JPH1069482A - 話題処理装置 - Google Patents
話題処理装置Info
- Publication number
- JPH1069482A JPH1069482A JP8228129A JP22812996A JPH1069482A JP H1069482 A JPH1069482 A JP H1069482A JP 8228129 A JP8228129 A JP 8228129A JP 22812996 A JP22812996 A JP 22812996A JP H1069482 A JPH1069482 A JP H1069482A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- topic
- keyword
- keywords
- extracting
- blank area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Machine Translation (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 参加している対話を常に活性化し、これによ
って対話の創造性をより強力なものとする話題処理装置
を提供する。 【解決手段】 発言文処理モジュール１によって各参加
者の発言オブジェクトを形態素解析してキーワードを抽
出し、話題構造化モジュール２によってキーワードと発
言オブジェクトとの関連性を２次元空間上に順次配置し
て対話の内容を構造化し、話題展開状況認識モジュール
３によって対話の内容および発言の推移情報から話題の
展開状況を把握し、話題提供モジュール起動モジュール
４によって話題転換が検出されたことに応じて、話題提
供モジュール５が話題の種となる情報を抽出して提供す
る。
って対話の創造性をより強力なものとする話題処理装置
を提供する。 【解決手段】 発言文処理モジュール１によって各参加
者の発言オブジェクトを形態素解析してキーワードを抽
出し、話題構造化モジュール２によってキーワードと発
言オブジェクトとの関連性を２次元空間上に順次配置し
て対話の内容を構造化し、話題展開状況認識モジュール
３によって対話の内容および発言の推移情報から話題の
展開状況を把握し、話題提供モジュール起動モジュール
４によって話題転換が検出されたことに応じて、話題提
供モジュール５が話題の種となる情報を抽出して提供す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は話題処理装置に関
し、特に、複数の参加者による対話を活性化するための
話題処理装置に関する。
し、特に、複数の参加者による対話を活性化するための
話題処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】対話は、新たな発想を得るために非常に
有効な創造的行為と見なすことができる。学会やシンポ
ジウムなどにおいて、その企画者や司会者がしばしば
「活発な議論を期待します」と言うのは、１つには議論
にそのような効果があることを前提としているからであ
る。また、研究者のラウンジで研究者が交わすとりとめ
もない対話の中から新たな情報が得られること、そして
新しい発想や問題解決のヒントが得られることはしばし
ば経験することである。
有効な創造的行為と見なすことができる。学会やシンポ
ジウムなどにおいて、その企画者や司会者がしばしば
「活発な議論を期待します」と言うのは、１つには議論
にそのような効果があることを前提としているからであ
る。また、研究者のラウンジで研究者が交わすとりとめ
もない対話の中から新たな情報が得られること、そして
新しい発想や問題解決のヒントが得られることはしばし
ば経験することである。
【０００３】人の発想の過程には２つの重要な過程があ
るといわれる。１つは発散的思考過程であり、もう１つ
は収束的思考過程である。解の不明なある問題に対し
て、人はまず発散的思考過程においてその問題と明らか
に関連ある情報のみならず、関連が曖昧な情報やふと気
になる情報断片をも多数かき集める。こうして収集した
情報断片を、収束的思考過程において統合していく。こ
の際、一見関連が不明な情報断片同士の間に新たな関連
を見出したとき、人は新たな発想を得ることができる。
るといわれる。１つは発散的思考過程であり、もう１つ
は収束的思考過程である。解の不明なある問題に対し
て、人はまず発散的思考過程においてその問題と明らか
に関連ある情報のみならず、関連が曖昧な情報やふと気
になる情報断片をも多数かき集める。こうして収集した
情報断片を、収束的思考過程において統合していく。こ
の際、一見関連が不明な情報断片同士の間に新たな関連
を見出したとき、人は新たな発想を得ることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】いくつかの発想法など
では、意図的にこの両過程を明確に分離することによっ
てより効果的に発想を得ようとする。たとえば、ブレイ
ンストーミングは主に発散的思考を効果的に行なうため
の手法であり、またＫＪ法は収束的思考を効果的に行な
うための手法である。
では、意図的にこの両過程を明確に分離することによっ
てより効果的に発想を得ようとする。たとえば、ブレイ
ンストーミングは主に発散的思考を効果的に行なうため
の手法であり、またＫＪ法は収束的思考を効果的に行な
うための手法である。
【０００５】一方、日常的に行なわれる対話ではこの両
者が区別されることは通常ない。しかし、見方を変えれ
ば日常の対話はこの発散的過程と収束的過程とを混合し
たものと考えられる。つまり、参加者達の発言によって
さまざまな情報が提供される（発散的過程）。ここであ
る参加者が提供された情報断片相互あるいは提供された
情報断片と自分の持つ知識の中のある情報とに何らかの
関連性を見出したとき（収束的過程）、この参加者は発
見した関連性に基づく新しい話題を提示し、対話は新た
な局面へと展開する。こうして発散と収束の過程を繰返
すことによって対話は次々と進行する。
者が区別されることは通常ない。しかし、見方を変えれ
ば日常の対話はこの発散的過程と収束的過程とを混合し
たものと考えられる。つまり、参加者達の発言によって
