Also, when the received content is location information, the
Further, when the received content is numerical data, the
続いて、S203で、特性サーバ2は、S202で特定された分類情報(例えばコンテンツ種類×コンテンツジャンル)を入力し、その出力として重要度情報の加点値を取得する。
Subsequently, in S203, the
なお、本実施形態では、分類情報に対応する重要度情報の加点値は、分類情報に依らず、一定点(例えば一律5点)に設定される。
続いて、S204で、特性サーバ2は、受信内容に対応するキーワード、位置情報又は数値データがプロモート情報テーブルに設定されたキーワード、位置情報又は数値データである場合、S203で取得された加点値を増加する。
Note that, in the present embodiment, the added point value of the importance information corresponding to the classification information is set to a fixed point (for example, 5 points uniformly) regardless of the classification information.
Subsequently, in S204, if the keyword, location information, or numerical data corresponding to the received content is the keyword, location information, or numerical data set in the promotion information table, the
具体的には、特性サーバ2は、図4に示すプロモート情報テーブルを参照し、受信内容にプロモート情報テーブルに設定されたキーワード等が含まれるか否かを判定する。特性サーバ2は、受信内容に前記キーワード等が含まれると判定する場合、受信内容に対応するキーワード等に対応する重要度情報の加点値を取得し、当該加点値でS203で取得された点数を置き換える。これにより、S203で取得された加点値が増加される。例えば、ユーザ発話を表すテキストデータに「アクション映画X」とのキーワードが含まれる場合、S203で取得された点数(5点)は40点に増加される。
Specifically, the
続いて、S205で、特性サーバ2は、記憶部23に記憶された図3A~3Cに示す特性情報テーブルにおいて、S202で特定された分類情報に対応する重要度情報の点数をS203で取得された点数又はS204で増加された点数だけ更新(増加)する。その後、特性サーバ2は、図6の特性更新処理を終了する。
3A to 3C stored in the
[2-3.キャラクタ更新処理]
次に、情報機器3の制御部38が実行するキャラクタ更新処理について、図7のフローチャートを用いて説明する。なお、キャラクタ更新処理は、情報機器3においてエージェントアプリを起動することで開始され、エージェントアプリを終了することで終了する。
[2-3. Character update process]
Next, character update processing executed by the
まず、S301で、情報機器3は、特性サーバ2から図3A~図3Cに示す特性情報テーブルを通信部36を介して取得する。
続いて、S302で、情報機器3は、S301で取得された特性情報テーブルを基に、表示部31に表示させるエージェントキャラクタ51を特定し、特定されたエージェントキャラクタ51を表示部31に表示する。具体的には、情報機器3は、次のようにして表示部31に表示されるエージェントキャラクタ51を特定する。
First, in S301, the
Subsequently, in S<b>302 , the
すなわち、情報機器3は、特性情報テーブルを参照し、重要度情報の点数がしきい値点数に達している分類情報があるか否かを判定する。重要度情報の点数がしきい値点数に達している分類情報がない、つまり、全ての分類情報について重要度情報の点数がしきい値点数未満であると判定した場合、情報機器3は、全ての分類情報の重要度情報の点数の総和を算出し、総和があらかじめ設定されたしきい値に達したか否かを判定する。なお、例えば、図3Aに示す特性情報テーブルにおいて、「音楽×ポップス」、「映画×アクション」及び「TV番組×ファミリー向け」の分類情報の重要度情報の点数の総和は、15+20+12=47点である。情報機器3は、このようにして各分類情報の重要度情報の点数を加算し、全ての分類情報の重要度情報の点数の総和を算出する。
That is, the
情報機器3は、前記総和がしきい値に達したと判定した場合、そのしきい値に対応付けられたキャラクタを、表示部31に表示されるべきエージェントキャラクタとして特定する。
When the
本実施形態では、前記総和に関して複数のしきい値(第1のしきい値、第2のしきい値等)が設定されており、いずれかの分類情報について重要度情報の点数がしきい値点数に達する前の段階において、エージェントキャラクタ51が複数段階更新される。
In this embodiment, a plurality of thresholds (a first threshold, a second threshold, etc.) are set for the sum, and the score of the importance information for any of the classification information is the threshold Before the score is reached, the
