JP7439461B2 - Communication support program, communication support system and communication support method - Google Patents

Communication support program, communication support system and communication support method Download PDF

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JP7439461B2 JP2019202131A JP2019202131A JP7439461B2 JP 7439461 B2 JP7439461 B2 JP 7439461B2 JP 2019202131 A JP2019202131 A JP 2019202131A JP 2019202131 A JP2019202131 A JP 2019202131A JP 7439461 B2 JP7439461 B2 JP 7439461B2
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Description

本発明は、コミュニケーション支援プログラム、コミュニケーション支援システム及びコミュニケーション支援方法に関し、特に、情報端末を用いたコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援プログラム、コミュニケーション支援システム及びコミュニケーション支援方法に関する。 The present invention relates to a communication support program, a communication support system, and a communication support method, and particularly relates to a communication support program, a communication support system, and a communication support method that support communication using an information terminal.

近年、働き方改革などにより、情報端末を用い、通信ネットワークを介して音声や映像を送受信するリモートでのコミュニケーションが増えている。直接、顔を突き合わせたフェース・トゥー・フェイス(F2F)でのコミュニケーションであっても誤解や認識齟齬などの問題は生じるが、リモートでのコミュニケーションでは誤解や認識齟齬などの問題が生じやすくなる。 In recent years, due to work style reforms and other factors, there has been an increase in remote communication using information terminals to send and receive audio and video via communication networks. Even in face-to-face (F2F) communication, problems such as misunderstandings and discrepancies in understanding occur, but problems such as misunderstandings and discrepancies in perception are more likely to occur in remote communication.

このようなコミュニケーションにおける問題に関して、例えば、下記特許文献1には、話し手と聞き手間のコミュニケーションを仲介する対話支援装置において、前記話し手の音声を認識する音声認識部と、前記話し手と前記聞き手との間に誤解や意識のずれを発生させるような曖昧表現単語のリストを格納した曖昧表現単語リスト記憶部と、前記曖昧表現単語リストと前記音声認識結果とを比較して、前記音声認識結果から曖昧表現単語を含む曖昧表現句を検出する曖昧表現検出部と、前記曖昧表現句によって前記聞き手の解釈が曖昧となる曖昧表現対象を前記音声認識結果から検出する曖昧表現対象検出部と、前記話し手の人物情報と前記聞き手の人物情報を特定する話者特定部と、前記曖昧表現句と前記曖昧表現対象の組合せに対して、前記人物情報毎に前記曖昧な表現の認知範囲を格納する認知範囲記憶部と、前記認知範囲記憶部に格納した前記話し手の人物情報に関する前記曖昧表現句と前記曖昧表現対象に対する前記話し手の認知範囲を求め、また、前記認知範囲記憶部に格納した前記聞き手の人物情報に関する前記曖昧表現句と前記曖昧表現対象に対する前記聞き手の認知範囲を求める認知範囲推定部と、前記話し手の認知範囲と前記聞き手の認知範囲とを比較して、前記話し手と前記聞き手の認知範囲の差異を求める認知範囲相違検出部と、を具備した構成が開示されている。 Regarding such problems in communication, for example, Patent Document 1 below describes a dialogue support device that mediates communication between a speaker and a listener, which includes a voice recognition unit that recognizes the voice of the speaker, and a voice recognition unit that recognizes the voice of the speaker, An ambiguous expression word list storage unit stores a list of ambiguous expression words that may cause misunderstandings or a shift in consciousness during the process, and the ambiguous expression word list is compared with the speech recognition result. an ambiguous expression detection unit that detects an ambiguous expression phrase including an expression word; an ambiguous expression target detection unit that detects an ambiguous expression target whose interpretation by the listener is ambiguous due to the ambiguous expression phrase from the speech recognition result; a speaker identifying unit that identifies person information and the listener's person information; and a recognition range memory that stores the recognition range of the ambiguous expression for each of the person information for the combination of the ambiguous expression phrase and the ambiguous expression target. and the speaker's cognitive range for the ambiguous expression phrase and the ambiguous expression target related to the speaker's personal information stored in the cognitive range storage, and the listener's personal information stored in the cognitive range storage. a cognitive range estimation unit that calculates the cognitive range of the listener regarding the ambiguous expression phrase and the ambiguous expression target, and compares the cognitive range of the speaker with the cognitive range of the listener to determine the cognitive range of the speaker and the listener. A configuration is disclosed that includes a recognition range difference detection unit for determining a difference.

特開2008-83753号公報Japanese Patent Application Publication No. 2008-83753

上記特許文献1において対話者間で比較しているのは、同文献の図3にも示されるように、各対象(スケジュール、納期、範囲、等)における各対話者の曖昧表現(少し、もう少し、あまり変え、等)の認識範囲(認識レベル:時間的長さや割合など)であり、各対話者の知識の範囲、内容など(知識レベル:知識の広がりや深さ、密度等々)ではない。そのため、上記特許文献1の技術を利用しても、コミュニケーションの話題に対する各個人の知識レベルの差異により発生する誤解や認識齟齬などの問題を解決することはできない。 The comparison between interlocutors in Patent Document 1 is based on ambiguous expressions (slightly, slightly more , change too much, etc.) (cognitive level: length of time, proportion, etc.), not the scope and content of each interlocutor's knowledge (knowledge level: breadth, depth, density, etc. of knowledge). Therefore, even if the technique of Patent Document 1 is used, it is not possible to solve problems such as misunderstandings and discrepancies in understanding that occur due to differences in knowledge levels of individuals regarding communication topics.

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、その主たる目的は、情報端末を用いたコミュニケーションにおける誤解や認識齟齬を回避することができるコミュニケーション支援プログラム、コミュニケーション支援システム及びコミュニケーション支援方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and its main purpose is to provide a communication support program, a communication support system, and a communication support method that can avoid misunderstandings and misunderstandings in communication using information terminals. Our goal is to provide the following.

本発明の一側面は、対話者間のコミュニケーションを支援する装置で動作するコミュニケーション支援プログラムであって、前記装置の制御部に、前記コミュニケーションにおけるキーワードを取得する第1の取得処理、各々の前記対話者の前記キーワードに関する知識として、前記キーワードに対する単語同士の繋がりを表す知識ネットワークを前記対話者ごとに取得する第2の取得処理、各々の前記対話者の前記知識ネットワーク同士の差異を示すための情報を出力する出力処理、を実行させることを特徴とする。 One aspect of the present invention is a communication support program that operates on a device that supports communication between interlocutors, wherein a control unit of the device includes a first acquisition process for acquiring keywords in the communication, and a first acquisition process for acquiring keywords in the communication. a second acquisition process of acquiring, for each interlocutor, a knowledge network representing connections between words related to the keyword as the person's knowledge regarding the keyword; and information indicating differences between the knowledge networks of each interlocutor. The present invention is characterized by causing output processing to output.

本発明の一側面は、コミュニケーション支援システムであって、各個人がコミュニケーションを行う複数の情報端末と、前記コミュニケーション支援プログラムがインストールされた前記装置と、が通信ネットワークで接続されていることを特徴とする。 One aspect of the present invention is a communication support system, characterized in that a plurality of information terminals with which each individual communicates and the device in which the communication support program is installed are connected via a communication network. do.

本発明の一側面は、コミュニケーション支援システムであって、各個人がコミュニケーションを行う複数の情報端末が通信ネットワークで接続され、各々の前記情報端末に、前記コミュニケーション支援プログラムがインストールされていることを特徴とする。 One aspect of the present invention is a communication support system, characterized in that a plurality of information terminals with which individuals communicate are connected via a communication network, and the communication support program is installed in each of the information terminals. shall be.

本発明の一側面は、対話者間のコミュニケーションを支援する装置におけるコミュニケーション支援方法であって、前記コミュニケーションにおけるキーワードを取得する第1の取得処理と、各々の前記対話者の前記キーワードに関する知識として、前記キーワードに対する単語同士の繋がりを表す知識ネットワークを前記対話者ごとに取得する第2の取得処理と、各々の前記対話者の前記知識ネットワーク同士の差異を示すための情報を出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。 One aspect of the present invention is a communication support method in a device that supports communication between interlocutors, including a first acquisition process for acquiring keywords in the communication, and knowledge regarding the keywords of each interlocutor. a second acquisition process of acquiring a knowledge network representing a connection between words for the keyword for each of the interlocutors; and an output process of outputting information indicating a difference between the knowledge networks of each of the interlocutors; It is characterized by carrying out.

本発明のコミュニケーション支援プログラム、リモートでのコミュニケーション支援システム及びコミュニケーション支援方法によれば、情報端末を用いたコミュニケーションにおける誤解や認識齟齬を回避することができる。 According to the communication support program, remote communication support system, and communication support method of the present invention, misunderstandings and misunderstandings in communication using an information terminal can be avoided.