さまざまな情報が提供される（発散的過程）。ここであ
る参加者が提供された情報断片相互あるいは提供された
情報断片と自分の持つ知識の中のある情報とに何らかの
関連性を見出したとき（収束的過程）、この参加者は発
見した関連性に基づく新しい話題を提示し、対話は新た
な局面へと展開する。こうして発散と収束の過程を繰返
すことによって対話は次々と進行する。
【０００６】それゆえに、この発明の主たる目的は、参
加している対話を常に活性化し、これによって対話の創
造性をより強力なものとするようにした話題処理装置を
提供することである。
加している対話を常に活性化し、これによって対話の創
造性をより強力なものとするようにした話題処理装置を
提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１に係る発明は、
複数の話者による対話を活性化するための話題処理装置
であって、各参加者の個々の発言を発言オブジェクトと
して形態素解析を行ない、その結果から所定の種類の単
語のみをキーワードとして抽出するキーワード抽出手段
と、抽出された各キーワードの出現頻度ならびに出現間
隔に基づき、各発言オブジェクトについてそれに含まれ
た各キーワードの重みを評価するキーワード重み計算手
段と、得られたキーワードおよびそれらの重みに基づ
き、ある時点までのすべての発言オブジェクト相互の関
連性を各発言オブジェクトが含むキーワード群の共有関
係を用いて計算し、一方ですべてのキーワード相互の関
連性をそれらのキーワードの各発言オブジェクトにおけ
る共起関係を用いて計算し、その結果発言オブジェクト
相互ならびにキーワード相互の関係を空間的構造として
表現することにより対話内容を構造化する対話構造化手
段と、得られた対話内容構造から特に発言オブジェクト
が密集している部分の空間位置情報を求めることによっ
てその時点までの対話における主要話題を検出する主要
話題検出手段とを備えて構成される。
複数の話者による対話を活性化するための話題処理装置
であって、各参加者の個々の発言を発言オブジェクトと
して形態素解析を行ない、その結果から所定の種類の単
語のみをキーワードとして抽出するキーワード抽出手段
と、抽出された各キーワードの出現頻度ならびに出現間
隔に基づき、各発言オブジェクトについてそれに含まれ
た各キーワードの重みを評価するキーワード重み計算手
段と、得られたキーワードおよびそれらの重みに基づ
き、ある時点までのすべての発言オブジェクト相互の関
連性を各発言オブジェクトが含むキーワード群の共有関
係を用いて計算し、一方ですべてのキーワード相互の関
連性をそれらのキーワードの各発言オブジェクトにおけ
る共起関係を用いて計算し、その結果発言オブジェクト
相互ならびにキーワード相互の関係を空間的構造として
表現することにより対話内容を構造化する対話構造化手
段と、得られた対話内容構造から特に発言オブジェクト
が密集している部分の空間位置情報を求めることによっ
てその時点までの対話における主要話題を検出する主要
話題検出手段とを備えて構成される。
【０００８】請求項２に係る発明は、複数の話者による
対話を活性化するための話題処理装置であって、請求項
１のキーワード抽出手段とキーワード重み計算手段と対
話構造化手段とを含み、さらに得られた対話内容構造か
ら発言オブジェクトが存在しない空白領域の位置情報を
求めることによってその時点までの対話における話題の
空白領域を検出する話題空白領域検出手段を備えて構成
される。
対話を活性化するための話題処理装置であって、請求項
１のキーワード抽出手段とキーワード重み計算手段と対
話構造化手段とを含み、さらに得られた対話内容構造か
ら発言オブジェクトが存在しない空白領域の位置情報を
求めることによってその時点までの対話における話題の
空白領域を検出する話題空白領域検出手段を備えて構成
される。
【０００９】請求項３に係る発明では、請求項２の各構
成に加えて、さらに得られた対話内容構造から特に発言
オブジェクトが密集している部分の空間位置情報を求め
ることによって、その時点までの対話における主要話題
を検出する主要話題検出手段を含む。
成に加えて、さらに得られた対話内容構造から特に発言
オブジェクトが密集している部分の空間位置情報を求め
ることによって、その時点までの対話における主要話題
を検出する主要話題検出手段を含む。
【００１０】請求項４に係る発明では、請求項１または
請求項３の各構成に加えて、さらに主要話題検出手段に
よって把握された主要話題の空間位置近傍に位置するキ
ーワードを所定数集め、これらのキーワードの重みを主
要話題の空間位置からの距離に応じて評価する主要話題
関連キーワード抽出手段と、得られたキーワード群に基
づき、連想辞書を用いて連想キーワード群を想起する連
想想起手段と、想起された連想キーワード群を用いてデ
ータベースから関連情報を検索抽出する主要話題関連情
報抽出手段を含む。
請求項３の各構成に加えて、さらに主要話題検出手段に
よって把握された主要話題の空間位置近傍に位置するキ
ーワードを所定数集め、これらのキーワードの重みを主
要話題の空間位置からの距離に応じて評価する主要話題
関連キーワード抽出手段と、得られたキーワード群に基
づき、連想辞書を用いて連想キーワード群を想起する連
想想起手段と、想起された連想キーワード群を用いてデ
ータベースから関連情報を検索抽出する主要話題関連情
報抽出手段を含む。
【００１１】請求項５に係る発明では、請求項２または
請求項３の各構成に加えて、さらに話題空白領域検出手
段によって把握された話題空白領域の近傍に位置するキ
ーワードを所定数集め、これらのキーワードの重みを話
題空白領域からの距離に応じて評価する空白領域周辺キ
ーワード抽出手段と、得られたキーワード群を用いてデ
ータベースから関連情報を検索抽出する空白領域関連情
報抽出手段を含む。
請求項３の各構成に加えて、さらに話題空白領域検出手
段によって把握された話題空白領域の近傍に位置するキ
ーワードを所定数集め、これらのキーワードの重みを話
題空白領域からの距離に応じて評価する空白領域周辺キ
ーワード抽出手段と、得られたキーワード群を用いてデ
ータベースから関連情報を検索抽出する空白領域関連情
報抽出手段を含む。
【００１２】請求項６に係る発明では、請求項３の構成
