JPWO2019207918A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う制御部を有する
情報処理装置である。
制御部が、検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う
情報処理方法である。
制御部が、検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う
情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
<第1の実施の形態>
<第2の実施の形態>
<第3の実施の形態>
<変形例>
以下に説明する実施の形態等は本開示の好適な具体例であり、本開示の内容がこれらの実施の形態等に限定されるものではない。
[エージェントの構成例]
実施の形態では、情報処理装置の一例としてエージェントを例にして説明する。実施の形態に係るエージェントとは、例えば、可搬可能な程度の大きさである音声入出力装置若しくはそれらの装置が有するユーザとの音声対話機能を意味する。このようなエージェントは、スマートスピーカなどと称される場合もある。勿論、エージェントはスマートスピーカに限定されることなく、ロボット等であっても良いし、それ自体独立したものではなく、スマートホン等の各種の電子機器や車載機器、白物家電に組み込まれたものであっても良い。
次に、エージェント1の機能、より具体的には、制御部10の機能の一例について、図2を参照して説明する。制御部10は、その機能として、例えば、スコア算出用データ蓄積部10aと、スコア算出部10bと、検索結果出力部10cとを有している。
スコア算出用データ蓄積部10aは、データベース17に情報を蓄積する。図2に示すように、スコア算出用データ蓄積部10aは、センサ部11を介して得られる生体情報のセンシング結果、画像入力部12から入力される写真等の画像データに対する画像解析の結果、音声認識の結果等に基づいて、感情を検出する。また、スコア算出用データ蓄積部10aは、音声入出力部15を介して入力される発話情報に対して音声認識及び品詞分解を行い、その結果と、感情検出の結果等を対応付けてデータベース17に履歴として蓄積(記憶)する。
「先週(2017.08.24)の日本食屋Aさん、おいしかったね」
との発話が音声入出力部15に入力される。
「先月(2017.07)に言ったあの自転車ショップBに新しいモデルが入荷したらしいよ」
との発話が音声入出力部15に入力される。
「先月(2017.05)に行った魚料理店CでAさんに会ったよ」
との発話情報に基づいて、データベース17に蓄積された用語及び当該用語に対応する属性情報の例である。
「夏にいった大崎のもつ鍋屋Dがリニューアルしたよ」
との発話情報に基づいて、データベース17に蓄積された用語及び当該用語に対応する属性情報の例である。本例のように、発話情報に基づいて、位置情報である「場所」が取得される場合もある。
「九州に行ったときに飲んだ美味しい、ほんと美味しい焼酎を探したいのだけど」
との発話情報に基づいて、データベース17に蓄積された用語及び当該用語に対応する属性情報の例である。なお、感情としては「美味しい」が繰り返された旨も記憶される。
「あの8月の上旬に行ったとても美味しかった和食屋Eさんにまた行きたいな」
との発話情報に基づいて、データベース17に蓄積された用語及び当該用語に対応する属性情報の例である。なお、感情としては「美味しい」を強調する「とても」との用語が付いている旨も記憶される。
スコア算出部10bは、データベース17に蓄積されている情報に対する指標であるスコアを算出する。本実施の形態に係るスコアは、属性情報毎に算出されるサブスコアと、サブスコアを統合した統合スコアとを含む。統合スコアは、例えば、サブスコアを単純加算又は重み付け加算したものである。なお、以下の説明では、統合スコアを精度スコアと適宜、称する。
「最近行ったあの美味しかった店予約しておいて」
とのユーザからの依頼が音声によりエージェント1に入力された場合を考える。
・「日時」の場合、「日時」が近く、且つ、範囲が狭い方(発話情報で指定された日時とのずれが小さい方)のスコアを高くする。
・「場所」の場合も、場所が近く、範囲が狭い方(発話情報で指定された場所とのずれが小さい方)のスコアを高くする。
・「感情」の場合、感情のプラス/マイナスの情報を示す用語がある場合には、ベースとなるスコア値を与え、さらにそれを強める用語(例えば「とても」)がある場合や、それらを繰り返す場合には、そのベースとなるスコアの絶対値を大きくするように、スコアを算出する。
・「認識精度」は、データベース17に蓄積された際の認識精度に基づいて算出される。
・属性情報が登録されていない場合でも、対象外とせずに一定値を付与する。例えば、ID:6に対応する日時は登録されていないものの、発話情報で指定された日時に対して近いか遠いかは不明であることから一定値(例えば、20)を付与する。
検索結果出力部10cは、スコア算出部10bによるスコア算出結果に応じた検索結果を出力する。検索結果出力部10cは、曖昧性のある用語を含む発話情報が入力された場合に、検索結果をユーザに報知する。検索結果出力部10cは、4つのパターン(パターンP1、P2、P3、P4)で検索結果を出力する。4つのパターンについて図4に示した例を用いて説明する。なお、下記説明では、各パターンの理解を容易とするために各パターンに対応する条件が重複する場合もあるが、実際には、重複しないように適切に設定される。
(パターンP1)
パターンP1は、発話情報に対応する情報(選択肢)が明らかに1つしかないと判断される場合に行われる検索結果の出力パターンである。明らかに選択肢が1つしかないと判断される場合とは、例えば、あるIDに対応する情報の精度スコアが閾値を超えており、且つ、精度スコアが当該閾値を超える情報が1つの場合である。