その理由は、対話者間のコミュニケーションを支援する装置で、コミュニケーションにおけるキーワードを取得する第1の取得処理と、各々の対話者のキーワードに関する知識として、キーワードに対する単語同士の繋がりを表す知識ネットワークを対話者ごとに取得する第2の取得処理と、各々の対話者の知識ネットワーク同士の差異を示すための情報を出力する出力処理と、を実行するからである。 The reason for this is that the device supports communication between interlocutors, and the first acquisition process acquires keywords in communication, and the knowledge network representing the connections between words for keywords is used as knowledge about the keywords of each interlocutor. This is because the second acquisition process is performed for each interlocutor, and the output process is executed to output information indicating the differences between the knowledge networks of each interlocutor.

本発明の一実施例に係るコミュニケーション支援システムの構成の一例を示す模式図である。1 is a schematic diagram showing an example of the configuration of a communication support system according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るコミュニケーション支援システムの構成の他の例を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing another example of the configuration of a communication support system according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係る情報端末の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information terminal according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a communication support device according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るコミュニケーション支援方法の概略動作を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing the general operation of a communication support method according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るID管理テーブルの一例である。It is an example of the ID management table based on one Example of this invention. キーワードに関する知識を示すイメージ図である。It is an image diagram showing knowledge regarding keywords. キーワードに関する知識の差異を示すイメージ図である。It is an image diagram showing differences in knowledge regarding keywords. 本発明の一実施例に係るキーワード取得方法を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a keyword acquisition method according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るコミュニケーション支援装置の動作を示すフローチャート図である。FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the communication support device according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るコミュニケーション支援装置の動作を示すフローチャート図である。FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the communication support device according to an embodiment of the present invention.

背景技術で示したように、情報端末を用い、通信ネットワークを介して音声や映像を送受信するリモートでのコミュニケーションでは、誤解や認識齟齬などの問題が生じやすくなる。このようなコミュニケーションの問題に対して、特許文献1では、曖昧な表現とその対象を検知し、それらにおける話し手/聞き手の認知範囲を認知範囲記憶部から特定し、差が一定以上あれば報知するようにしている。しかしながら、この技術は曖昧表現における誤解に特化しており、コミュニケーションの話題に対する各個人の知識レベルの差異までは考慮していない。そのため、各個人の知識レベルの差異により発生する誤解や認識齟齬などの問題を回避することはできない。 As described in the Background Art section, problems such as misunderstandings and discrepancies in recognition are likely to occur in remote communication that uses information terminals to transmit and receive audio and video via communication networks. In response to such communication problems, Patent Document 1 detects ambiguous expressions and their targets, identifies the cognitive range of the speaker/listener in these from a cognitive range storage unit, and notifies the user if the difference exceeds a certain level. That's what I do. However, this technique specializes in misunderstandings caused by ambiguous expressions, and does not take into account differences in individuals' knowledge levels regarding communication topics. Therefore, problems such as misunderstandings and discrepancies in understanding that occur due to differences in the knowledge level of each individual cannot be avoided.

そこで、本発明の一実施の形態では、コミュニケーションのキーワード(話題や議題、専門用語、話題に関する用語など)に対する各個人の知識レベルを推定し、知識レベルの差異に基づいて、コミュニケーションにおける誤解や認識齟齬が発生する可能性を判定して報知するようにする。 Therefore, in one embodiment of the present invention, each individual's knowledge level with respect to communication keywords (topics, topics, technical terms, topic-related terms, etc.) is estimated, and based on the difference in knowledge level, misunderstandings and perceptions in communication are The possibility of a discrepancy occurring is determined and notified.

具体的には、対話者間のコミュニケーションを支援する装置で、コミュニケーションにおけるキーワードを取得する第1の取得処理と、各々の対話者のキーワードに関する知識として、キーワードに対する単語同士の繋がりを表す知識ネットワークを対話者ごとに取得する第2の取得処理と、各々の対話者の知識ネットワーク同士の差異を示すための情報を出力する出力処理と、を実行する。更に、コミュニケーションを行っている対話者を特定する対話者特定処理と、各々の対話者の知識ネットワークを比較して、キーワードに関する知識の差異を抽出する知識差異抽出処理と、キーワードに関する知識の差異に応じて、報知の必要性を判定する報知判定処理と、を実行し、出力処理では、報知の必要性があると判定された場合に、キーワードに関する知識に差異がある旨を報知する。 Specifically, in a device that supports communication between interlocutors, the first acquisition process acquires keywords in communication, and the knowledge network representing the connections between words corresponding to the keywords is acquired as knowledge regarding the keywords of each interlocutor. A second acquisition process for acquiring each interlocutor and an output process for outputting information indicating the differences between the knowledge networks of each interlocutor are executed. Furthermore, a process for identifying interlocutors that identifies the interlocutors who are communicating, a knowledge difference extraction process that compares the knowledge networks of each interlocutor to extract differences in knowledge regarding keywords, and a process for identifying differences in knowledge regarding keywords. Accordingly, a notification determination process for determining the necessity of notification is executed, and in the output process, when it is determined that there is a need for notification, it is notified that there is a difference in knowledge regarding the keyword.

このように、コミュニケーションのキーワードに対して一定以上の知識差異がある場合は、コミュニケーションの対話者にその旨を報知することにより、互いに知識差異があることを認識した上でコミュニケーションを行うことができ、思わぬ誤解や認識齟齬によって話が噛み合わないという状況の発生を未然に防止することができる。 In this way, if there is a certain level of knowledge difference regarding a communication keyword, by informing the communication interlocutors of this fact, they can communicate with each other while recognizing that there is a knowledge difference. , it is possible to prevent the occurrence of situations in which discussions do not fit together due to unexpected misunderstandings or discrepancies in understanding.

上記した本発明の一実施の形態についてさらに詳細に説明すべく、本発明の一実施例に係るコミュニケーション支援プログラム、コミュニケーション支援システム及びコミュニケーション支援方法について、図1乃至図11を参照して説明する。図1及び図2は、本実施例のコミュニケーション支援システムの構成を示す模式図であり、図3は、情報端末の構成を示すブロック図、図4は、コミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。また、図5は、本実施例のコミュニケーション支援方法の概略を示す模式図であり、図6は、本実施例のID管理テーブルの一例である。また、図7は、キーワードに関する知識を示すイメージ図であり、図8は、キーワードに関する知識の差異を示すイメージ図である。また、図9は、本実施例のキーワード推定方法を説明する図であり、図10及び図11は、本実施例のコミュニケーション支援装置の動作を示すフローチャート図である。 In order to describe the embodiment of the present invention described above in more detail, a communication support program, a communication support system, and a communication support method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 11. 1 and 2 are schematic diagrams showing the configuration of the communication support system of this embodiment, FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the information terminal, and FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the communication support device. be. Further, FIG. 5 is a schematic diagram showing an outline of the communication support method of this embodiment, and FIG. 6 is an example of an ID management table of this embodiment. Further, FIG. 7 is an image diagram showing knowledge regarding keywords, and FIG. 8 is an image diagram showing differences in knowledge regarding keywords. Moreover, FIG. 9 is a diagram explaining the keyword estimation method of this embodiment, and FIGS. 10 and 11 are flowcharts showing the operation of the communication support device of this embodiment.

図1に示すように、本実施例のコミュニケーション支援システム10は、コミュニケーションを行う個人が使用する複数台の情報端末20とコミュニケーション支援装置30とを含み、これらはイーサネット(登録商標)、トークンリング、FDDI(Fiber-Distributed Data Interface)等の規格により定められるLAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)等の通信ネットワーク40を介して接続されている。 As shown in FIG. 1, the communication support system 10 of this embodiment includes a plurality of information terminals 20 and a communication support device 30 used by individuals who communicate, and these are connected to Ethernet (registered trademark), token ring, They are connected via a communication network 40 such as a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network) defined by standards such as FDDI (Fiber-Distributed Data Interface).

なお、図1では、情報端末20とコミュニケーション支援装置30とを別々の装置としたが、図2に示すように、コミュニケーション支援装置30が各情報端末20に内蔵される構成としてもよい。以下、図1のシステム構成を前提にして各装置について詳細に説明する。 In FIG. 1, the information terminal 20 and the communication support device 30 are separate devices, but as shown in FIG. 2, the communication support device 30 may be built in each information terminal 20. Each device will be described in detail below based on the system configuration shown in FIG.