に加えて、さらに主要話題検出手段によって把握された
主要話題の空間位置近傍に位置するキーワードを所定数
集め、これらのキーワードの重みを主要話題の空間位置
からの距離に応じて評価する主要話題関連キーワード抽
出手段と、得られたキーワード群に基づき、連想辞書を
用いて連想キーワード群を想起する連想想起手段と、想
起された連想キーワード群を用いてデータベースから関
連情報を検索抽出する主要話題関連情報抽出手段と、把
握された話題空白領域の近傍に位置するキーワードを所
定数集め、これらのキーワードの重みを話題空白領域か
らの距離に応じて評価する空白領域周辺キーワード抽出
手段と、得られたキーワード群を用いてデータベースか
ら関連情報を検索抽出する空白領域関連情報抽出手段を
含む。
に加えて、さらに主要話題検出手段によって把握された
主要話題の空間位置近傍に位置するキーワードを所定数
集め、これらのキーワードの重みを主要話題の空間位置
からの距離に応じて評価する主要話題関連キーワード抽
出手段と、得られたキーワード群に基づき、連想辞書を
用いて連想キーワード群を想起する連想想起手段と、想
起された連想キーワード群を用いてデータベースから関
連情報を検索抽出する主要話題関連情報抽出手段と、把
握された話題空白領域の近傍に位置するキーワードを所
定数集め、これらのキーワードの重みを話題空白領域か
らの距離に応じて評価する空白領域周辺キーワード抽出
手段と、得られたキーワード群を用いてデータベースか
ら関連情報を検索抽出する空白領域関連情報抽出手段を
含む。
【００１３】
【発明の実施の形態】図１はこの発明の一実施形態を示
すブロック図である。図１において、発言文がテキスト
データとして入力され、順次入力される個々のテキスト
をそれぞれ１つの発言オブジェクトと称する。この発言
オブジェクトは発言文処理モジュール１と話題構造化モ
ジュール２とに与えられる。発言文処理モジュール１は
構文解析モジュール１１とキーワード重み計算モジュー
ル１２とを含み、構文解析モジュール１１は入力された
発言オブジェクトを形態素解析し、キーワード群を抽出
する。このキーワード群は話題構造化モジュール２に与
えられるとともに、キーワード重み計算モジュール１２
に与えられる。キーワード重み計算モジュール１２は各
キーワードの重みを計算し、話題構造化モジュール２に
与える。
すブロック図である。図１において、発言文がテキスト
データとして入力され、順次入力される個々のテキスト
をそれぞれ１つの発言オブジェクトと称する。この発言
オブジェクトは発言文処理モジュール１と話題構造化モ
ジュール２とに与えられる。発言文処理モジュール１は
構文解析モジュール１１とキーワード重み計算モジュー
ル１２とを含み、構文解析モジュール１１は入力された
発言オブジェクトを形態素解析し、キーワード群を抽出
する。このキーワード群は話題構造化モジュール２に与
えられるとともに、キーワード重み計算モジュール１２
に与えられる。キーワード重み計算モジュール１２は各
キーワードの重みを計算し、話題構造化モジュール２に
与える。
【００１４】話題構造化モジュール２は、その時点まで
に得られたキーワードオブジェクトと発言オブジェクト
との関連を反映して、これらを２次元空間上に配置し、
対話の内容を構造化する。発言オブジェクト／キーワー
ドオブジェクトの２次元空間配置情報は話題展開状況認
識モジュール３に与えられる。話題展開状況認識モジュ
ール３は主要話題検出モジュール３１と話題空白領域検
出モジュール３２とを含み、主要話題検出モジュール３
１は主要話題の位置を検出し、話題空白領域検出モジュ
ール３２は話題空白位置を検出する。
に得られたキーワードオブジェクトと発言オブジェクト
との関連を反映して、これらを２次元空間上に配置し、
対話の内容を構造化する。発言オブジェクト／キーワー
ドオブジェクトの２次元空間配置情報は話題展開状況認
識モジュール３に与えられる。話題展開状況認識モジュ
ール３は主要話題検出モジュール３１と話題空白領域検
出モジュール３２とを含み、主要話題検出モジュール３
１は主要話題の位置を検出し、話題空白領域検出モジュ
ール３２は話題空白位置を検出する。
【００１５】図２は図１に示した話題構造化モジュール
２と話題展開状況認識モジュール３の動作を説明するた
めのフローチャートである。
２と話題展開状況認識モジュール３の動作を説明するた
めのフローチャートである。
【００１６】次に、図１および図２を参照して、この発
明の一実施形態の具体的な動作について説明する。発言
文処理モジュール１の構文解析モジュール１１は入力さ
れた発言オブジェクトを構文解析し、各単語の品詞を決
定する。次いで、名詞および品詞を決定できなかった語
のみを取出し、この語群をその発言オブジェクトのキー
ワードとする。そして、キーワード重み計算モジュール
１２は第ｎ発言オブジェクトにおけるキーワードｗi の
重みＷwi,nを次式によって求める。
明の一実施形態の具体的な動作について説明する。発言
文処理モジュール１の構文解析モジュール１１は入力さ
れた発言オブジェクトを構文解析し、各単語の品詞を決
定する。次いで、名詞および品詞を決定できなかった語
のみを取出し、この語群をその発言オブジェクトのキー
ワードとする。そして、キーワード重み計算モジュール
１２は第ｎ発言オブジェクトにおけるキーワードｗi の
重みＷwi,nを次式によって求める。
【００１７】
【数１】
【００１８】ただし、ｆwiは第ｎ−１発言オブジェクト
まででｗi がいくつの発言オブジェクトに出現したか、
ｆwi,nは第ｎ発言オブジェクトにｗi がいくつ現れた
か、ｉwi ,nはｗi が第ｎ発言オブジェクトの何発言前に
最近使用されたかを示す。また、Ｆg ，Ｆl ，Ｉは定数
であり、経験的にそれぞれ５，１，１０の値を与える。
まででｗi がいくつの発言オブジェクトに出現したか、
ｆwi,nは第ｎ発言オブジェクトにｗi がいくつ現れた
か、ｉwi ,nはｗi が第ｎ発言オブジェクトの何発言前に
最近使用されたかを示す。また、Ｆg ，Ｆl ，Ｉは定数
であり、経験的にそれぞれ５，１，１０の値を与える。
【００１９】このような重み付けとした理由は、次の点
にある。まず、出現頻度が高いキーワードは、どんな対