一方、情報機器3は、重要度情報の点数がしきい値点数に達した分類情報があると判定した場合には、その分類情報に対応したキャラクタを、表示部31に表示されるエージェントキャラクタとして特定する。なお、点数がしきい値点数に達した分類情報が複数ある場合には、点数が最も高い分類情報に対応したキャラクタを、表示部31に表示されるエージェントキャラクタとして特定してもよい。
On the other hand, when the
例えば図8に示すように、全ての分類情報について重要度情報の点数がしきい値点数に達する前の段階において、重要度情報の点数の総和が最小の第1のしきい値に達していない場合、表示部31に表示されるエージェントキャラクタ51はキャラクタAに特定される。キャラクタAは、エージェントアプリのインストール時のデフォルト(初期値)のキャラクタである。そして、重要度情報の点数の総和が最小の第1のしきい値に達した場合には、キャラクタBが表示部31に表示されるエージェントキャラクタ51として特定される。そして、重要度情報の点数の総和が第1のしきい値の次に大きい第2のしきい値に達した場合には、キャラクタCが表示部31に表示されるエージェントキャラクタ51として特定される。
For example, as shown in FIG. 8, before the points of the importance information for all the classification information reach the threshold points, the sum of the points of the importance information does not reach the minimum first threshold. In this case, the
続いて、S303で、情報機器3は、位置検出部37から情報機器3の位置情報を取得し、取得された位置情報を特性サーバ2に送信する。
続いて、S304で、情報機器3は、数値データを特性サーバ2に送信する。すなわち、本実施形態では、数値データとして、端末ユーザがエージェントアプリ内で過去に行ったアンケートの結果の点数等が記憶部35に記憶されている。情報機器3は、記憶部35に記憶されたこれらの数値データを特性サーバ2に送信する。
Subsequently, in S<b>303 , the
Subsequently, in S<b>304 , the
続いて、S305で、情報機器3は、端末ユーザからマイク33を介してユーザ発話の音声信号を受け付けたか否かを監視する。
情報機器3は、S305で端末ユーザからユーザ発話の音声信号を受け付けたと判定した場合には、S306へ移行する。
Subsequently, in S<b>305 , the
When the
S306で、情報機器3は、ユーザ発話を示す音声信号を音声認識サーバ4に送信し、音声認識サーバ4からユーザ発話を表すテキストデータを受信する。
続いて、S307で、情報機器3は、S306で受信されたユーザ発話を表すテキストデータを特性サーバ2に送信し、対応する応答内容を特性サーバ2から受信する。
In S<b>306 , the
Subsequently, in S<b>307 , the
続いて、S308で、情報機器3は、エージェントキャラクタ51に応答内容を発話させる。ここで、情報機器3は、記憶部35に記憶されたエージェントキャラクタ51の動作を示すアニメーションを表示部31に表示させ、また、記憶部35に記憶されたエージェントキャラクタ51に合った音声で、応答内容をスピーカ34から出力させる。
Subsequently, in S308, the
続いて、S309で、情報機器3は、特性サーバ2から図3A~図3Cに示す特性情報テーブルを通信部36を介して取得する。S303で送信された位置情報、S304で送信された数値データ及びS307で送信されたユーザ発話を表すテキストデータを基に特性サーバ2で特性情報テーブルが更新される。
Subsequently, in S309, the
続いて、S310で、情報機器3は、S309で取得された特性情報テーブルを基に、エージェントキャラクタ51を更新させるための所定条件が成立したか否かを判定する。具体的には、情報機器3は、直近のS301で取得された特性情報テーブルでは重要度情報の点数がしきい値点数に達しておらず、S309で取得された特性情報テーブルでは重要度情報の点数がしきい値点数に達した分類情報があるか否かを判定する。そして、情報機器3は、そのような分類情報があると判定した場合に、所定条件が成立したと判定する。
Subsequently, at S310, the
また、情報機器3は、いずれの分類情報についても重要度情報の点数がしきい値点数に達する前の段階においては、次のようにして所定条件が成立したか否かを判定する。すなわち、情報機器3は、全ての分類情報の重要度情報の点数の総和に関するしきい値のうち、直近のS301で取得された特性情報テーブルでは前記総和がそのしきい値に達しておらず、S309で取得された特性情報テーブルでは前記総和がそのしきい値に達しているようなしきい値がある場合には、所定条件が成立したと判定する。
In addition, the
情報機器3は、S310で所定条件が成立していないと判定した場合には、前述したS305に戻る。
一方、情報機器3は、S310で所定条件が成立したと判定した場合には、S311へ移行し、所定条件が成立した分類情報に対応するキャラクタにエージェントキャラクタ51を更新させる。また、情報機器3は、いずれの分類情報についても重要度情報の点数がしきい値点数に達する前の段階においては、所定条件が成立したしきい値に対応するキャラクタにエージェントキャラクタ51を更新させる。その後、図7のキャラクタ更新処理を終了する。
When the