[情報端末]
情報端末20は、音声や映像によってコミュニケーションを行うパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどである。この情報端末20は、図3(a)に示すように、制御部21と記憶部22とネットワークI/F部23と映像入力部24と音声入出力部25と表示部26と操作部27などで構成される。
[Information terminal]
The information terminal 20 is a personal computer, tablet, smartphone, or the like that communicates through audio and video. As shown in FIG. 3A, this information terminal 20 includes a control section 21, a storage section 22, a network I/F section 23, a video input section 24, an audio input/output section 25, a display section 26, an operation section 27, etc. Consists of.

制御部21は、マイクロプロセッサ等により構成されるCPU(Central Processing Unit)とROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)などのメモリとで構成され、CPUは、ROMや記憶部22に記憶した制御プログラムをRAMに展開して実行することにより、情報端末20全体の動作を制御する。 The control unit 21 is composed of a CPU (Central Processing Unit) constituted by a microprocessor or the like, and memory such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory). The overall operation of the information terminal 20 is controlled by expanding the control program into the RAM and executing it.

また、図3(b)に示すように、制御部21により、対話アプリケーション21a、情報収集アプリケーション21bが実行される。 Further, as shown in FIG. 3(b), the control unit 21 executes an interaction application 21a and an information collection application 21b.

対話アプリケーション21aは、P2P(peer-to-peer)技術を利用して双方向通信を実現するIP(Internet Protocol)電話やスカイプ(登録商標)、サーバを介してクライアント間の双方向通信を実現する電子会議システムなどのアプリケーションである。 The dialogue application 21a realizes two-way communication between clients via an IP (Internet Protocol) telephone, Skype (registered trademark), and a server that realizes two-way communication using P2P (peer-to-peer) technology. Applications such as electronic conference systems.

情報収集アプリケーション21bは、情報端末20を利用する個人の知識に関する情報を取得する。例えば、各情報端末20に情報収集アプリケーション21bをインストールする際に個人IDを入力させる。そして、この情報収集アプリケーション21bを常駐アプリケーションとして動作させ、表示部26に表示した文書、電子メールやSNS(Social Networking Service)、IP電話などで送受信した情報、Webブラウザを用いて閲覧したWeb情報、電子会議の音声や議事録などの情報を取得する。具体的には、情報収集アプリケーション21bは、画面に表示された情報を取得し、公知のOCR(Optical Character Recognition)を用いてテキスト情報を取得し、取得したテキスト情報と個人IDとを対応付けて記憶部22に記憶したりコミュニケーション支援装置30に通知したりする。また、情報収集アプリケーション21bは、音声情報を取得し、公知の音声認識技術を用いてテキスト情報に変換し、変換したテキスト情報と個人IDとを対応付けて記憶部22に記憶したりコミュニケーション支援装置30に通知したりする。 The information collection application 21b acquires information regarding the knowledge of the individual who uses the information terminal 20. For example, when installing the information collection application 21b on each information terminal 20, a personal ID is input. The information collection application 21b is operated as a resident application, and documents displayed on the display unit 26, information sent and received via e-mail, SNS (Social Networking Service), IP telephone, etc., web information viewed using a web browser, Obtain information such as audio and minutes of electronic meetings. Specifically, the information collection application 21b acquires the information displayed on the screen, acquires text information using well-known OCR (Optical Character Recognition), and associates the acquired text information with a personal ID. It is stored in the storage unit 22 or notified to the communication support device 30. The information collection application 21b also acquires voice information, converts it into text information using a known voice recognition technology, associates the converted text information with the personal ID, and stores it in the storage unit 22, or the communication support device 30 will be notified.

記憶部22は、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)などで構成され、CPUが各部を制御するためのプログラム(対話アプリケーション21a及び情報収集アプリケーション21bを含む。)、自装置の処理機能に関する情報、情報収集アプリケーション21bが収集した情報などを記憶する。 The storage unit 22 is composed of an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), etc., and contains programs for the CPU to control each unit (including the dialogue application 21a and the information collection application 21b), and the processing of the own device. It stores information related to functions, information collected by the information collection application 21b, and the like.

ネットワークI/F部23は、NIC(Network Interface Card)やモデムなどで構成され、情報端末20を通信ネットワーク40に接続し、情報端末20同士での映像及び音声の双方向通信を可能にすると共に、情報収集アプリケーション21bが収集した情報を個人IDに対応付けてコミュニケーション支援装置30に送信したり、情報端末20同士のコミュニケーション情報をコミュニケーション支援装置30に送信したりする。 The network I/F unit 23 is composed of a NIC (Network Interface Card), a modem, etc., connects the information terminal 20 to the communication network 40, enables two-way video and audio communication between the information terminals 20, and , information collected by the information collection application 21b is associated with a personal ID and transmitted to the communication support device 30, and communication information between the information terminals 20 is transmitted to the communication support device 30.

映像入力部24は、CCD(Charge Coupled Devices)カメラなどで構成され、情報端末20を操作している個人の映像を取得する。音声入出力部25は、マイクやスピーカなどで構成され、情報端末20を操作している個人の音声を取得すると共に、他の情報端末20を操作している個人の音声を出力する。 The video input unit 24 is configured with a CCD (Charge Coupled Devices) camera or the like, and acquires a video of an individual operating the information terminal 20. The audio input/output unit 25 is composed of a microphone, a speaker, and the like, and acquires the audio of an individual operating the information terminal 20 and outputs the audio of an individual operating another information terminal 20.

表示部26は、液晶表示装置(LCD:Liquid Crystal Display)や有機EL(electroluminescence)表示装置などで構成され、対話アプリケーション21aの画面などを表示する。操作部27は、マウスやキーボードなどで構成され、対話アプリケーション21aの画面における各種操作を可能にする。 The display unit 26 includes a liquid crystal display (LCD), an organic EL (electroluminescence) display, and the like, and displays a screen of the interactive application 21a. The operation unit 27 includes a mouse, a keyboard, etc., and enables various operations on the screen of the dialog application 21a.

[コミュニケーション支援装置]
コミュニケーション支援装置30は、情報端末20同士のコミュニケーションを支援するコンピュータ装置などである。このコミュニケーション支援装置30は、図4(a)に示すように、制御部31と記憶部32とネットワークI/F部33と報知部34などで構成される。
[Communication support device]
The communication support device 30 is a computer device or the like that supports communication between the information terminals 20. As shown in FIG. 4(a), the communication support device 30 includes a control section 31, a storage section 32, a network I/F section 33, a notification section 34, and the like.

制御部31は、マイクロプロセッサ等により構成されるCPUとROMやRAMなどのメモリとで構成され、CPUは、ROMや記憶部32に記憶した制御プログラム(本実施例のコミュニケーション支援プログラムを含む。)をRAMに展開して実行することにより、コミュニケーション支援装置30全体の動作を制御する。 The control unit 31 is composed of a CPU constituted by a microprocessor or the like and a memory such as a ROM or a RAM, and the CPU executes a control program (including the communication support program of this embodiment) stored in the ROM or the storage unit 32. The operation of the entire communication support device 30 is controlled by expanding and executing the program in the RAM.

また、上記制御部31は、図4(b)に示すように、知識情報抽出部31a、対話者特定部31b、音声認識部31c、キーワード取得部31d、キーワード知識抽出部31e、知識差異抽出部31f、報知判定部31gなどとしても機能する。 Further, as shown in FIG. 4(b), the control section 31 includes a knowledge information extraction section 31a, an interlocutor identification section 31b, a speech recognition section 31c, a keyword acquisition section 31d, a keyword knowledge extraction section 31e, and a knowledge difference extraction section. 31f, the notification determination section 31g, etc.

知識情報抽出部31aは、情報端末20から、個人IDに対応付けられた情報を取得し、取得した情報に含まれる文章やフレーズを、意味を持つ最小限の単位である単語に分解する形態素解析を行い、分解した単語の共起度解析を行って、単語同士の繋がりを表すネットワークモデル(例えば、共起ネットワーク)を生成する。そして、生成した共起ネットワークを個人IDに対応付けて知識ネットワーク(本実施例では、個人知識DBと呼ぶ。)に登録する。また、知識情報抽出部31aは、新たな情報を取得したら、個人IDに基づいて対象の個人知識DBを特定し、情報のマージを行う。なお、本実施例では、個人知識DBにネットワークの情報を登録するものとする。 The knowledge information extraction unit 31a acquires information associated with a personal ID from the information terminal 20, and performs morphological analysis to break down sentences and phrases included in the acquired information into words, which are the minimum units that have meaning. A co-occurrence degree analysis is performed on the decomposed words to generate a network model (for example, a co-occurrence network) representing the connections between words. The generated co-occurrence network is then registered in a knowledge network (referred to as a personal knowledge DB in this embodiment) in association with a personal ID. Further, when acquiring new information, the knowledge information extraction unit 31a identifies the target personal knowledge DB based on the personal ID and merges the information. In this embodiment, it is assumed that network information is registered in the personal knowledge DB.