話においても一般的に使用される語であるか、あるいは
その対話の全体的な話題にかかわる語のいずれかであ
り、いずれにせよ話題の構造化における重要度が低い。
もしこのような語が大きな重みを持つと、後で述べる話
題の構造化段階において各話題クラスタを不明瞭にして
しまう可能性がある。
にある。まず、出現頻度が高いキーワードは、どんな対
話においても一般的に使用される語であるか、あるいは
その対話の全体的な話題にかかわる語のいずれかであ
り、いずれにせよ話題の構造化における重要度が低い。
もしこのような語が大きな重みを持つと、後で述べる話
題の構造化段階において各話題クラスタを不明瞭にして
しまう可能性がある。
【００２０】１発言中に多数出現する語はその発言での
重要度が高い、高頻度語であってもしばらく使用されな
かった後に使用される場合は重要度が高い、という考え
に基づく。
重要度が高い、高頻度語であってもしばらく使用されな
かった後に使用される場合は重要度が高い、という考え
に基づく。
【００２１】次に、話題構造化モジュール２は図２に示
すステップ（図示ではＳＰと略称する）ＳＰ１におい
て、各発言オブジェクトのキーワードオブジェクトの共
有関係，逆に言えば各キーワードオブジェクトの発言オ
ブジェクトでの共起関係を用いて双対尺度法に基づい
て、各オブジェクト相互の距離を求める。ここで、双対
尺度法とは、複数の数量化属性で構成されたオブジェク
ト集合が与えられたときに、オブジェクト集合と属性集
合にそれぞれ得点数量を与えることによって、オブジェ
クト同士の属性共有性と属性同士の共起性を空間におけ
る相対的な位置関係として表現する手法である。ステッ
プＳＰ２において、空間構造を定量化する主成分のうち
寄与度の高い上位２つを取出し、各オブジェクトの２次
元空間上での位置情報を決定する。
すステップ（図示ではＳＰと略称する）ＳＰ１におい
て、各発言オブジェクトのキーワードオブジェクトの共
有関係，逆に言えば各キーワードオブジェクトの発言オ
ブジェクトでの共起関係を用いて双対尺度法に基づい
て、各オブジェクト相互の距離を求める。ここで、双対
尺度法とは、複数の数量化属性で構成されたオブジェク
ト集合が与えられたときに、オブジェクト集合と属性集
合にそれぞれ得点数量を与えることによって、オブジェ
クト同士の属性共有性と属性同士の共起性を空間におけ
る相対的な位置関係として表現する手法である。ステッ
プＳＰ２において、空間構造を定量化する主成分のうち
寄与度の高い上位２つを取出し、各オブジェクトの２次
元空間上での位置情報を決定する。
【００２２】話題展開状況認識モジュール３の主要話題
検出モジュール３１はステップＳＰ３において、２次元
空間を１６×１６のセルに分割する。そして、ステップ
ＳＰ４において第ｎセルについて、そのセル自身とその
周りの８つのセルに含まれる発言オブジェクトの個数の
平均を求め、これを第ｎセルの重みとする。これを１６
×１６の全セルについて計算する。ステップＳＰ５にお
いて重みが所定のしきい値θを越えるセルを選び、これ
を主要話題セルと見なし、それらのセルの中心の座標を
出力する。
検出モジュール３１はステップＳＰ３において、２次元
空間を１６×１６のセルに分割する。そして、ステップ
ＳＰ４において第ｎセルについて、そのセル自身とその
周りの８つのセルに含まれる発言オブジェクトの個数の
平均を求め、これを第ｎセルの重みとする。これを１６
×１６の全セルについて計算する。ステップＳＰ５にお
いて重みが所定のしきい値θを越えるセルを選び、これ
を主要話題セルと見なし、それらのセルの中心の座標を
出力する。
【００２３】一方、話題空白領域検出モジュール３２は
ステップＳＰ６において、重みがゼロのセルが存在する
領域については、ユークリッド距離変換手法などを適用
することにより、その領域の中心位置とその中心の重み
（重みゼロでないセル領域からの距離、遠いほど重みが
大きくなる）を求める。ユークリッド距離変換手法と
は、空間上での領域中心とその中心の周辺からの距離を
求める手法である。この結果、重みが所定のしきい値φ
を越える空白領域中心を選び、これを話題空白中心と見
なし、それらの領域中心の座標を出力する。
ステップＳＰ６において、重みがゼロのセルが存在する
領域については、ユークリッド距離変換手法などを適用
することにより、その領域の中心位置とその中心の重み
（重みゼロでないセル領域からの距離、遠いほど重みが
大きくなる）を求める。ユークリッド距離変換手法と
は、空間上での領域中心とその中心の周辺からの距離を
求める手法である。この結果、重みが所定のしきい値φ
を越える空白領域中心を選び、これを話題空白中心と見
なし、それらの領域中心の座標を出力する。
【００２４】上述のごとく、この実施形態によって、主
要話題の位置と話題空白位置を検出することができる。
要話題の位置と話題空白位置を検出することができる。
【００２５】図３はこの発明の他の実施形態を示すブロ
ック図である。図３において、発言文処理モジュール１
と話題構造化モジュール２と話題展開状況認識モジュー
ル３は図１と同様であり、さらにこの発明の実施形態で
は、話題提供モジュール起動モジュール（話題転換検出
モジュール）４と話題提供モジュール５とが設けられ
る。話題提供モジュール起動モジュール４は話題転換点
を検出し、話題提供モジュール５は話題転換検出モジュ
ール４から指示されるタイミングで、状況に応じた話題
の種となる情報を抽出して利用者に提供する。このため
に、話題提供モジュール５はキーワード抽出および重み
計算モジュール５１と記事データベース検索モジュール
５２と連想想起モジュール５３とを含む。
ック図である。図３において、発言文処理モジュール１
と話題構造化モジュール２と話題展開状況認識モジュー
ル３は図１と同様であり、さらにこの発明の実施形態で
は、話題提供モジュール起動モジュール（話題転換検出
モジュール）４と話題提供モジュール５とが設けられ
る。話題提供モジュール起動モジュール４は話題転換点
を検出し、話題提供モジュール５は話題転換検出モジュ
ール４から指示されるタイミングで、状況に応じた話題
の種となる情報を抽出して利用者に提供する。このため
に、話題提供モジュール５はキーワード抽出および重み
計算モジュール５１と記事データベース検索モジュール