On the other hand, when it is determined in S310 that the predetermined condition is satisfied, the
すなわち、対話エージェントシステム1では、図8に示すように、キャラクタDに更新される系統、キャラクタEに更新される系統など、複数種類の分類情報に応じてエージェントキャラクタ51の更新の系統が複数通り存在する。換言すれば、エージェントキャラクタ51の更新の過程がツリー条に分岐する。
That is, in the dialogue agent system 1, as shown in FIG. 8, there are a plurality of update systems for the
[3.効果]
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果が得られる。
(1)本実施形態では、情報機器3の制御部38は、ユーザ発話、情報機器3の位置情報、及び、端末ユーザの特性を示す数値データを含む、情報機器3により取得される入力データに基づき複数種類のキャラクタの中からキャラクタを選択し、選択されたキャラクタにエージェントキャラクタ51に更新させる。したがって、エージェントキャラクタ51の外見が更新されず、同一のエージェントキャラクタ51が応答を繰り返し行う対話エージェントシステムと比較して、端末ユーザに継続して興味を持ってもらうことができる。ひいては、端末ユーザに対して新たな価値を提供できる。
[3. effect]
According to the embodiment detailed above, the following effects are obtained.
(1) In this embodiment, the
(2)本実施形態では、特性サーバ2の制御部24は、情報機器3により取得された入力データに基づいて、記憶部23に記憶された特性情報を更新する。そして、情報機器3の制御部38は、更新された特性情報に基づき、複数種類のキャラクタの中からキャラクタを選択し、選択されたキャラクタにエージェントキャラクタ51を更新させる。
(2) In this embodiment, the
したがって、端末ユーザが対話エージェントシステム1を継続して利用するほど、特性サーバ2の記憶部23に記憶された特性情報が端末ユーザの特性を考慮して更新される。その結果、端末ユーザが対話エージェントシステム1を継続して利用するほど、エージェントキャラクタ51が端末ユーザの特性を考慮したキャラクタに更新される。したがって、本実施形態の構成によれば、より一層システム1に対して端末ユーザに継続して興味を持ってもらうことができる。
Therefore, as the terminal user continues to use the dialogue agent system 1, the characteristic information stored in the
(3)本実施形態では、情報機器3の制御部38は、入力データに基づき、複数種類の分類情報の少なくとも1つについて、エージェントキャラクタ51を更新させるための所定条件が成立したか否かを判定する(S310)。そして、制御部38は、所定条件が成立したと判定された分類情報に対応付けられたキャラクタに、エージェントキャラクタ51を更新させる(S311)。
(3) In this embodiment, the
したがって、複数種類のキャラクタのうち、入力データに対応する分類情報に対応するキャラクタにエージェントキャラクタ51が更新される。ひいては、入力データが端末ユーザの知りたい情報の種類、興味等を表す場合において、端末ユーザが知りたい情報、興味等に対応したキャラクタへとエージェントキャラクタ51を更新させることができる。したがって、より一層端末ユーザに興味を持ってもらうことができる。
Therefore, the
(4)本実施形態では、情報機器3の制御部38は、ある分類情報の重要度情報の点数の累積点がしきい値点数に達した場合に、その分類情報についてエージェントキャラクタ51を更新させるための所定条件が成立したと判定する。
(4) In this embodiment, when the cumulative score of the importance information of certain classification information reaches the threshold score, the
したがって、ある分類情報に対応する入力データが複数回入力される場合に、当該分類情報に関する重要度情報の点数の累積度がしきい値点数に達して初めて、当該分類情報に対応するキャラクタにエージェントキャラクタ51が更新される。よって、特定の入力データが受け付けられた場合に対応するキャラクタにエージェントキャラクタ51がすぐに更新される場合と比較して、端末ユーザの特性をより考慮したキャラクタへとエージェントキャラクタ51を更新させることができる。ひいては、端末ユーザに継続して興味を持ってもらうことができる。
Therefore, when input data corresponding to certain classification information is input a plurality of times, the character corresponding to the classification information can be assigned to the character as an agent until the cumulative degree of points of the importance information related to the classification information reaches the threshold score.