パターンP2は、発話情報に対応する情報(選択肢)が1つしかなく、その正確性が一定程度(例えば90%程度)あると判断される場合に行われる検索結果の出力パターンである。例えば、あるIDに対応する情報の精度スコアが閾値(例えば、300)を超えており、且つ、精度スコアが閾値を超える情報が1つの場合であって、精度スコアと閾値との差分が所定の範囲内である場合に、正確性が90%と判断される。
パターンP3は、発話情報に対応する情報(選択肢)の精度スコアが十分であるものの、次点以降の候補の精度スコアとスコアが近いと判断される場合や、精度スコアが閾値を超える情報が複数存在する場合等に行われる検索結果の出力パターンである。パターンP3の場合は、検索結果として複数の候補が出力される。検索結果の出力として、映像を用いる方法と音声を用いる方法が考えられる。始めに、映像を用いる方法について説明する。
図7は、パターンP3の場合における、ユーザUとエージェント1との間で行われるやり取りの例を示す図である。ユーザUの発話に応じて、制御部10のスコア算出部10bが精度スコア及びサブスコアを算出する。図4に示した例を参照すると、最も大きい精度スコアは354(ID:7に対応する情報)であるものの、精度スコアの差分が閾値(例えば、150)内であるものが2個(ID:1及びID:4に対応する情報)存在する。この場合は、制御部10は、ID:1,4,7に対応する情報を検索結果の出力として出力する。例えば、図7に示すように、「いくつかの候補があります。どれでしょうか?」との音声と共に、検索結果を出力する。本例では、複数の候補に対応する静止画をディスプレイ16に表示する。複数の候補に対応する静止画は、通信部14を介して取得されても良いし、ユーザUによって画像入力部12を介して入力されても良い。
次に、音声による複数の検索結果の出力例について説明する。図10は、音声による複数の検索結果の出力例を説明するための図である。ユーザUにより曖昧性のある用語を含む発話がなされる。例えば、ユーザUが「最近行ったあの美味しい店、予約しておいて」と発話する。発話情報が入力された制御部10は、発話情報に対応して、複数の候補の音声データを生成し、当該音声データを音声入出力部15から再生する。
パターンP4は、そもそも精度スコアが基準を満たすものが存在しない場合に行われる検索結果の出力パターンである。この場合は、エージェント1が直接その内容をユーザに問う。図11は、パターンP4の場合における、ユーザUとエージェント1との間で行われるやり取りの例を示す図である。
第1の実施の形態に係るエージェント1で行われる処理の流れについて説明する。以下に説明する処理に関する制御は、特に断らない限り、制御部10によって行われる。
次に、第2の実施の形態について説明する。以下の説明において、第1の実施の形態と同一又は同質の構成については、同一の参照符号を付し、重複した説明を省略する。また、第1の実施の形態で説明した事項は、特に断らない限り、第2の実施の形態に適用することができる。
位置精度:発話情報に「P駅近く」という言葉が含まれることから、P駅からの距離が近いほどサブスコアが高くなるようにする。
日時精度:発話情報に「平日」という言葉が含まれることから、平日に多く通るルートR2沿いに存在する店のサブスコアが高くなるようにし、休日に通るルートR1周辺に存在する店のサブスコアが低くなるようにする。
"和食屋"に対する精度:発話情報に「あの和食屋さん」という言葉が含まれることから、和食屋に近いもののサブスコアが高くなるようにする。
個人評価:過去に蓄積された車内の中での発言から導かれる評価値である。肯定的な発言である程、サブスコアが高くなる。
以上の設定に基づいて算出されたサブスコアが図16に示されている。また、サブスコアを加算した値が精度スコアとして算出される。なお、第1の実施の形態と同様に、各サブスコアを重み付け加算することにより精度スコアを算出するようにしても良い。
次に、第3の実施の形態について説明する。以下の説明において、第1、第2の実施の形態と同一又は同質の構成については、同一の参照符号を付し、重複した説明を省略する。また、第1、第2の実施の形態で説明した事項は、特に断らない限り、第3の実施の形態に適用することができる。第3の実施の形態は、エージェントを白物家電、より具体的には、冷蔵庫に適用した例である。
物体スコア:発話情報に「あの野菜」との用語が含まれることから、野菜の場合に高スコアが付与されるようにし、果物にも一定のスコアが付与される。図19に示す例では、例えば、野菜であるニンジン、玉ねぎには高スコアが付与され、キウイフルーツにも一定のスコアが付与される。反対に、野菜でないもの(例えば、卵)に付与されるスコアは低くなる。
重さスコア:直近の変化量と現状の重さとから判断されるスコアを付与する。発話情報に「そろそろ無くなりそう」との用語(文章)が含まれていることから、変化量が「マイナス(−)」であり、変化後の重さが小さいほど高スコアが付与される。例えば、変化量が「マイナス(−)」であり、変化後の重さが小さい玉ねぎに高スコアが付与される。
以上、本開示の複数の実施の形態について具体的に説明したが、本開示の内容は上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。以下、変形例について説明する。
(1)
検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの前記情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う制御部を有する
情報処理装置。
(2)
前記属性情報は、発話情報に基づいて取得された位置情報を含む
(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記制御部は、曖昧性のある用語を含む発話情報が入力された場合に、前記検索結果を報知する
(1)又は(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記指標は、前記属性情報毎に算出されるサブスコアと、複数のサブスコアを統合した統合スコアとを含み、
前記制御部は、少なくとも、前記統合スコアを認識可能に報知する