５２と連想想起モジュール５３とを含む。
【００２６】図４は図３に示した話題提供モジュール５
の動作を説明するためのフローチャートである。なお、
図３における発言文処理モジュール１と話題構造化モジ
ュール２と話題展開状況認識モジュール３は図１と同様
の動作を行ない、主要話題位置と話題空白位置を検出し
て話題提供モジュール５に与える。話題提供モジュール
５はステップＳＰ１１において話題提供モジュール起動
モジュール４から起動命令が来たか否かを判別し、起動
命令が来なければ待機し、起動命令が来れば、ステップ
ＳＰ１２において話題展開状況認識モジュール３から話
題空白位置が検出されたか否かを判別する。
の動作を説明するためのフローチャートである。なお、
図３における発言文処理モジュール１と話題構造化モジ
ュール２と話題展開状況認識モジュール３は図１と同様
の動作を行ない、主要話題位置と話題空白位置を検出し
て話題提供モジュール５に与える。話題提供モジュール
５はステップＳＰ１１において話題提供モジュール起動
モジュール４から起動命令が来たか否かを判別し、起動
命令が来なければ待機し、起動命令が来れば、ステップ
ＳＰ１２において話題展開状況認識モジュール３から話
題空白位置が検出されたか否かを判別する。
【００２７】話題空白領域があれば、ステップＳＰ１３
において最近入力された発言オブジェクトに最も近い話
題空白領域中心を探し、ステップＳＰ１４においてキー
ワード抽出および重み計算モジュール５１が話題空白領
域中心に近いものから順に所定数ｍ個のキーワードオブ
ジェクトを集める。同時に、各キーワードオブジェクト
について話題空白領域中心からの距離に反比例する重み
を求める。そして、ステップＳＰ１５において、獲得し
た重み付けキーワード群を検索キーワード群とする。ス
テップＳＰ１６において、検索キーワード群を用いて、
記事データベース検索モジュール５２が持つ記事データ
ベース検索を行ない、検索結果を提供する。
において最近入力された発言オブジェクトに最も近い話
題空白領域中心を探し、ステップＳＰ１４においてキー
ワード抽出および重み計算モジュール５１が話題空白領
域中心に近いものから順に所定数ｍ個のキーワードオブ
ジェクトを集める。同時に、各キーワードオブジェクト
について話題空白領域中心からの距離に反比例する重み
を求める。そして、ステップＳＰ１５において、獲得し
た重み付けキーワード群を検索キーワード群とする。ス
テップＳＰ１６において、検索キーワード群を用いて、
記事データベース検索モジュール５２が持つ記事データ
ベース検索を行ない、検索結果を提供する。
【００２８】前述のステップＳＰ１２において、話題空
白領域がなければ、ステップＳＰ１７において最近入力
された発言オブジェクトに最も近い主要話題セルを探
す。そして、キーワード抽出および重み計算モジュール
５１がステップＳＰ１８において主要話題セル中心に近
いものから順に、所定数ｍ個のキーワードオブジェクト
を集める。同時に、各キーワードオブジェクトについて
主要話題セル中心からの距離に反比例する重みを求め
る。連想想起モジュール５３はステップＳＰ１９におい
て、求めた重み付けキーワード群を用いて、予めシステ
ムが持っている連想事象によって連想想起を行ない、連
想キーワード群を得る。そして、ステップＳＰ２０にお
いて、獲得した連想キーワード群を検索キーワード群と
して、ステップＳＰ１６において、検索キーワード群を
用いて、記事データベース検索モジュール５２の記事デ
ータベース検索を行なって検索結果を提供する。
白領域がなければ、ステップＳＰ１７において最近入力
された発言オブジェクトに最も近い主要話題セルを探
す。そして、キーワード抽出および重み計算モジュール
５１がステップＳＰ１８において主要話題セル中心に近
いものから順に、所定数ｍ個のキーワードオブジェクト
を集める。同時に、各キーワードオブジェクトについて
主要話題セル中心からの距離に反比例する重みを求め
る。連想想起モジュール５３はステップＳＰ１９におい
て、求めた重み付けキーワード群を用いて、予めシステ
ムが持っている連想事象によって連想想起を行ない、連
想キーワード群を得る。そして、ステップＳＰ２０にお
いて、獲得した連想キーワード群を検索キーワード群と
して、ステップＳＰ１６において、検索キーワード群を
用いて、記事データベース検索モジュール５２の記事デ
ータベース検索を行なって検索結果を提供する。
【００２９】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、各参
加者の個々の発言を発言オブジェクトとして形態素解析
を行ない、その結果から所定の種類の単語のみをキーワ
ードとして抽出し、抽出した各キーワードの出現頻度な
らびに出現間隔に基づき、各発言オブジェクトについて
それに含まれた各キーワードの重みを評価し、得られた
キーワードおよびそれらの重みに基づいて、ある時点ま
でのすべての発言オブジェクト相互の関連性を各発言オ
ブジェクトが含むキーワード群の共有関係を用いて計算
し、一方ですべてのキーワード相互の関連性をそれらの
キーワードの各発言オブジェクトにおける共起関係を用
いて計算し、その発言オブジェクト相互ならびにキーワ
ード相互の関係を空間的構造として表現することにより
対話内容を構造化し、その対話内容構造から特に発言オ
ブジェクトが密集している部分の空間位置情報を求める
ことによって、その時点までの対話における主要話題を
検出するようにしたので、どんなタイプの対話について
も話題の獲得処理が可能となり、しかも空白領域を検出
することによって新たな話題の展開方向を見出すことが
できる。しかも、目的思考型のみならず、自由展開型対
話についても話題の獲得が可能となり、予めプランとし
て新たに展開すべき話題の方向を設定する必要がなく、
対話の状況に応じてその状況そのものから新たな展開方
向を獲得することが可能となる。
加者の個々の発言を発言オブジェクトとして形態素解析
を行ない、その結果から所定の種類の単語のみをキーワ
ードとして抽出し、抽出した各キーワードの出現頻度な
らびに出現間隔に基づき、各発言オブジェクトについて
それに含まれた各キーワードの重みを評価し、得られた
キーワードおよびそれらの重みに基づいて、ある時点ま