(5)本実施形態では、特性サーバ2の制御部24は、入力データが、プロモート情報テーブルに設定されている特定のキーワード等を含む場合に、図6のS203で取得された重要度情報の点数の加点値を増加する。すなわち、本実施形態では、標準的な加点値と、それよりも大きい特別な加点値と、が存在する。換言すれば、情報機器3の制御部38は、第1の入力データが受け付けられた場合に、当該第1の入力データに対応する分類情報と、標準的な加点値である第1の加点値(すなわち第1の変化量)と、を特定する。また、制御部38は、第1の入力データとは別の第2の入力データが受け付けられた場合に、当該第2の入力データに対応する分類情報と、前記第1の加点値と異なる第2の加点値(すなわち第2の変化量)と、を特定する。
(5) In this embodiment, the
したがって、ある入力データが受け付けられる場合の方が、エージェントキャラクタ51が、対応するキャラクタに早く更新され得る。このため、どのような入力データが入力されるかによって、エージェントキャラクタ51の更新後のキャラクタ、及び、当該キャラクタに更新されるまでの早さが異なる。よって、対話エージェントシステム1のゲーム性をより一層向上させることができ、ひいては、端末ユーザにシステム1に対して継続して興味を持ってもらうことができる。
Therefore, when certain input data is accepted, the
(6)本実施形態では、入力データには、ユーザ発話が含まれる。したがって、ユーザ発話に基づきエージェントキャラクタ51の更新後のキャラクタが選択される。よって、ユーザ発話により表される端末ユーザの関心、興味等に合ったキャラクタへとエージェントキャラクタ51を更新させることができる。
(6) In this embodiment, the input data includes user speech. Therefore, the updated character of the
(7)本実施形態では、入力データには、情報機器3の位置情報が含まれる。したがって、情報機器3、ひいては、端末ユーザの位置情報に基づきエージェントキャラクタ51の更新後のキャラクタが選択される。すなわち、端末ユーザが位置している場所によってエージェントキャラクタ51の更新結果が決定する。このため、対話エージェントシステム1のゲーム性をより一層向上させることができる。また例えば、特定の場所を端末ユーザが訪問することでエージェントキャラクタ51を特定のキャラクタに更新させやすくすることができ、ひいては、端末ユーザのその場所への訪問頻度を向上させることができる。
(7) In this embodiment, the input data includes position information of the
(8)本実施形態では、入力データには、端末ユーザの特性を示す数値データが含まれる。したがって、端末ユーザの特性を示す数値データに基づきエージェントキャラクタ51の更新結果が選択される。すなわち、端末ユーザの特性を考慮したキャラクタへとエージェントキャラクタ51を更新させることができる。
(8) In the present embodiment, the input data includes numerical data indicating terminal user characteristics. Therefore, the update result of the
なお、本実施形態では、重要度情報が寄与度に相当し、重要度情報の点数が寄与度の累積度に相当し、重要度情報の加点値が寄与度変化量に相当し、特性情報テーブルが特性情報に相当する。また、S101がユーザ発話受付け部としての処理に相当し、S102が応答内容取得部としての処理に相当し、S202及びS203が特定部としての処理に相当し、S203が条件決定値決定部としての処理に相当し、S205が特性更新部及び寄与度更新部としての処理に相当し、S302が表示処理部としての処理に相当し、S308が発話処理部としての処理に相当し、S303、S304及びS305が入力データ受付け部としての処理に相当し、S310が更新判定部としての処理に相当し、S311がキャラクタ更新部としての処理に相当する。 In this embodiment, the importance information corresponds to the degree of contribution, the score of the importance information corresponds to the cumulative degree of contribution, the added value of the importance information corresponds to the amount of change in contribution, and the characteristic information table corresponds to characteristic information. Further, S101 corresponds to processing as a user utterance receiving unit, S102 corresponds to processing as a response content acquisition unit, S202 and S203 correspond to processing as a specifying unit, and S203 corresponds to processing as a condition determination value determination unit. S205 corresponds to the processing of the property updating unit and the contribution updating unit, S302 corresponds to the processing of the display processing unit, S308 corresponds to the processing of the speech processing unit, S303, S304 and S305 corresponds to processing as an input data receiving unit, S310 corresponds to processing as an update determination unit, and S311 corresponds to processing as a character updating unit.
[4.他の実施形態]
以上、本開示を実施するための形態について説明したが、本開示は前述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
[4. Other embodiments]
Although the embodiments for implementing the present disclosure have been described above, the present disclosure is not limited to the above-described embodiments and can be implemented with various modifications.
(1)上記実施形態では、エージェントキャラクタ51を更新させるための所定条件は、重要度情報の点数の累積点がしきい値点数に達することであるが、前記所定条件はこれに限られない。例えば、前記所定条件は、ユーザから特定のキーワードを含むユーザ発話を受け付けることであってもよい。また例えば、前記所定条件は、ユーザがエージェントアプリにおいて課金することであってもよい。この場合において、複数種類の分類情報のいずれに関して課金するか、又は、複数種類のキャラクタのいずれに関して課金するかによって、エージェントキャラクタ51の更新後のキャラクタが選択されてもよい。
(1) In the above-described embodiment, the predetermined condition for updating the
(2)上記実施形態の図6のS203において、重要度情報の加点値、ひいては条件決定値は、次のように取得されてもよい。ここで、条件決定値とは、エージェントキャラクタ51を更新させるための所定条件の成立可否を決定するための値である。
(2) In S203 of FIG. 6 of the above embodiment, the additional point value of the importance information and the condition determination value may be obtained as follows. Here, the condition determination value is a value for determining whether or not a predetermined condition for updating the
すなわち、分類情報と、重要度情報の点数と、の対応関係を示すデータテーブルがあらかじめ作成され、当該データテーブルが特性サーバ2の記憶部23に記憶されている。制御部24は、記憶部23に記憶された当該データテーブルを参照することで、入力された分類情報に対応する重要度情報の点数が取得されてもよい。
That is, a data table showing the correspondence relationship between the classification information and the scores of the importance information is created in advance, and the data table is stored in the
また例えば、機械学習により生成された判定処理モデルを用いて、特定された分類情報又は入力された入力データに対応する条件決定値が決定されてもよい。具体的には、ユーザ発話、情報機器3の位置情報、ユーザの特性を示す数値データなどの入力データと、条件決定値と、を教師データとして判定処理モデルを機会学習により学習する。又は、入力データに対応する分類情報と、条件決定値と、を教師データとして判定処理モデルを機会学習により学習する。そして、入力データ又は分類情報に基づき、対応する条件決定値を出力する判定処理モデルを生成する。そして、当該学習済みの判定処理モデルを用いて、図6のS202で特定された分類情報や、入力された入力データに対応する条件決定値が決定されてもよい。なお、使用される機械学習モデルとしては、ニューラルネットワークを用いて構築されたモデル、決定木を用いて構築されたモデル、サポートベクターマシンを用いて構築されたモデル等、任意の機械学習モデルが挙げられる。
Further, for example, a condition decision value corresponding to specified classification information or input data may be determined using a judgment processing model generated by machine learning. Specifically, input data such as user utterances, position information of the
このような構成によれば、以下の効果を奏する。すなわち、入力データ又は当該入力データに対応する分類情報と、条件決定値と、の対応関係が設定されたデータテーブルを用いて、条件決定値を決定する場合、データテーブルに設定されていない入力データ又は分類情報が入力された場合、条件決定値が出力できないことが想定される。これに対して、機械学習により生成された判定処理モデルを用いることで、判定処理モデルの教師データに用いられていない入力データ又は分類情報が入力されても、対応する条件決定値を出力することができる。 Such a configuration provides the following effects. That is, when determining a condition determination value using a data table in which a correspondence relationship between input data or classification information corresponding to the input data and the condition determination value is set, input data not set in the data table Alternatively, if the classification information is input, it is assumed that the condition determination value cannot be output. On the other hand, by using a decision processing model generated by machine learning, even if input data or classification information not used in the teacher data of the decision processing model is input, the corresponding condition determination value can be output. can be done.
(3)分類情報は、上記実施形態のものに限られない。例えば、コンテンツの分類情報は、コンテンツ種類だけでもよい。また例えば、位置情報の分類情報は、情報機器3の位置の座標値でもよい。また例えば、数値データの分類情報は、各種商品のバーコード、JANコード等の商品等の属性の意味を持つ数値データであってもよい。
(3) Classification information is not limited to that of the above embodiment. For example, the content classification information may be only the content type. Further, for example, the classification information of the position information may be the coordinate values of the position of the
(4)上記実施形態では、情報機器3の位置情報の分類情報は、東京、名古屋などの比較的広い地域であるが、位置情報の分類情報はこれに限られない。例えば、位置情報の分類情報は、特定の施設の屋内などの比較的狭い範囲(地点等)であってもよい。
(4) In the above embodiment, the classification information of the location information of the
(5)上記実施形態において、1つの分類情報に対してしきい値点数が複数設定されていてもよい。この場合において例えば、分類情報に対する重要度情報の点数の累積値が高くなればなるほど、その分類情報の特徴を色濃く表したキャラクタに更新してもよい。 (5) In the above embodiment, multiple threshold points may be set for one piece of classification information. In this case, for example, the higher the cumulative value of the points of the importance information with respect to the classification information, the more strongly the characteristic of the classification information may be updated to a character.
(6)上記実施形態において、特性サーバ2の制御部24が実行する処理の全部又は一部を情報機器3の制御部38が実行してもよい。
特に、上記実施形態では特性サーバ2側で特性情報テーブルの更新が行われるが、特性情報テーブルの更新を行う機器は特性サーバ2に限られない。例えば、情報機器3側で特性情報テーブルの更新が行われてもよい。具体的には例えば、特性サーバ2にはまだ端末ユーザの特性に合わせて更新されていない特性情報テーブルが記憶されており、情報機器3は特性サーバ2から当該特性情報テーブルを取得し、情報機器3の記憶部35に記憶する。そして、情報機器3が、記憶部35に記憶された特性情報テーブルを端末ユーザの特性を考慮して更新してもよい。
(6) In the above embodiment, all or part of the processing executed by the
In particular, in the above embodiment, the characteristic information table is updated on the
また逆に、情報機器3の制御部38が実行する処理の全部又は一部を特性サーバ2の制御部24が実行してもよい。
(7)上記実施形態において、音声認識サーバ4が実現する機能(音声認識機能等)を情報機器3等において実現してもよい。
Conversely, all or part of the processing executed by the
(7) In the above-described embodiment, the functions realized by the speech recognition server 4 (such as the speech recognition function) may be realized in the
(8)上記実施形態で、制御部24,38が実行する機能の一部又は全部を、1つあるいは複数のIC等によりハードウェア的に構成してもよい。
(9)前述した制御部24,38の他、当該制御部24,38を構成要素とするシステム、当該制御部24,38としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記憶した半導体メモリ等の非遷移的実体的記憶媒体、入力データに基づき複数種類のキャラクタの中から選択されたキャラクタにエージェントキャラクタを更新させる方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
(8) In the above embodiments, part or all of the functions executed by the
(9) In addition to the
(10)上記実施形態における1つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、1つの構成要素が有する1つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、1つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される1つの機能を、1つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言によって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。 (10) A plurality of functions possessed by one component in the above embodiment may be realized by a plurality of components, or a function possessed by one component may be realized by a plurality of components. . Also, a plurality of functions possessed by a plurality of components may be realized by a single component, or a function realized by a plurality of components may be realized by a single component. Also, part of the configuration of the above embodiment may be omitted. Moreover, at least part of the configuration of the above embodiment may be added or replaced with respect to the configuration of the other above embodiment. It should be noted that all aspects included in the technical idea specified by the wording described in the claims are embodiments of the present disclosure.
1…対話エージェントシステム、2…特性サーバ、3…情報機器、4…音声認識サーバ、
51…エージェントキャラクタ。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Dialogue agent system, 2... Characteristic server, 3... Information equipment, 4... Voice recognition server,
51... Agent character.
Claims (8)
前記ユーザ発話に対する応答内容を取得する応答内容取得部と、
ユーザと対話する対話エージェントを具象化したキャラクタであるエージェントキャラクタを前記ユーザの情報機器の表示部に表示させる表示処理部と、
前記表示部に表示させた前記エージェントキャラクタに前記応答内容を発話させる発話処理部と、
前記情報機器により取得される入力データを受け付ける入力データ受付け部と、
前記入力データに基づき複数種類のキャラクタの中からキャラクタを選択し、選択されたキャラクタに前記エージェントキャラクタを更新させるキャラクタ更新部と、
前記入力データに基づき、複数種類の分類情報の少なくとも1つについて、前記エージェントキャラクタを更新させるための所定条件が成立したか否かを判定する更新判定部であって、前記複数種類の分類情報は、前記入力データを分類するための情報であり、前記複数種類の分類情報には、前記複数種類のキャラクタが対応付けられる、更新判定部と、
を備え、
前記キャラクタ更新部は、前記更新判定部により前記所定条件が成立したと判定された場合に、前記所定条件が成立したと判定された前記分類情報に対応付けられたキャラクタに、前記エージェントキャラクタを更新させる構成にされ、
前記エージェントキャラクタから前記ユーザに対しては、コンテンツが提供され、
前記複数種類のキャラクタには、前記ユーザに対して提供されるコンテンツの種類に応じた複数種類のキャラクタが含まれ、
前記複数種類の分類情報には、前記コンテンツの種類を表す情報が含まれ、前記複数種類の分類情報の少なくとも一部には、前記コンテンツの種類に応じたキャラクタが対応付けられる対話エージェントシステム。 a user utterance accepting unit that accepts user utterances;
a response acquisition unit that acquires response content to the user's utterance;
a display processing unit for displaying an agent character, which is a character embodying a dialogue agent that interacts with a user, on a display unit of the user's information device;
an utterance processing unit that causes the agent character displayed on the display unit to utter the content of the response;
an input data reception unit that receives input data acquired by the information device;
a character updating unit that selects a character from a plurality of types of characters based on the input data and updates the agent character with the selected character;
an update determination unit for determining whether or not a predetermined condition for updating the agent character is established for at least one of the plurality of types of classification information based on the input data, wherein the plurality of types of classification information is an update determination unit that is information for classifying the input data, and that the plurality of types of classification information are associated with the plurality of types of characters;
with
The character update unit updates the agent character to a character associated with the classification information determined to satisfy the predetermined condition when the update determination unit determines that the predetermined condition is satisfied. is configured to
Content is provided from the agent character to the user,
The multiple types of characters include multiple types of characters according to the type of content provided to the user,
A dialogue agent system in which the plurality of types of classification information includes information representing the types of the content, and at least a part of the plurality of types of classification information is associated with a character corresponding to the type of the content.
前記入力データに基づいて特性情報を更新する特性更新部であって、前記特性情報は、前記ユーザの特性を表す情報である特性更新部を更に備え、
前記キャラクタ更新部は、前記特性更新部により更新された前記特性情報に基づき、前記複数種類のキャラクタの中からキャラクタを選択し、選択されたキャラクタに前記エージェントキャラクタを更新させる、対話エージェントシステム。 A dialogue agent system according to claim 1, comprising:
a property updating unit that updates property information based on the input data, wherein the property information is information representing the property of the user;
The character updating unit selects a character from among the plurality of types of characters based on the property information updated by the property updating unit, and causes the selected character to update the agent character.
前記入力データ受付け部により前記入力データが受け付けられた場合に、前記入力データに対応する前記分類情報、及び、寄与度変化量を特定する特定部であって、前記寄与度変化量は、前記エージェントキャラクタの更新に対する寄与度の累積度の変化量である特定部と、
複数種類の前記分類情報のそれぞれに対し、前記エージェントキャラクタの更新に対する前記寄与度の累積度を対応付けて記憶する記憶部において、前記特定部により特定された前記分類情報に対応する前記寄与度の累積度を、前記特定部により特定された前記寄与度変化量に基づきを更新する寄与度更新部と、
を更に備え、
前記更新判定部は、ある前記分類情報の前記寄与度の累積度が所定度合いに達した場合に、その前記分類情報について前記所定条件が成立したと判定する、対話エージェントシステム。 A dialogue agent system according to claim 1 or claim 2 ,
a specifying unit that specifies the classification information corresponding to the input data and a contribution degree change amount when the input data is received by the input data receiving unit, wherein the contribution degree change amount is the agent a specific part that is the amount of change in the cumulative degree of contribution to updating the character;
a storage unit that stores, in association with each of the plurality of types of classification information, the cumulative degree of contribution to updating of the agent character, wherein the contribution degree corresponding to the classification information specified by the specifying unit is stored; a contribution updating unit that updates the cumulative degree based on the contribution change amount specified by the specifying unit;
further comprising
The update determination unit determines that the predetermined condition has been established for the classification information when the cumulative degree of contribution of the classification information reaches a predetermined degree.
前記特定部は、前記入力データ受付け部により第1の入力データが受け付けられた場合に、当該第1の入力データに対応する前記分類情報と、第1の前記寄与度変化量と、を特定し、前記入力データ受付け部により前記第1の入力データとは別の第2の入力データが受け付けられた場合に、当該第2の入力データに対応する前記分類情報と、前記第1の寄与度変化量と異なる第2の前記寄与度変化量と、を特定する、対話エージェントシステム。 A dialogue agent system according to claim 3 , wherein
The identifying unit identifies the classification information corresponding to the first input data and the first contribution degree change amount when the first input data is received by the input data receiving unit. , when second input data different from the first input data is received by the input data receiving unit, the classification information corresponding to the second input data and the first contribution change and a second said contribution variation amount different from the amount.
機械学習により生成された判定処理モデルであって、前記入力データ又は前記入力データに対応する前記分類情報に基づき、前記所定条件の成立可否を決定するための値である条件決定値を出力とする判定処理モデルを用いて、前記入力データ又は前記入力データに対応する前記分類情報に対応する前記条件決定値を決定する条件決定値決定部を更に備え、
前記更新判定部は、前記条件決定値決定部により取得された前記条件決定値に基づき、前記所定条件が成立したか否かを判定する、対話エージェントシステム。 A dialogue agent system according to any one of claims 1 to 4 ,
A judgment processing model generated by machine learning, which outputs a condition determination value that is a value for determining whether or not the predetermined condition is satisfied based on the input data or the classification information corresponding to the input data. further comprising a condition determination value determination unit that determines the condition determination value corresponding to the input data or the classification information corresponding to the input data using a determination processing model;
The dialogue agent system, wherein the update determination unit determines whether or not the predetermined condition is satisfied based on the condition determination value acquired by the condition determination value determination unit.
前記入力データには、前記ユーザ発話が含まれる、対話エージェントシステム。 A dialogue agent system according to any one of claims 1 to 5 ,
A dialog agent system, wherein the input data includes the user's speech.
前記入力データには、前記情報機器の位置情報が含まれる、対話エージェントシステム。 A dialogue agent system according to any one of claims 1 to 6 ,
A dialogue agent system, wherein the input data includes location information of the information device.
前記入力データには、ユーザの特性を示す数値データが含まれる、対話エージェントシステム。 A dialogue agent system according to any one of claims 1 to 7 ,
The dialogue agent system, wherein the input data includes numerical data indicating characteristics of the user.
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