(1)から(3)までの何れかに記載の情報処理装置。
(5)
前記統合スコアは、前記サブスコアを重み付け加算したものである
(4)に記載の情報処理装置。
(6)
前記制御部は、前記重み付け加算で用いられる重みを発話情報に応じて変化させる
(5)に記載の情報処理装置。
(7)
前記制御部は、少なくとも1個のサブスコアを認識可能に報知する
(4)から(6)までの何れかに記載の情報処理装置。
(8)
前記制御部は、複数の前記情報を、各情報に対応する前記指標に対応付けて表示する
(1)から(7)までの何れかに記載の情報処理装置。
(9)
前記制御部は、各情報に対応する指標に応じて、各情報の表示の大きさ、濃淡及び配列順序の少なくとも一つを異なるように表示する
(8)に記載の情報処理装置。
(10)
前記指標は、前記属性情報毎に算出されるサブスコアと、複数のサブスコアを統合した統合スコアとを含み、
前記制御部は、所定の入力により指示されたサブスコアを表示する
(8)に記載の情報処理装置。
(11)
前記制御部は、複数の前記情報を、各情報に対応する前記指標に対応付けて音声により出力する
(1)から(10)までの何れかに記載の情報処理装置。
(12)
前記制御部は、所定の前記情報と当該情報に対応する前記指標とを連続的に出力する
(11)に記載の情報処理装置。
(13)
前記制御部は、所定の前記情報を、当該情報に対応する前記指標に基づく効果音を付加して出力する
(11)に記載の情報処理装置。
(14)
前記属性情報は、移動体の移動中になされた発話による評価に関する情報を含む
(1)から(13)までの何れかに記載の情報処理装置。
(15)
制御部が、検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの前記情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う
情報処理方法。
(16)
制御部が、検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの前記情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う
情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
Claims (16)
- 検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの前記情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う制御部を有する
情報処理装置。 - 前記属性情報は、発話情報に基づいて取得された位置情報を含む
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、曖昧性のある用語を含む発話情報が入力された場合に、前記検索結果を報知する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記指標は、前記属性情報毎に算出されるサブスコアと、複数のサブスコアを統合した統合スコアとを含み、
前記制御部は、少なくとも、前記統合スコアを認識可能に報知する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記統合スコアは、前記サブスコアを重み付け加算したものである
請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、前記重み付け加算で用いられる重みを発話情報に応じて変化させる
請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、少なくとも1個のサブスコアを認識可能に報知する
請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、複数の前記情報を、各情報に対応する前記指標に対応付けて表示する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、各情報に対応する指標に応じて、各情報の表示の大きさ、濃淡及び配列順序の少なくとも一つを異なるように表示する
請求項8に記載の情報処理装置。 - 前記指標は、前記属性情報毎に算出されるサブスコアと、複数のサブスコアを統合した統合スコアとを含み、
前記制御部は、所定の入力により指示されたサブスコアを表示する
請求項8に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、複数の前記情報を、各情報に対応する前記指標に対応付けて音声により出力する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、所定の前記情報と当該情報に対応する前記指標とを連続的に出力する
請求項11に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、所定の前記情報を、当該情報に対応する前記指標に基づく効果音を付加して出力する
請求項11に記載の情報処理装置。 - 前記属性情報は、移動体の移動中になされた発話による評価に関する情報を含む
請求項1に記載の情報処理装置。 - 制御部が、検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの前記情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う
情報処理方法。 - 制御部が、検索結果の候補として、複数の属性情報が対応付けられた所定の用語に対応する情報が、複数、存在する場合に、それぞれの前記情報を、各用語に対して算出された指標を認識可能にして報知する制御を行う
情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
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