でのすべての発言オブジェクト相互の関連性を各発言オ
ブジェクトが含むキーワード群の共有関係を用いて計算
し、一方ですべてのキーワード相互の関連性をそれらの
キーワードの各発言オブジェクトにおける共起関係を用
いて計算し、その発言オブジェクト相互ならびにキーワ
ード相互の関係を空間的構造として表現することにより
対話内容を構造化し、その対話内容構造から特に発言オ
ブジェクトが密集している部分の空間位置情報を求める
ことによって、その時点までの対話における主要話題を
検出するようにしたので、どんなタイプの対話について
も話題の獲得処理が可能となり、しかも空白領域を検出
することによって新たな話題の展開方向を見出すことが
できる。しかも、目的思考型のみならず、自由展開型対
話についても話題の獲得が可能となり、予めプランとし
て新たに展開すべき話題の方向を設定する必要がなく、
対話の状況に応じてその状況そのものから新たな展開方
向を獲得することが可能となる。
【図１】この発明の一実施形態の概略ブロック図であ
る。
る。
【図２】図１に示した話題構造化モジュールと話題展開
状況認識モジュールの動作を説明するためのフローチャ
ートである。
状況認識モジュールの動作を説明するためのフローチャ
ートである。
【図３】この発明の他の実施形態を示すブロック図であ
る。
る。
【図４】図３に示した話題提供モジュールの動作を説明
するためのフローチャートである。
するためのフローチャートである。
１ 発言文処理モジュール ２ 話題構造化モジュール ３ 話題展開状況認識モジュール ４ 話題提供モジュール起動モジュール ５ 話題提供モジュール １１ 構文解析モジュール １２ キーワード重み計算モジュール ３１ 主要話題検出モジュール ３２ 話題空白領域検出モジュール ５１ キーワード抽出および重み計算モジュール ５２ 記事データベース検索モジュール ５３ 連想想起モジュール
Claims (6)
- 【請求項１】 複数の話者による対話を活性化するため
の話題処理装置であって、 各参加者の個々の発言を発言オブジェクトとして形態素
解析を行ない、その結果から所定の種類の単語のみをキ
ーワードとして抽出するキーワード抽出手段、前記キー
ワード抽出手段によって抽出された各キーワードの出現
頻度ならびに出現間隔に基づき、各発言オブジェクトに
ついてそれに含まれた各キーワードの重みを評価するキ
ーワード重み計算手段、 前記キーワード抽出手段ならびに前記キーワード重み計
算手段によって得られたキーワードおよびそれらの重み
に基づき、ある時点までのすべての発言オブジェクト相
互の関連性を含む各発言オブジェクトが含むキーワード
群の共有関係を用いて計算し、一方ですべてのキーワー
ド相互の関連性をそれらのキーワードの各発言オブジェ
クトにおける共起関係を用いて計算し、その結果発言オ
ブジェクト相互ならびにキーワード相互の関係を空間的
構造として表現することにより対話内容を構造化する対
話構造化手段、および前記対話構造化手段によって得ら
れた対話内容構造から特に発言オブジェクトが密集して
いる部分の空間位置情報を求めることによって、その時
点までの対話における主要話題を検出する主要話題検出
手段を備えた、話題処理装置。 - 【請求項２】 複数の話者による対話を活性化するため
の話題処理装置であって、 各参加者の個々の発言を発言オブジェクトとして形態素
解析を行ない、その結果から所定の種類の単語のみをキ
ーワードとして抽出するキーワード抽出手段、 前記キーワード抽出手段によって抽出された各キーワー
ドの出現頻度ならびに出現間隔に基づき、各発言オブジ
ェクトについてそれに含まれた各キーワードの重みを評
価するキーワード重み計算手段、 前記キーワード抽出手段ならびに前記キーワード重み計
算手段によって得られたキーワードおよびそれらの重み
に基づき、ある時点までのすべての発言オブジェクト相
互の関連性を各発言オブジェクトが含むキーワード群の
共有関係を用いて計算し、一方ですべてのキーワード相
互の関連性をそれらのキーワードの各発言オブジェクト
における共起関係を用いて計算し、その結果発言オブジ
ェクト相互ならびにキーワード相互の関係を空間的構造
として表現することにより対話内容を構造化する対話構
造化手段、および前記対話構造化手段によって得られた
対話内容構造から発言オブジェクトが存在しない空白領
域の位置情報を求めることによって、その時点までの対
話における話題の空白領域を検出する話題空白領域検出
手段を備えた、話題処理装置。 - 【請求項３】 さらに、前記対話構造化手段によって得
られた対話内容構造から特に発言オブジェクトが密集し
ている部分の空間位置情報を求めることによって、その
時点までの対話における主要話題を検出する主要話題検
出手段を備えた、請求項２の話題処理装置。 - 【請求項４】 さらに、前記主要話題検出手段によって
把握された主要話題の空間位置近傍に位置するキーワー
ドを所定数集め、これらのキーワードの重みを主要話題
の空間位置からの距離に応じて評価する主要話題関連キ
ーワード抽出手段、 前記主要話題関連キーワード抽出手段によって得られた
キーワード群に基づき、連想辞書を用いて連想キーワー
ド群を想起する連想想起手段、および前記連想想起手段
によって想起された連想キーワード群を用いてデータベ
ースから関連情報を検索抽出する主要話題関連情報抽出
手段を備えた、請求項１または請求項３の話題処理装
置。 - 【請求項５】 さらに、前記話題空白領域検出手段によ
って把握された話題空白領域の近傍に位置するキーワー
ドを所定数集め、これらのキーワードの重みを話題空白
領域からの距離に応じて評価する空白領域周辺キーワー
ド抽出手段、および前記空白領域周辺キーワード抽出手
段によって得られたキーワード群を用いてデータベース
から関連情報を検索抽出する空白領域関連情報抽出手段
を備えた、請求項２または請求項３の話題処理装置。 - 【請求項６】 さらに、前記主要話題検出手段によって
把握された主要話題の空間位置近傍に位置するキーワー
ドを所定数集め、これらのキーワードの重みを主要話題
の空間位置からの距離に応じて評価する主要話題関連キ
ーワード抽出手段、 前記主要話題関連キーワード抽出手段によって得られた
キーワード群に基づき、連想辞書を用いて連想キーワー