対話者特定部31bは、情報端末20からコミュニケーション情報を受信したら、記憶部32に記憶されたID管理テーブルの個人特定情報を参照して、コミュニケーションを行っている対話者を特定して、その対話者の個人IDを取得する。例えば、情報端末20から音声情報を受信した場合は、ID管理テーブルの声紋情報と比較して対話者を特定して、その対話者の個人IDを取得する。 Upon receiving the communication information from the information terminal 20, the interlocutor specifying unit 31b refers to the personal identification information in the ID management table stored in the storage unit 32, identifies the interlocutor who is communicating, and identifies the interlocutor. Obtain the person's personal ID. For example, when voice information is received from the information terminal 20, the interlocutor is identified by comparing it with the voiceprint information in the ID management table, and the individual ID of the interlocutor is obtained.

音声認識部31cは、必要に応じて設けられ、コミュニケーション情報が音声情報の場合に、公知の音声認識技術を利用して、音声情報をテキスト情報に変換する。 The voice recognition unit 31c is provided as necessary, and when the communication information is voice information, it converts the voice information into text information using a known voice recognition technique.

キーワード取得部31dは、コミュニケーションにおけるキーワード(コミュニケーションの内容となる事柄であり、話題や議題、専門用語、話題に関する用語を含む。)を取得する(この処理を第1の取得処理とする。)。例えば、コミュニケーションの内容から、コミュニケーションのキーワードを推定する。具体的には、コミュニケーション情報(テキスト情報)に対して形態素解析を行い、ネットワークモデル(例えば、共起ネットワーク)を生成し、近接中心性などを用いて、共起ネットワークの中心ノードを特定し、中心として抽出されたノードを「キーワード」として推定する。なお、ここでは、ネットワークモデルとして共起ネットワークを利用し、近接中心性を用いてキーワードを推定したが、キーワードの推定方法は上記方法に限定されるものではない。また、本実施例では、共起ネットワークを生成してキーワードを推定する場合について記載するが、コミュニケーションに際してキーワードが提示された場合は、そのキーワードを取得すればよい。 The keyword acquisition unit 31d acquires keywords in communication (things that are the content of communication, including topics, agendas, technical terms, and terms related to topics) (this process is referred to as a first acquisition process). For example, communication keywords are estimated from the content of the communication. Specifically, we perform morphological analysis on communication information (text information), generate a network model (e.g., co-occurrence network), identify the central node of the co-occurrence network using proximity centrality, etc. The node extracted as the center is estimated as a "keyword". Note that here, a co-occurrence network is used as a network model and keywords are estimated using closeness centrality, but the keyword estimation method is not limited to the above method. Further, in this embodiment, a case will be described in which a co-occurrence network is generated and a keyword is estimated, but if a keyword is presented during communication, the keyword may be acquired.

キーワード知識抽出部31eは、各々の対話者のキーワードに関する知識として、キーワードに対する単語同士の繋がりを表す知識ネットワークを対話者ごとに取得する(この処理を第2の取得処理とする。)。例えば、対話者特定部31bが特定した個人IDと、キーワード取得部31dが取得(推定)したキーワードと、を用い、記憶部32に記憶された個人知識DBを参照して、各対話者のキーワードに関する知識(キーワード知識と呼ぶ。)を、単語同士の繋がりを表すネットワークとして抽出する。このキーワード知識の抽出方法については後述する。 The keyword knowledge extraction unit 31e acquires a knowledge network representing the connections between words with respect to the keywords for each interlocutor as knowledge regarding the keyword of each interlocutor (this process is referred to as a second acquisition process). For example, using the personal ID specified by the interlocutor identification unit 31b and the keyword acquired (estimated) by the keyword acquisition unit 31d, the personal knowledge DB stored in the storage unit 32 is referred to, and the keyword of each interlocutor is knowledge (referred to as keyword knowledge) is extracted as a network representing the connections between words. The method for extracting this keyword knowledge will be described later.

知識差異抽出部31fは、キーワード知識抽出部31eが抽出した各対話者のネットワークを比較して、各対話者のキーワード知識の差異を抽出する。例えば、各対話者のキーワード知識に存在するノードをそれぞれ比較し、その差異率(知識差異)を抽出する。 The knowledge difference extraction unit 31f compares the networks of each interlocutor extracted by the keyword knowledge extraction unit 31e, and extracts differences in the keyword knowledge of each interlocutor. For example, the nodes existing in the keyword knowledge of each interlocutor are compared, and the difference rate (knowledge difference) is extracted.

報知判定部31gは、知識差異抽出部31fが抽出した各対話者のキーワード知識の差異に応じて、報知の必要性の有無を判定する。例えば、知識差異抽出部31fが抽出した差異率が予め定めた閾値を超える場合、コミュニケーション上の誤解や認識齟齬が生じやすいため、報知の必要性があると判定して、キーワードに関する知識に差異がある旨を報知部34に報知させる。 The notification determination unit 31g determines whether or not notification is necessary, depending on the difference in keyword knowledge of each interlocutor extracted by the knowledge difference extraction unit 31f. For example, if the difference rate extracted by the knowledge difference extraction unit 31f exceeds a predetermined threshold, it is determined that there is a need for notification because misunderstandings or discrepancies in communication are likely to occur, and it is determined that there is a difference in knowledge regarding the keyword. The notifying unit 34 is made to notify that.

上記知識情報抽出部31a、対話者特定部31b、音声認識部31c、キーワード取得部31d、キーワード知識抽出部31e、知識差異抽出部31f、報知判定部31gはハードウェアとして構成してもよいし、制御部31を、知識情報抽出部31a、対話者特定部31b、音声認識部31c、キーワード取得部31d、キーワード知識抽出部31e、知識差異抽出部31f、報知判定部31g(特に、対話者特定部31b、キーワード取得部31d、キーワード知識抽出部31e、知識差異抽出部31f、報知判定部31g)として機能させるソフトウェア(コミュニケーション支援プログラム)として構成し、CPUに当該コミュニケーション支援プログラムを実行させるようにしてもよい。 The knowledge information extraction unit 31a, interlocutor identification unit 31b, voice recognition unit 31c, keyword acquisition unit 31d, keyword knowledge extraction unit 31e, knowledge difference extraction unit 31f, and notification determination unit 31g may be configured as hardware, The control unit 31 includes a knowledge information extraction unit 31a, an interlocutor identification unit 31b, a speech recognition unit 31c, a keyword acquisition unit 31d, a keyword knowledge extraction unit 31e, a knowledge difference extraction unit 31f, and a notification determination unit 31g (in particular, an interlocutor identification unit 31b, keyword acquisition unit 31d, keyword knowledge extraction unit 31e, knowledge difference extraction unit 31f, and notification determination unit 31g), and the CPU is configured to execute the communication support program. good.

記憶部32は、HDDやSSDなどで構成され、CPUが各部を制御するためのプログラム、自装置の処理機能に関する情報、個人知識DB、図6に示すID管理テーブルなどを記憶する。 The storage unit 32 is composed of an HDD, an SSD, etc., and stores programs for the CPU to control each unit, information regarding the processing functions of the own device, a personal knowledge DB, an ID management table shown in FIG. 6, and the like.

ネットワークI/F部33は、NICやモデムなどで構成され、コミュニケーション支援装置30を通信ネットワーク40に接続し、情報端末20から情報収集アプリケーション21bが収集した情報やコミュニケーション情報を取得したり、必要に応じて、各情報端末20に報知情報を通知したりする。 The network I/F unit 33 is configured with a NIC, a modem, etc., and connects the communication support device 30 to the communication network 40, and acquires information and communication information collected by the information collection application 21b from the information terminal 20, and as necessary. Accordingly, each information terminal 20 is notified of broadcast information.

報知部34は、表示部や出力部などであり、各々の対話者の知識ネットワーク同士の差異を示すための情報を出力する(この処理を出力処理とする。)。例えば、報知部34は、報知判定部31gの判定結果に従って、キーワードに関する知識に差異がある旨を報知する。また、報知部34は、キーワード知識抽出部31eや知識差異抽出部31fの指示に従って、図7及び図8に示す共起ネットワークのイメージ図を表示したり、知識の差異率を表示したりする。 The notification unit 34 is a display unit, an output unit, or the like, and outputs information indicating the differences between the knowledge networks of each interlocutor (this processing is referred to as output processing). For example, the notification unit 34 reports that there is a difference in knowledge regarding the keyword, according to the determination result of the notification determination unit 31g. Further, the notification unit 34 displays the image diagram of the co-occurrence network shown in FIGS. 7 and 8, or displays the knowledge difference rate, according to instructions from the keyword knowledge extraction unit 31e and the knowledge difference extraction unit 31f.

なお、図1乃至図5は、本実施例のコミュニケーション支援システム10の一例であり、各装置の構成や制御は適宜変更可能である。 Note that FIGS. 1 to 5 are examples of the communication support system 10 of this embodiment, and the configuration and control of each device can be changed as appropriate.

例えば、本実施例では、コミュニケーション支援装置30の記憶部32に個人知識DBを保存したが、通信ネットワーク40を介して接続されるサーバなどに個人知識DBを保存し、キーワード知識抽出部31eは、上記サーバなどにアクセスして個人知識DBを参照するようにしてもよい。 For example, in this embodiment, the personal knowledge DB is stored in the storage unit 32 of the communication support device 30, but the personal knowledge DB is stored in a server connected via the communication network 40, and the keyword knowledge extraction unit 31e The personal knowledge DB may also be referenced by accessing the above server or the like.

また、図4では、コミュニケーション支援装置30に報知部34を設けて、キーワードに関する知識に差異がある旨を報知したが、報知判定部31gの判定結果に従って情報端末20に報知情報を通知し、情報端末20の音声入出力部25や表示部26から、キーワードに関する知識に差異がある旨を報知するようにしてもよい。その際、全ての対話者に、キーワードに関する知識に差異がある旨を報知してもよいし、一部の対話者(例えば、キーワードに関する知識が豊富な対話者)に、キーワードに関する知識に差異がある旨を報知してもよい。 In addition, in FIG. 4, the notification unit 34 is provided in the communication support device 30 to notify that there is a difference in knowledge regarding keywords, but notification information is notified to the information terminal 20 according to the determination result of the notification determination unit 31g, and information The audio input/output unit 25 and display unit 26 of the terminal 20 may notify that there is a difference in knowledge regarding the keyword. In this case, all interlocutors may be informed that there are differences in knowledge regarding keywords, or some interlocutors (for example, interlocutors with extensive knowledge of keywords) may be informed that there are differences in knowledge regarding keywords. You may notify that something is going on.

また、図4では、コミュニケーション支援装置30を情報端末20とは別の装置として説明したが、図2に示すように、コミュニケーション支援装置30は情報端末20に含まれる構成としてもよく、その場合は、図3の情報端末20の制御部21を、知識情報抽出部31a、対話者特定部31b、音声認識部31c、キーワード取得部31d、キーワード知識抽出部31e、知識差異抽出部31f、報知判定部31gとして機能させることができる。 Further, in FIG. 4, the communication support device 30 has been described as a separate device from the information terminal 20, but as shown in FIG. 2, the communication support device 30 may be included in the information terminal 20, in which case, , the control unit 21 of the information terminal 20 in FIG. 31g.

以下、コミュニケーション支援システム10にコミュニケーション情報が入力された場合の処理について、図5乃至図8を参照して説明する。ここでは、音声でのコミュニケーションを例にして説明する。なお、個人知識DB及びID管理テーブルは予め作成されて記憶部32などに記憶されているものとする。 Processing when communication information is input to the communication support system 10 will be described below with reference to FIGS. 5 to 8. Here, we will explain using voice communication as an example. It is assumed that the personal knowledge DB and the ID management table are created in advance and stored in the storage unit 32 or the like.

(1)対話者の特定
対話者特定部31bは、コミュニケーション情報として音声情報を取得する。そして、図6に示すID管理テーブルの個人特定情報(声紋情報)と比較することにより、取得した音声情報に対応する個人を特定して個人ID(ここではu0001、u0003とする。)を取得し、特定した個人IDをキーワード知識抽出部31eに通知する。
(1) Identification of interlocutor The interlocutor identification unit 31b acquires voice information as communication information. Then, by comparing it with the individual identification information (voiceprint information) in the ID management table shown in FIG. 6, the individual corresponding to the acquired voice information is identified and the individual ID (here, u0001, u0003) is acquired. , notifies the keyword knowledge extraction unit 31e of the identified personal ID.

(2)キーワードの推定
音声認識部31cは、発話内容(音声情報)をテキスト情報に変換し、キーワード取得部31dは、文字化された発話内容の共起ネットワークを生成する。そして、近接中心性を用いて共起ネットワークの中心ノードを抽出し、抽出されたノードをキーワードとして推定し、推定したキーワードをキーワード知識抽出部31eに通知する。ここでは、「高血圧」がキーワードとして推定されたとして説明する。
(2) Estimation of keywords The speech recognition unit 31c converts the utterance content (speech information) into text information, and the keyword acquisition unit 31d generates a co-occurrence network of the transcribed utterance content. Then, the central node of the co-occurrence network is extracted using proximity centrality, the extracted node is estimated as a keyword, and the estimated keyword is notified to the keyword knowledge extraction unit 31e. Here, explanation will be given assuming that "hypertension" is estimated as a keyword.

(3)キーワード知識の抽出
個人IDとキーワードが通知されたキーワード知識抽出部31eは、個人知識DBを参照して、個人ID(ここではu0001,u0003)に対するキーワード知識を抽出する。各対話者のキーワード知識も単語同士の繋がりを表すネットワークの情報である。そして、キーワードである「高血圧」をルート(中心)として、それに繋がる情報(キーワード群)を抽出する。その際、キーワード知識を直感的に理解できるように可視化することが好ましく、例えば、図7に示すようなネットワークを表すイメージ図を表示することができる。
(3) Extraction of keyword knowledge The keyword knowledge extraction unit 31e, which has been notified of the personal ID and keyword, refers to the personal knowledge DB and extracts the keyword knowledge for the personal ID (u0001, u0003 in this case). Keyword knowledge of each interlocutor is also network information representing connections between words. Then, using the keyword "hypertension" as the root (center), information (keyword group) connected to it is extracted. At this time, it is preferable to visualize the keyword knowledge so that it can be intuitively understood. For example, an image diagram representing a network as shown in FIG. 7 can be displayed.

(4)知識差異の抽出(ノードの一致率)
上記(3)の処理で抽出した各対話者のキーワード知識に存在するノードを比較する。例えば、u0001のノードが120個、u0003のノードが90個であるとし、双方で一致しているノードが60個であるとする。この時の差異率は、1-共通部分/和集合で表すことができ、
差異率=1-60/(120+90-60)=0.6
となる。その際、キーワード知識の差異を直感的に理解できるようにネットワークの差異として可視化することが好ましく、例えば、図8(a)に示すように各対話者のキーワード知識のイメージ図を対比可能に表示すると共に差異率を表示したり、図8(b)に示すように各対話者のキーワード知識のイメージをマージし、その差異をハイライト表示(図のドットのハッチング領域参照)したりすることができる。なお、その他の知識差異の抽出方法については後述する。
(4) Extraction of knowledge differences (node match rate)
The nodes existing in the keyword knowledge of each interlocutor extracted in the process (3) above are compared. For example, assume that there are 120 nodes of u0001 and 90 nodes of u0003, and that 60 nodes match on both sides. The difference rate at this time can be expressed as 1-common part/union,
Difference rate = 1-60/(120+90-60)=0.6
becomes. In this case, it is preferable to visualize the differences in keyword knowledge as network differences so that they can be intuitively understood. For example, as shown in FIG. 8(a), images of the keyword knowledge of each interlocutor are displayed for comparison. It is also possible to display the difference rate along with the keyword knowledge of each interlocutor, as shown in Figure 8(b), and to highlight the differences (see the dotted hatched area in the figure). . Note that other methods for extracting knowledge differences will be described later.

(5)報知の判定、報知
報知判定部31gは、知識差異抽出部31fによって抽出された差異率が予め定めた閾値を超える場合、コミュニケーション上の誤解や認識齟齬が生じやすいため、報知が必要と判定する。例えば、差異率の閾値として「0.5」が設定されている場合、上記の例では閾値を超えているため、報知が必要と判定する。報知が必要と判定された場合は、報知部34から音声情報や視覚的情報で、キーワード知識に差異がある旨の報知を行う。若しくは、情報端末20に報知情報を送信して、情報端末20の音声入出力部25や表示部26から音声情報若しくは視覚的情報で、キーワード知識に差異がある旨の報知を行う。
(5) Determination and Notification of Notification If the difference rate extracted by the knowledge difference extraction unit 31f exceeds a predetermined threshold, the notification determination unit 31g determines that notification is necessary because misunderstandings in communication and recognition discrepancies are likely to occur. judge. For example, if "0.5" is set as the difference rate threshold, in the above example, the threshold is exceeded, so it is determined that notification is necessary. If it is determined that notification is necessary, the notification unit 34 notifies the user that there is a difference in keyword knowledge using audio information or visual information. Alternatively, notification information may be transmitted to the information terminal 20 to notify that there is a difference in keyword knowledge using audio information or visual information from the audio input/output unit 25 or display unit 26 of the information terminal 20.

なお、上記(4)では、ノードの一致率を用いて知識差異を抽出したが、ノード間の距離を用いて知識差異を抽出することもできる。具体的には、(3)の処理で抽出した各対話者のキーワード知識に存在するノードをそれぞれベクトル値に変換する。ベクトル値への変換方法は、例えばWord2Vecなどの手法を用いることができる。次に、各ノードのベクトル値の平均値を算出し、その平均値を各対話者の知識ベクトルとする。
u0001:(V1+V2・・・+V120)/120=u01V
u0003:(V1+V2・・・+V90)/90=u03V
そして、それぞれのベクトル値を、コサイン類似度(距離)を用いて類似度を求める。
cos(u01V,u03V)=0.73とすると、0.73は類似度であるため、差異率は1-0.73=0.27となり、この差異率に基づいて知識差異を抽出することができる。
Note that in (4) above, the knowledge difference is extracted using the matching rate of nodes, but the knowledge difference can also be extracted using the distance between nodes. Specifically, each node existing in the keyword knowledge of each interlocutor extracted in the process (3) is converted into a vector value. As a method for converting into a vector value, a method such as Word2Vec can be used, for example. Next, the average value of the vector values of each node is calculated, and the average value is used as the knowledge vector of each interlocutor.
u0001: (V1+V2...+V120)/120=u01V
u0003: (V1+V2...+V90)/90=u03V
Then, the similarity of each vector value is determined using cosine similarity (distance).
When cos (u01V, u03V) = 0.73, since 0.73 is the degree of similarity, the difference rate is 1-0.73 = 0.27, and the knowledge difference can be extracted based on this difference rate.

また、ノードの繋がり方を用いて知識差異を抽出することもできる。具体的には、対話者それぞれについて、ルートからのすべてのノードへの経路数を算出する。ここでは、u0001:100個、u0003:120個とし、その内の対話者間で一致する経路数を算出する。この時の差異率は、1-共通部分/和集合で表すことができ、例えば、30個の経路が一致していたとすると、
差異率=1-30/(100+120-30)=0.84となり、この差異率に基づいて知識差異を抽出することができる。
Furthermore, knowledge differences can also be extracted using the way nodes are connected. Specifically, for each interlocutor, the number of routes from the root to all nodes is calculated. Here, u0001: 100 and u0003: 120, and the number of routes that match between the interlocutors is calculated. The difference rate at this time can be expressed as 1-common part/union. For example, if 30 routes match,
Difference rate=1-30/(100+120-30)=0.84, and knowledge differences can be extracted based on this difference rate.

また、所定以上の関連の強さを有するノードを対象にして知識差異を抽出することもできる。具体的には、(3)の処理で抽出した各対話者のキーワード知識は、キーワードである「高血圧」をルートとしたネットワークである。キーワードから遠い知識は重要でないと判断し、例えば、ルートから5階層目までの情報(ノード)を用い、それ以降の階層は無視する。そして、5階層目までのノードに対して、ノードの一致率やノード間の距離、ノードの繋がり方に基づいて知識差異(差異率)を抽出することができる。 Furthermore, knowledge differences can be extracted for nodes having a strength of association greater than a predetermined value. Specifically, the keyword knowledge of each interlocutor extracted in the process (3) is a network with the keyword "hypertension" as the root. Knowledge that is far from the keyword is judged to be unimportant; for example, information (nodes) from the root to the fifth layer is used, and the layers after that are ignored. Then, knowledge differences (difference rates) can be extracted for nodes up to the fifth layer based on the node match rate, distance between nodes, and how nodes are connected.

また、(1)~(5)の処理は、コミュニケーションの内容の変化に合わせて動的に変化させることもできる。対話は時々刻々と進められており、新たなコミュニケーション情報が随時入力される。そこで、キーワード取得部31dは、ある一定量のコミュニケーション情報を取得する度に推定を行う。例えば、図9に示すように、キーワード取得部31dは、コミュニケーション情報を定期的に監視し、新規に300文字以上のコミュニケーション情報が入力されたら再度、推定を行ったり、予め定めた所定時間が経過したら再度、推定を行ったりする。また、キーワード推定に利用する情報は、最新の情報から一定量を用いることができる。例えば、1000文字を上限とした場合、遡って1000文字までのコミュニケーション情報を使用してキーワード推定を行う。そして、キーワードが変化した場合は、再度推定したキーワードに対して、(3)のキーワード知識の抽出、(4)の知識差異の抽出、(5)の報知の判定、報知を改めて行う。 Furthermore, the processes (1) to (5) can be dynamically changed in accordance with changes in the content of communication. Dialogue is progressing from moment to moment, and new communication information is input from time to time. Therefore, the keyword acquisition unit 31d performs estimation every time it acquires a certain amount of communication information. For example, as shown in FIG. 9, the keyword acquisition unit 31d periodically monitors communication information, performs estimation again when new communication information of 300 characters or more is input, or performs estimation again after a predetermined period of time has elapsed. Then, estimate again. Furthermore, a certain amount of the latest information can be used for keyword estimation. For example, if the upper limit is 1000 characters, keyword estimation is performed using communication information up to 1000 characters. If the keyword changes, the keyword knowledge extraction in (3), the knowledge difference extraction in (4), and the notification determination and notification in (5) are performed again for the re-estimated keyword.

以下、コミュニケーション支援装置30の具体的な処理について説明する。CPUは、ROM又は記憶部32に記憶したコミュニケーション支援プログラムをRAMに展開して実行することにより、図10及び図11のフローチャート図に示す各ステップの処理を実行する。 Hereinafter, specific processing of the communication support device 30 will be explained. The CPU executes each step shown in the flowcharts of FIGS. 10 and 11 by loading the communication support program stored in the ROM or storage unit 32 into the RAM and executing it.

まず、制御部31(対話者特定部31b)は、コミュニケーション情報から対話者を特定して個人IDを取得する(S101)。対話者が特定できなかった場合は(S102のNo)、個人知識DBのある個人でないことを通知して(S103)、一連の処理を終了する。 First, the control unit 31 (interlocutor identifying unit 31b) identifies the interlocutor from communication information and acquires the individual ID (S101). If the interlocutor cannot be identified (No in S102), it is notified that the interlocutor is not an individual in the personal knowledge DB (S103), and the series of processes ends.

一方、対話者が特定できた場合は(S102のYes)、必要に応じて、制御部31(音声認識部31c)は、音声情報をテキスト情報に変換し、制御部31(キーワード取得部31d)は、対話内容からキーワードを推定する(S104)。次に、制御部31(キーワード知識抽出部31e)は、取得した個人IDを用いて各対話者の個人知識DBにアクセスし(S105)、推定したキーワードを用いて、各対話者の個人知識DBの中からキーワード知識を抽出する(S106)。その際、抽出した各対話者のキーワード知識を図7に示すようなイメージ図で可視化することできる。 On the other hand, if the interlocutor can be identified (Yes in S102), the control unit 31 (speech recognition unit 31c) converts the voice information into text information, and the control unit 31 (keyword acquisition unit 31d) converts the voice information into text information as necessary. estimates keywords from the conversation content (S104). Next, the control unit 31 (keyword knowledge extraction unit 31e) accesses the personal knowledge DB of each interlocutor using the acquired personal ID (S105), and uses the estimated keyword to access the personal knowledge DB of each interlocutor. Keyword knowledge is extracted from among (S106). At this time, the extracted keyword knowledge of each interlocutor can be visualized in an image diagram as shown in FIG.

そして、対話者分、S106の処理を実行したら、制御部31(知識差異抽出部31f)は、対話者分のキーワード知識の差分情報(差異率)を抽出する(S107)。その際、抽出したキーワード知識の差分情報(差異率)を図8に示すようなイメージ図で可視化することができる。 After executing the process of S106 for each interlocutor, the control unit 31 (knowledge difference extraction unit 31f) extracts difference information (difference rate) of keyword knowledge for each interlocutor (S107). At this time, the difference information (difference rate) of the extracted keyword knowledge can be visualized in an image diagram as shown in FIG.

その後、制御部31(報知判定部31g)は、抽出したキーワード知識の差分情報(差異率)から、報知の必要性を判定する(S108)。報知が不要と判断した場合は、S101に戻ってコミュニケーション情報を監視し、報知が必要と判断した場合は、報知部34は、対話者間でキーワード知識に差異がある旨の報知を行って(S109)、一連の処理を終了する。 After that, the control unit 31 (notification determination unit 31g) determines the necessity of notification from the extracted keyword knowledge difference information (difference rate) (S108). If it is determined that notification is not necessary, the process returns to S101 and the communication information is monitored, and if it is determined that notification is necessary, the notification unit 34 notifies that there is a difference in keyword knowledge between the interlocutors ( S109), the series of processing ends.

図10は、あるキーワードに関してコミュニケーションを行っている場合の処理であるが、コミュニケーションは時々刻々変化しており、それに伴ってキーワードも変化する。その場合は、図11に示すように、制御部31(キーワード取得部31d)は、定期的に(例えば、一定量の文字数や一定時間毎に)キーワードを推定する(S201)。次に、制御部31(キーワード取得部31d)は、キーワードに変化があるかを判断し(S202)、変化がない場合は(S202のNo)、S201に戻ってキーワードを推定し、キーワードに変化がある場合は(S202のYes)、新たなキーワードに対して、図10に示した処理を行う(S203)。 FIG. 10 shows the process when communication is being carried out regarding a certain keyword, but the communication changes from moment to moment, and the keyword also changes accordingly. In that case, as shown in FIG. 11, the control unit 31 (keyword acquisition unit 31d) estimates the keyword periodically (for example, every certain number of characters or every certain period of time) (S201). Next, the control unit 31 (keyword acquisition unit 31d) determines whether there is a change in the keyword (S202), and if there is no change (No in S202), returns to S201 to estimate the keyword, and If there is a keyword (Yes in S202), the process shown in FIG. 10 is performed on the new keyword (S203).

このように、キーワードに対して一定以上の知識差異がある場合は、コミュニケーションの対話者にその旨を報知することにより、互いに知識差異があることを認識した上でコミュニケーションを行うことができ、思わぬ誤解や認識齟齬によって話が噛み合わないという状況の発生を未然に防止することができる。 In this way, if there is a certain level of difference in knowledge regarding a keyword, by informing the interlocutors of this fact, they can communicate with each other while being aware of the difference in knowledge. It is possible to prevent the occurrence of situations where discussions do not fit together due to misunderstandings or discrepancies in understanding.

なお、本発明は上記実施例の記載に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて、その構成や制御は適宜変更可能である。 It should be noted that the present invention is not limited to the description of the above embodiments, and the configuration and control thereof can be modified as appropriate without departing from the spirit of the present invention.

例えば、上記実施例では、コミュニケーション支援装置30の記憶部32に個人知識DBを保存する場合について記載したが、ネットワーク上のサーバなどに個人知識DBが保存され、コミュニケーション支援装置30がサーバの個人知識DBにアクセスして、各対話者のキーワード知識を取得する構成としてもよい。 For example, in the above embodiment, the personal knowledge DB is stored in the storage unit 32 of the communication support device 30, but the personal knowledge DB is stored in a server on a network, and the communication support device 30 stores the personal knowledge of the server. A configuration may also be adopted in which the keyword knowledge of each interlocutor is acquired by accessing the DB.

本発明は、情報端末を用いたコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援プログラム、当該コミュニケーション支援プログラムを記録した記録媒体、コミュニケーション支援システム及びコミュニケーション支援方法に利用可能である。 INDUSTRIAL APPLICATION This invention can be utilized for the communication support program which supports communication using an information terminal, the recording medium which recorded the said communication support program, a communication support system, and the communication support method.

10 コミュニケーション支援システム
20 情報端末
21 制御部
21a 対話アプリケーション
21b 情報収集アプリケーション
22 記憶部
23 ネットワークI/F部
24 映像入力部
25 音声入出力部
26 表示部
27 操作部
30 コミュニケーション支援装置
31 制御部
31a 知識情報抽出部
31b 対話者特定部
31c 音声認識部
31d キーワード取得部
31e キーワード知識抽出部
31f 知識差異抽出部
31g 報知判定部
32 記憶部
33 ネットワークI/F部
34 報知部
40 通信ネットワーク
10 Communication support system 20 Information terminal 21 Control unit 21a Dialogue application 21b Information collection application 22 Storage unit 23 Network I/F unit 24 Video input unit 25 Audio input/output unit 26 Display unit 27 Operation unit 30 Communication support device 31 Control unit 31a Knowledge Information extraction unit 31b Interlocutor identification unit 31c Speech recognition unit 31d Keyword acquisition unit 31e Keyword knowledge extraction unit 31f Knowledge difference extraction unit 31g Notification determination unit 32 Storage unit 33 Network I/F unit 34 Notification unit 40 Communication network

Claims (28)

対話者間のコミュニケーションを支援する装置で動作するコミュニケーション支援プログラムであって、
前記装置の制御部に、
前記コミュニケーションを行っている前記対話者を特定する対話者特定処理、
前記コミュニケーションにおけるキーワードを取得する第1の取得処理、
各々の前記対話者の前記キーワードに関する知識として、前記キーワードに対する単語同士の繋がりを表す知識ネットワークを前記対話者ごとに取得する第2の取得処理、
各々の前記対話者の前記知識ネットワークを比較して、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する知識差異抽出処理、
抽出された前記対話者の前記知識ネットワーク同士の差異を示すための情報を出力する出力処理、を実行させる、
ことを特徴とするコミュニケーション支援プログラム。
A communication support program that operates on a device that supports communication between interlocutors,
In the control section of the device,
interlocutor identification processing for identifying the interlocutor who is performing the communication;
a first acquisition process for acquiring keywords in the communication;
a second acquisition process of acquiring for each interlocutor a knowledge network representing connections between words with respect to the keyword as knowledge regarding the keyword of each interlocutor;
knowledge difference extraction processing that compares the knowledge networks of each of the interlocutors and extracts differences in knowledge regarding the keyword;
executing an output process of outputting information for indicating differences between the extracted knowledge networks of the interlocutors;
A communication support program characterized by:
前記第1の取得処理では、前記コミュニケーションの内容から、前記コミュニケーションのキーワードを推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載のコミュニケーション支援プログラム。
In the first acquisition process, a keyword of the communication is estimated from the content of the communication.
The communication support program according to claim 1, characterized in that:
前記第1の取得処理では、予め定めた量の音声情報及び/又はテキスト情報を取得、又は、予め定めた時間が経過したら、前記キーワードを推定し直す、
ことを特徴とする請求項2に記載のコミュニケーション支援プログラム。
In the first acquisition process, a predetermined amount of audio information and/or text information is acquired, or after a predetermined time has elapsed, the keyword is re-estimated.
The communication support program according to claim 2, characterized in that:
前記装置の制御部に、更に
記キーワードに関する知識の差異に応じて、報知の必要性を判定する報知判定処理を実行させ、
前記出力処理では、報知の必要性があると判定された場合に、前記キーワードに関する知識に差異がある旨を報知する、
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
The control unit of the device further includes :
Executing a notification determination process to determine the necessity of notification according to the difference in knowledge regarding the keyword,
In the output process, if it is determined that there is a need for notification, notification is made that there is a difference in knowledge regarding the keyword;
The communication support program according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:
前記装置の制御部に、更に、
前記コミュニケーションが音声の場合、音声情報をテキスト情報に変換する音声認識処理を実行させる、
ことを特徴とする請求項4に記載のコミュニケーション支援プログラム。
The control unit of the device further includes:
If the communication is voice, executing voice recognition processing to convert voice information into text information;
5. The communication support program according to claim 4.
前記知識差異抽出処理では、前記知識ネットワークにおける前記キーワードに関連するノードの一致率に基づいて、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する、
ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
In the knowledge difference extraction process, a difference in knowledge regarding the keyword is extracted based on a matching rate of nodes related to the keyword in the knowledge network.
The communication support program according to any one of claims 1 to 5, characterized in that:
前記知識差異抽出処理では、前記知識ネットワークにおける前記キーワードに関連するノード間の距離に基づいて、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する、
ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
In the knowledge difference extraction process, a difference in knowledge regarding the keyword is extracted based on a distance between nodes related to the keyword in the knowledge network.
The communication support program according to any one of claims 1 to 5, characterized in that:
前記知識差異抽出処理では、前記知識ネットワークにおける前記キーワードに関連するノードの繋がり方に基づいて、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する、
ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
The knowledge difference extraction process extracts knowledge differences regarding the keyword based on how nodes related to the keyword in the knowledge network are connected.
The communication support program according to any one of claims 1 to 5, characterized in that:
前記知識差異抽出処理では、前記キーワードに対して所定以上の関連の強さを有するノードを対象にして、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する、
ことを特徴とする請求項6乃至8のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
In the knowledge difference extraction process, a difference in knowledge regarding the keyword is extracted from nodes that have a strength of association with the keyword of a predetermined value or higher.
The communication support program according to any one of claims 6 to 8, characterized in that:
前記知識差異抽出処理では、抽出した前記キーワードに関する知識の差異を、前記知識ネットワークの差異として可視化する、
ことを特徴とする請求項1乃至9のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
In the knowledge difference extraction process, the difference in knowledge regarding the extracted keyword is visualized as a difference in the knowledge network.
The communication support program according to any one of claims 1 to 9 , characterized in that:
前記装置は、前記知識ネットワークを参照可能であり、かつ、情報端末からコミュニケーションの音声情報及び/又はテキスト情報を取得可能な装置であり、
前記装置の制御部に、更に、
前記情報端末から、個人が閲覧したテキスト情報及び/又は個人が発音した音声情報を取得し、前記テキスト情報及び/又は前記音声情報から前記個人の知識情報を抽出し、抽出した前記知識情報と前記個人の識別情報とを対応付けて前記知識ネットワークに登録する知識情報抽出処理を実行させる、
ことを特徴とする請求項乃至10のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
The device is a device that can refer to the knowledge network and acquire communication audio information and/or text information from an information terminal,
The control unit of the device further includes:
Text information viewed by the individual and/or voice information pronounced by the individual is acquired from the information terminal, knowledge information of the individual is extracted from the text information and/or voice information, and the extracted knowledge information and the voice information are extracted from the text information and/or the voice information. Execute knowledge information extraction processing that associates personal identification information with the knowledge network and registers it in the knowledge network;
The communication support program according to any one of claims 1 to 10.
前記知識ネットワークは、個人の知識を個人毎に蓄積した個人知識DBである、
ことを特徴とする請求項1乃至11のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
The knowledge network is a personal knowledge DB that stores personal knowledge for each individual.
The communication support program according to any one of claims 1 to 11.
前記キーワードは、前記コミュニケーションの話題である、
ことを特徴とする請求項1乃至12のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラム。
the keyword is the topic of the communication;
The communication support program according to any one of claims 1 to 12, characterized in that:
各個人がコミュニケーションを行う複数の情報端末と、請求項1乃至13のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラムがインストールされた前記装置と、が通信ネットワークで接続されている、
ことを特徴とするコミュニケーション支援システム。
A plurality of information terminals with which each individual communicates and the device in which the communication support program according to any one of claims 1 to 13 is installed are connected via a communication network.
A communication support system characterized by:
各個人がコミュニケーションを行う複数の情報端末が通信ネットワークで接続され、各々の前記情報端末に、請求項1乃至13のいずれか一に記載のコミュニケーション支援プログラムがインストールされている、
ことを特徴とするコミュニケーション支援システム。
A plurality of information terminals with which each individual communicates are connected via a communication network, and each of the information terminals is installed with the communication support program according to any one of claims 1 to 13.
A communication support system characterized by:
対話者間のコミュニケーションを支援する装置におけるコミュニケーション支援方法であって、
前記コミュニケーションを行っている前記対話者を特定する対話者特定処理と、
前記コミュニケーションにおけるキーワードを取得する第1の取得処理と、
各々の前記対話者の前記キーワードに関する知識として、前記キーワードに対する単語同士の繋がりを表す知識ネットワークを前記対話者ごとに取得する第2の取得処理と、
各々の前記対話者の前記知識ネットワークを比較して、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する知識差異抽出処理と、
抽出された前記対話者の前記知識ネットワーク同士の差異を示すための情報を出力する出力処理と、を実行する、
ことを特徴とするコミュニケーション支援方法。
A communication support method in a device for supporting communication between interlocutors, the method comprising:
interlocutor identification processing for identifying the interlocutor who is performing the communication;
a first acquisition process of acquiring keywords in the communication;
a second acquisition process that acquires for each interlocutor a knowledge network representing connections between words with respect to the keyword as knowledge regarding the keyword of each interlocutor;
knowledge difference extraction processing that compares the knowledge networks of each of the interlocutors and extracts differences in knowledge regarding the keyword;
outputting information for indicating differences between the extracted knowledge networks of the interlocutors;
A communication support method characterized by:
前記第1の取得処理では、前記コミュニケーションの内容から、前記コミュニケーションのキーワードを推定する、
ことを特徴とする請求項16に記載のコミュニケーション支援方法。
In the first acquisition process, a keyword of the communication is estimated from the content of the communication.
17. The communication support method according to claim 16.
前記第1の取得処理では、予め定めた量の音声情報及び/又はテキスト情報を取得、又は、予め定めた時間が経過したら、前記キーワードを推定し直す、
ことを特徴とする請求項17に記載のコミュニケーション支援方法。
In the first acquisition process, a predetermined amount of audio information and/or text information is acquired, or after a predetermined time has elapsed, the keyword is re-estimated.
The communication support method according to claim 17, characterized in that:
記キーワードに関する知識の差異に応じて、報知の必要性を判定する報知判定処理を更に実行し、
前記出力処理では、報知の必要性があると判定された場合に、前記キーワードに関する知識に差異がある旨を報知する、
ことを特徴とする請求項16乃至18のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。
further executing a notification determination process to determine the necessity of notification according to the difference in knowledge regarding the keyword;
In the output process, if it is determined that there is a need for notification, notification is made that there is a difference in knowledge regarding the keyword;
The communication support method according to any one of claims 16 to 18.
前記コミュニケーションが音声情報の場合、前記音声情報をテキスト情報に変換する音声認識処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコミュニケーション支援方法。
If the communication is voice information, further performing voice recognition processing to convert the voice information into text information;
20. The communication support method according to claim 19.
前記知識差異抽出処理では、前記知識ネットワークにおける前記キーワードに関連するノードの一致率に基づいて、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する、
ことを特徴とする請求項16乃至20のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。
In the knowledge difference extraction process, a difference in knowledge regarding the keyword is extracted based on a matching rate of nodes related to the keyword in the knowledge network.
The communication support method according to any one of claims 16 to 20 .
前記知識差異抽出処理では、前記知識ネットワークにおける前記キーワードに関連するノード間の距離に基づいて、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する、
ことを特徴とする請求項16乃至20のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。
In the knowledge difference extraction process, a difference in knowledge regarding the keyword is extracted based on a distance between nodes related to the keyword in the knowledge network.
The communication support method according to any one of claims 16 to 20 .
前記知識差異抽出処理では、前記知識ネットワークにおける前記キーワードに関連するノードの繋がり方に基づいて、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する、
ことを特徴とする請求項16乃至20のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。
The knowledge difference extraction process extracts knowledge differences regarding the keyword based on how nodes related to the keyword in the knowledge network are connected.
The communication support method according to any one of claims 16 to 20 .
前記知識差異抽出処理では、前記キーワードに対して所定以上の関連の強さを有するノードを対象にして、前記キーワードに関する知識の差異を抽出する、
ことを特徴とする請求項21乃至23のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。
In the knowledge difference extraction process, a difference in knowledge regarding the keyword is extracted from nodes that have a strength of association with the keyword of a predetermined value or higher.
24. The communication support method according to any one of claims 21 to 23.
前記知識差異抽出処理では、抽出した前記キーワードに関する知識の差異を、前記知識ネットワークの差異として可視化する、
ことを特徴とする請求項16乃至24のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。
In the knowledge difference extraction process, the difference in knowledge regarding the extracted keyword is visualized as a difference in the knowledge network.
The communication support method according to any one of claims 16 to 24.
前記装置は、前記知識ネットワークを参照可能であり、かつ、情報端末からコミュニケーションの音声情報及び/又はテキスト情報を取得可能な装置であり、
前記情報端末から、個人が閲覧したテキスト情報及び/又は個人が発音した音声情報を取得し、前記テキスト情報及び/又は前記音声情報から前記個人の知識情報を抽出し、抽出した前記知識情報と前記個人の識別情報とを対応付けて前記知識ネットワークに登録する知識情報抽出処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項16乃至25のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。
The device is a device that can refer to the knowledge network and acquire communication audio information and/or text information from an information terminal,
Text information viewed by the individual and/or voice information pronounced by the individual is acquired from the information terminal, knowledge information of the individual is extracted from the text information and/or voice information, and the extracted knowledge information and the voice information are extracted from the text information and/or the voice information. further executing a knowledge information extraction process of associating the information with personal identification information and registering it in the knowledge network;
The communication support method according to any one of claims 16 to 25.
前記知識ネットワークは、個人の知識を個人毎に蓄積した個人知識DBである、
ことを特徴とする請求項16乃至26のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。
The knowledge network is a personal knowledge DB that stores personal knowledge for each individual.
27. The communication support method according to any one of claims 16 to 26.
前記キーワードは、前記コミュニケーションの話題である、
ことを特徴とする請求項16乃至27のいずれか一に記載のコミュニケーション支援方法。


the keyword is the topic of the communication;
28. The communication support method according to any one of claims 16 to 27.


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