ド群を想起する連想想起手段、 前記連想想起手段によって想起された連想キーワード群
を用いてデータベースから関連情報を検索抽出する主要
話題関連情報抽出手段、 前記話題空白領域検出手段によって把握された話題空白
領域の近傍に位置するキーワードを所定数集め、これら
のキーワードの重みを話題空白領域からの距離に応じて
評価する空白領域周辺キーワード抽出手段、および前記
空白領域周辺キーワード抽出手段によって得られたキー
ワード群を用いてデータベースから関連情報を検索抽出
する空白領域関連情報抽出手段を備えた、請求項３の話
題処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8228129A JP2931553B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 話題処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8228129A JP2931553B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 話題処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1069482A true JPH1069482A (ja) | 1998-03-10 |
| JP2931553B2 JP2931553B2 (ja) | 1999-08-09 |
Family
ID=16871677
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8228129A Expired - Fee Related JP2931553B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 話題処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2931553B2 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000099570A (ja) * | 1998-09-22 | 2000-04-07 | Fuji Xerox Co Ltd | 会議支援システム |
| JP2005215689A (ja) * | 2004-02-02 | 2005-08-11 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報源から情報を認識する方法およびシステム |
| US7099867B2 (en) * | 2000-07-28 | 2006-08-29 | Fujitsu Limited | Dynamic determination of keyword and degree of importance thereof in system for transmitting and receiving messages |
| JP2007047488A (ja) * | 2005-08-10 | 2007-02-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 対話方法、対話装置、対話プログラムおよび記録媒体 |
| JP2007519047A (ja) * | 2004-01-20 | 2007-07-12 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 会話の話題を決定して関連するコンテンツを取得して提示する方法及びシステム |
| US8000963B2 (en) | 2004-12-17 | 2011-08-16 | Fujitsu Limited | Sound reproducing apparatus |
| US8126712B2 (en) | 2005-02-08 | 2012-02-28 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Information communication terminal, information communication system, information communication method, and storage medium for storing an information communication program thereof for recognizing speech information |
| US8589159B2 (en) | 2010-04-22 | 2013-11-19 | Nec Corporation | Keyword display system, keyword display method, and program |
| KR20140045452A (ko) * | 2011-06-28 | 2014-04-16 | 마이크로소프트 코포레이션 | 대화 스레드의 요약 기법 |
-
1996
- 1996-08-29 JP JP8228129A patent/JP2931553B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000099570A (ja) * | 1998-09-22 | 2000-04-07 | Fuji Xerox Co Ltd | 会議支援システム |
| US7099867B2 (en) * | 2000-07-28 | 2006-08-29 | Fujitsu Limited | Dynamic determination of keyword and degree of importance thereof in system for transmitting and receiving messages |
| JP2007519047A (ja) * | 2004-01-20 | 2007-07-12 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 会話の話題を決定して関連するコンテンツを取得して提示する方法及びシステム |
| JP2005215689A (ja) * | 2004-02-02 | 2005-08-11 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報源から情報を認識する方法およびシステム |
| JP4678193B2 (ja) * | 2004-02-02 | 2011-04-27 | 富士ゼロックス株式会社 | 音声データ認識装置、ノート表示装置、音声データ認識プログラム、及びノート表示プログラム |
| US8000963B2 (en) | 2004-12-17 | 2011-08-16 | Fujitsu Limited | Sound reproducing apparatus |
| US8126712B2 (en) | 2005-02-08 | 2012-02-28 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Information communication terminal, information communication system, information communication method, and storage medium for storing an information communication program thereof for recognizing speech information |
| JP2007047488A (ja) * | 2005-08-10 | 2007-02-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 対話方法、対話装置、対話プログラムおよび記録媒体 |
| JP4589843B2 (ja) * | 2005-08-10 | 2010-12-01 | 日本電信電話株式会社 | 対話方法、対話装置、対話プログラムおよび記録媒体 |
| US8589159B2 (en) | 2010-04-22 | 2013-11-19 | Nec Corporation | Keyword display system, keyword display method, and program |
| KR20140045452A (ko) * | 2011-06-28 | 2014-04-16 | 마이크로소프트 코포레이션 | 대화 스레드의 요약 기법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2931553B2 (ja) | 1999-08-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20130246392A1 (en) | Conversational System and Method of Searching for Information | |
| Kanal | Interactive pattern analysis and classification systems: A survey and commentary | |
| CN106446018B (zh) | 基于人工智能的查询信息处理方法和装置 | |
| CN107797984A (zh) | 智能交互方法、设备及存储介质 | |
| JP2002540506A (ja) | グラマーテンプレートクエリシステム | |
| CN110675871B (zh) | 一种语音识别方法及装置 | |
| CN110083681A (zh) | 基于数据分析的搜索方法、装置及终端 | |
| JP2931553B2 (ja) | 話題処理装置 | |
| JP6366749B2 (ja) | 対話インターフェース | |
| CN106776832A (zh) | 用于问答交互日志的处理方法、装置及系统 | |
| CN112000776A (zh) | 基于语音语义的话题匹配方法、装置、设备及存储介质 | |
| JPWO2016178337A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム | |
| CN114676259B (zh) | 一种基于因果感知交互网络的对话情绪识别方法 | |
| Batacharia et al. | CONVERSE: A conversational companion | |
| JP4466334B2 (ja) | 情報分類方法及び装置及びプログラム及びプログラムを格納した記憶媒体 | |
| Bellare et al. | Generic Text Summarization Using WordNet. | |
| JP6034459B1 (ja) | 対話インターフェース | |
| Weigelt et al. | Programming in natural language with fuse: Synthesizing methods from spoken utterances using deep natural language understanding | |
| JP6080137B1 (ja) | 対話インターフェース | |
| Kurimo | Thematic indexing of spoken documents by using self-organizing maps | |
| CN114579733A (zh) | 一种主题脉落的生成方法和系统 | |
| An et al. | Adjective-based estimation of short sentence’s impression | |
| CN112632234A (zh) | 人机交互方法、装置、智能机器人和存储介质 | |
| Kazman et al. | Supporting the retrieval process in multimedia information systems | |
| JPS63228326A (ja) | キ−ワ−ド自動抽出方式 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19990427 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |