JP7265110B2 - Conversation support system and conversation support program - Google Patents
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Description
本発明は、利用者の会話を支援する会話支援システムおよび会話支援プログラムに関する。 The present invention relates to a conversation support system and a conversation support program that support user conversation.
従来の技術として、好み、したい、ほしいなどの興味、嗜好、希望、目標、目的、期待などの満足度につながる単語を含む文章が個人によって入力された場合に、この文章に対して形態素解析、係り受け解析および品詞分解による自然言語処理を行うことによって、この個人の価値の判断基準となる価値指標および価値判断条件を取得するものが知られている(例えば、特許文献1参照。)。特許文献1に記載された技術においては、組織に所属する個人同士の価値指標および価値判断条件の一致または類似に基づいて、これらの個人同士の価値の類似性を判断し、この組織の価値にあった情報を提供することができる。
As a conventional technique, when an individual inputs a sentence containing words that lead to satisfaction such as interest, preference, hope, goal, purpose, expectation such as preference, want, and want, morphological analysis is performed on this sentence. It is known to acquire value indicators and value judgment conditions that serve as criteria for judging personal value by performing natural language processing based on dependency analysis and part-of-speech decomposition (see, for example, Patent Document 1). In the technology described in
通常、会話においては、満足度につながる単語を話者が使用していなくても、話者の発言から話者の興味を聞き手が予測して会話を広げることがある。例えば、話者が「出身は××です。」と発言した場合に、その発言に含まれる「××」という場所に関する話題で聞き手が会話を広げることがある。 Normally, in a conversation, even if the speaker does not use words that lead to satisfaction, the listener may predict the speaker's interest from the speaker's utterances and expand the conversation. For example, when the speaker says "I'm from XX", the listener may expand the conversation on the topic of the place "XX" included in the utterance.
しかしながら、特許文献1に記載された技術においては、好み、したい、ほしいなどの話者の興味を示す単語に係り受けしている単語しか価値指標として取得することができないので、話者の興味を示す単語に係り受けしていないが話者にとって興味がある可能性が高い単語を価値指標として取得することができず、適切な情報を提供することができない場合があるという問題がある。
However, in the technique described in
そこで、本発明は、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる会話支援システムおよび会話支援プログラムを提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide a conversation support system and a conversation support program capable of appropriately providing information that is highly likely to be of interest to both the user and the user's partner. .
本発明の会話支援システムは、話者にとって興味がある可能性が高い単語である興味単語を発言録から抽出する興味単語抽出部と、複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部と、前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する情報を利用者に提供する情報提供部とを備え、前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を前記話者毎に記憶部に登録し、前記共通興味単語特定部は、前記記憶部において前記複数の人物のそれぞれに対して登録されている前記興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を前記共通興味単語として特定し、前記興味単語抽出部は、前記興味単語を前記発言録から抽出するための単語である抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、前記発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合に、この形態素に対する係り受け元の単語から前記興味単語を特定することを特徴とする。 The conversation support system of the present invention includes an interesting word extracting unit that extracts interesting words, which are words that are highly likely to be of interest to the speaker, from the speech record, and a common word extracting unit that is words that are highly likely to be of interest to a plurality of people. a common word-of-interest specifying unit that specifies words of interest; and an information providing unit that provides a user with information related to the common words of interest specified by the common words-of-interest specifying unit. The interesting word extracted from the speech record is registered in the storage unit for each speaker, and the common interesting word specifying unit determines whether the interesting word registered for each of the plurality of persons in the storage unit is If it matches or is similar, the interesting word is specified as the common interesting word, and the interesting word extracting unit extracts an extraction word list, which is a list of words for extracting the interesting word from the speech record. When the word list contains the morpheme of the utterance content contained in the utterance record, or the root form of this morpheme, the interesting word is specified from the word that is the source of the morpheme.
この構成により、本発明の会話支援システムは、発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が抽出用単語リストに含まれる場合に、この形態素が話者の興味を示す単語でなくても、この形態素に対する係り受け元の単語から興味単語を特定するので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる。 With this configuration, the conversation support system of the present invention can extract morphemes of the utterance content contained in the utterance record, or, if the original form of this morpheme is contained in the word list for extraction, the morpheme is a word that indicates the speaker's interest. Even if there is no such morpheme, the interesting word is identified from the word that is the source of the dependency for this morpheme, so it is possible to appropriately provide information that is highly likely to be of interest to both the user and the user's partner.
本発明の会話支援システムにおいて、前記共通興味単語特定部は、前記共通興味単語毎に重み付けを実行し、前記情報提供部は、利用者に提供する前記情報を、前記共通興味単語特定部によって前記共通興味単語毎に実行された重み付けの値に基づいて選定しても良い。 In the conversation support system of the present invention, the common word-of-interest identification unit weights each of the common words of interest, and the information provision unit distributes the information to be provided to the user by the common-interest word identification unit. The selection may be based on the weighting value performed for each common-interest word.
この構成により、本発明の会話支援システムは、利用者に提供する情報を、この情報に関連する共通興味単語毎に実行された重み付けの値に基づいて選定するので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる。 With this configuration, the conversation support system of the present invention selects information to be provided to the user based on the weighting value executed for each common interest word related to this information. It is possible to appropriately provide information that is highly likely to be of interest to both the other party.
本発明の会話支援システムにおいて、前記情報提供部は、前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する前記情報の概要文章を外部の情報提供サイトから取得し、前記概要文章に対してポジティブ・ネガティブ分析を実行し、前記ポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度に基づいて、利用者に提供する前記情報を選定しても良い。 In the conversation support system of the present invention, the information provision unit acquires a summary sentence of the information related to the common interest word identified by the common interest word identification unit from an external information providing site, and prepares the summary sentence. A positive/negative analysis may be performed on the information, and the information to be provided to the user may be selected based on the degree of positive/negative that is the result of the positive/negative analysis.
この構成により、本発明の会話支援システムは、情報提供サイトから取得した、情報の概要文章に対するポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度に基づいて、利用者に提供する情報を選定するので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報として、ポジティブな内容の情報を適切に提供することができる。 With this configuration, the conversation support system of the present invention selects information to be provided to the user based on the positive/negative degree, which is the result of positive/negative analysis of the summary text of the information obtained from the information providing site. , it is possible to appropriately provide information with positive content as information that is highly likely to be of interest to both the user and the user's partner.
本発明の会話支援プログラムは、話者にとって興味がある可能性が高い単語である興味単語を発言録から抽出する興味単語抽出部と、複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部と、前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する情報を利用者に提供する情報提供部とをコンピューターに実現させ、前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を前記話者毎に記憶部に登録し、前記共通興味単語特定部は、前記記憶部において前記複数の人物のそれぞれに対して登録されている前記興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を前記共通興味単語として特定し、前記興味単語抽出部は、前記興味単語を前記発言録から抽出するための単語である抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、前記発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合に、この形態素に対する係り受け元の単語から前記興味単語を特定することを特徴とする。 The conversation support program of the present invention includes an interesting word extraction unit that extracts interesting words, which are words that are highly likely to be of interest to a speaker, from a speech record, and A computer implements a common word-of-interest specifying unit that specifies the words of interest, and an information providing unit that provides a user with information related to the common words of interest specified by the common words-of-interest specifying unit, and extracts the words of interest. The unit registers the interesting words extracted from the utterance record in the storage unit for each speaker, and the common interesting word specifying unit stores the words registered for each of the plurality of persons in the storage unit. If the words of interest match or are similar to each other, the words of interest are specified as the common words of interest, and the words of interest extraction unit extracts the words of interest from a list of words for extraction from the transcript. When a word list for extraction contains a morpheme of the statement content contained in the statement record or the original form of this morpheme, the interesting word is specified from a word that is a dependency of the morpheme. .
この構成により、本発明の会話支援プログラムを実行するコンピューターは、発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が抽出用単語リストに含まれる場合に、この形態素が話者の興味を示す単語でなくても、この形態素に対する係り受け元の単語から興味単語を特定するので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる。 With this configuration, the computer executing the conversation support program of the present invention can extract the morpheme of the utterance content contained in the utterance record, or, if the root form of this morpheme is contained in the word list for extraction, the morpheme of interest to the speaker. Even if it is not a word that indicates , the interesting word is identified from the word that is the source of the dependency for this morpheme, so that information that is highly likely to be of interest to both the user and the user's counterpart is appropriately provided. be able to.
本発明の会話支援システムおよび会話支援プログラムは、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる。 The conversation support system and conversation support program of the present invention can appropriately provide information that is highly likely to be of interest to both the user and the user's partner.
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
まず、本発明の一実施の形態に係るシステムの構成について説明する。 First, the configuration of a system according to one embodiment of the present invention will be described.
図1は、本実施の形態に係るシステム10のブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram of system 10 according to the present embodiment.
図1に示すように、システム10は、利用者の会話を支援するための会話支援システム20を備えている。会話支援システム20は、1台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
As shown in FIG. 1, the system 10 includes a
システム10は、会話の記録である会話録など、発言の記録である発言録を管理する発言録データベース30を備えている。発言録データベース30によって管理される発言録は、例えば、会議や商談などにおける、1人以上の話者と、この話者の発言内容とを記録したものである。発言録データベース30は、1台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
The system 10 includes a
システム10は、特定の人物にとって興味がある可能性が高い単語(以下「興味単語」という。)を管理する記憶部としての興味データベース40を備えている。興味データベース40は、1台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
The system 10 has an
システム10は、利用者の予定表を管理する予定表システム50を備えている。予定表システム50では、利用者の予定表を管理するための予定表アプリケーションが実行されている。予定表システム50は、1台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
The system 10 includes a
システム10は、利用者の顧客の情報を管理する顧客情報データベース60を備えている。顧客情報データベース60は、1台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。顧客情報データベース60によって管理されている情報は、例えば、利用者の顧客の会社の所在地や会社名である。
The system 10 has a
システム10は、情報を提供するニュースサイトなどの情報提供サイト70を備えている。情報提供サイト70は、1台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。システム10は、情報提供サイト70以外にも、情報を提供する情報提供サイトを少なくとも1つ備えることが可能である。
The system 10 includes an
システム10は、利用者が利用する利用者端末80を備えている。システム10は、利用者端末80以外にも、利用者端末80と同様な構成の利用者端末を少なくとも1つ備えることが可能である。
The system 10 has a
会話支援システム20と、発言録データベース30、興味データベース40、予定表システム50、顧客情報データベース60、情報提供サイトまたは利用者端末とは、LAN(Local Area Network)、インターネットなどのネットワークを介して通信可能である。
図2は、1台のコンピューターによって構成される場合の会話支援システム20のブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram of
図2に示す会話支援システム20は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部21と、種々の情報を表示する例えばLCD(Liquid Crystal Display)などの表示デバイスである表示部22と、LAN、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部23と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、HDD(Hard Disk Drive)などの不揮発性の記憶デバイス24と、会話支援システム20全体を制御する制御部25とを備えている。
The
記憶デバイス24は、利用者の会話を支援するための会話支援プログラム24aを記憶している。会話支援プログラム24aは、例えば、会話支援システム20の製造段階で会話支援システム20にインストールされていても良いし、CD(Compact Disk)、DVD(Digital Versatile Disk)、USB(Universal Serial Bus)メモリーなどの外部の記憶媒体から会話支援システム20に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上から会話支援システム20に追加でインストールされても良い。
The storage device 24 stores a
記憶デバイス24は、人にとって興味がある可能性が高い単語、すなわち、興味単語を抽出するための単語(以下「抽出用単語」という。)のリスト(以下「抽出用単語リスト」という。)24bを記憶している。 The storage device 24 stores a list (hereinafter referred to as an "extraction word list") 24b of words that are likely to be of interest to a person, that is, words for extracting interesting words (hereinafter referred to as "extraction words"). Remember.
図3は、抽出用単語リスト24bの一例を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the
図3に示すように、抽出用単語リスト24bは、複数の抽出用単語を代表する代表単語毎に、抽出用単語の原形を含んでいる。例えば、図3において、「興味」を示す「Interest」、「住所地」を示す「LivingPlace」、「出身地」を示す「BirthPlace」、「訪問地」を示す「Visit」は、それぞれ、代表単語である。「興味」、「関心」、「気晴らし」、「注目」、「関心事」、「娯楽」、「インタレスト」、「気に入る」は、それぞれ、「Interest」によって代表される抽出用単語の原形である。「住む」、「住まう」、「居住」は、それぞれ、「LivingPlace」によって代表される抽出用単語の原形である。「出身」、「生まれ」、「出所」、「出生地」、「生地」、「故郷」、「郷里」、「出身地」は、それぞれ、「BirthPlace」によって代表される抽出用単語の原形である。「訪問」、「出張」、「旅行」は、それぞれ、「Visit」によって代表される抽出用単語の原形である。
As shown in FIG. 3, the
図2に示すように、記憶デバイス24は、類義語を示す類義語辞書24cを記憶している。類義語辞書24cには、複数の類義語を代表する代表単語を含んでいる。制御部25は、類義語辞書24cや、会話支援システム20の外部のシステムが備えている類義語辞書などの単語のリストから利用者によって選択された1つ以上の単語をそれぞれ抽出用単語として決定し、決定した抽出用単語の類義語を類義語辞書24cや、会話支援システム20の外部のシステムが備えている類義語辞書に基づいて抽出用単語として自動で決定し、決定した抽出用単語を代表する代表単語を類義語辞書24cに基づいて自動で決定することによって、抽出用単語リスト24bを生成しても良い。
As shown in FIG. 2, the storage device 24 stores a
制御部25は、例えば、CPU(Central Processing Unit)と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているROM(Read Only Memory)と、制御部25のCPUの作業領域として用いられるメモリーとしてのRAM(Random Access Memory)とを備えている。制御部25のCPUは、記憶デバイス24または制御部25のROMに記憶されているプログラムを実行する。 The control unit 25 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory) storing programs and various data, and a RAM (Random Memory) as a memory used as a work area for the CPU of the control unit 25. Access Memory). The CPU of the control unit 25 executes programs stored in the storage device 24 or the ROM of the control unit 25 .
制御部25は、会話支援プログラム24aを実行することによって、話者にとって興味がある可能性が高い単語、すなわち、興味単語を発言録から抽出する興味単語抽出部25aと、複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部25bと、共通興味単語特定部25bによって特定された共通興味単語に関連する情報として、話題の候補を利用者に提供する情報提供部25cとを実現する。
By executing the
図4は、興味データベース40に登録される情報の一例を示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of information registered in the
図4に示すように、興味データベース40には、話者の名と、抽出用単語の代表単語と、この代表単語に対応する興味単語と、この興味単語が登録された日時(以下「登録日時」という。)とが互いに関連付けられて記憶されている。
As shown in FIG. 4, the
図5は、利用者端末80のブロック図である。
FIG. 5 is a block diagram of the
図5に示す利用者端末80は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部81と、種々の情報を表示する例えばLCDなどの表示デバイスである表示部82と、LAN、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部83と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、HDDなどの不揮発性の記憶デバイス84と、利用者端末80全体を制御する制御部85とを備えている。
A
記憶デバイス84は、会話支援システム20から提供される話題の候補を表示するためのアプリケーション(以下「話題候補表示アプリ」という。)用のプログラム84aを記憶している。話題候補表示アプリとしては、例えば、チャットツール、メッセージアプリケーション、SNS(Social Networking Service)、電子メールなどが存在する。話題候補表示アプリは、ウェブアプリケーションでも良い。
The storage device 84 stores a
制御部85は、例えば、CPUと、プログラムおよび各種のデータを記憶しているROMと、制御部85のCPUの作業領域として用いられるメモリーとしてのRAMとを備えている。制御部85のCPUは、記憶デバイス84または制御部85のROMに記憶されているプログラムを実行する。
The
制御部85は、話題候補表示アプリを介して、会話支援システム20に話題の候補の提供を依頼することが可能である。
The
次に、システム10の動作について説明する。 The operation of system 10 will now be described.
まず、興味単語が興味データベース40に登録される場合のシステム10の動作について説明する。
First, the operation of the system 10 when an interest word is registered in the
図6は、興味単語が興味データベース40に登録される場合のシステム10の動作のシーケンス図である。
FIG. 6 is a sequence diagram of the operation of system 10 when an interest word is registered in
利用者は、例えば利用者端末80などのコンピューターを介して、発言録データベース30に発言録を登録することができる。発言録データベース30に登録される発言録は、音声をテキスト化することができる音声認識システムによって自動で文字起こしされたものでも良いし、話者と、この話者の発言内容をテキスト化したものとを利用者が手入力したものでも良い。発言録データベース30は、新たな発言録が登録されると、図6に示すように、新たな発言録が登録されたことを会話支援システム20に通知する(S101)。この通知には、新たに登録された発言録自体が含まれる。
A user can register a statement in the
会話支援システム20の興味単語抽出部25aは、S101における通知を受け取ると、S101における通知に含まれる発言録を解析することによって、この発言録に記載されている話者と、この話者の発言内容とを話者毎に取得する(S102)。S102における取得方法としては、任意の方法を採用することができる。例えば、話者の名と、この話者の発言内容とが発言録のいずれの箇所に記載されているかが定められたフォーマットを会話支援システム20に読み込ませ、このフォーマットに基づいて興味単語抽出部25aによって話者と、この話者の発言内容とを発言録から話者毎に取得する方法でも良い。また、例えば“文毎の冒頭の「さん」や「様」の前の1文字以上の漢字が話者の名であり、冒頭の「さん」や「様」の後が、その話者の発言内容である”などのルールを利用者が会話支援システム20に設定し、そのルールに従って興味単語抽出部25aによって話者と、この話者の発言内容とを発言録から話者毎に取得する方法でも良い。
Upon receiving the notification in S101, the interesting
興味単語抽出部25aは、S102の処理の後、話者にとって興味がある可能性が高い単語、すなわち、興味単語を、S102において取得した発言内容から抽出する興味単語抽出処理を実行する(S103)。
After the process of S102, the interesting
図7は、S103における興味単語抽出処理のフローチャートである。 FIG. 7 is a flowchart of the interesting word extraction process in S103.
図7に示すように、興味単語抽出部25aは、S102において取得した発言内容のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない1つの発言内容のみを対象にする(S121)。
As shown in FIG. 7, the interesting
次いで、興味単語抽出部25aは、現在の対象の発言内容に含まれる文のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない1つの文のみを対象にする(S122)。
Next, the interesting
次いで、興味単語抽出部25aは、現在の対象の文に対して、自然言語処理技術として一般化されている形態素解析を行うことによって、言語で意味を持つ最小単位である形態素に現在の対象の文を分割することによって、現在の対象の文の形態素を取得する(S123)。例えば、現在の対象の文が「私は北海道の出身です。」である場合、興味単語抽出部25aは、S123の処理によって、図8に示す結果を得ることができる。日本語の場合、形態素解析は、例えば、Mecab(http://taku910.github.io/mecab/)がオープンソースソフトウェアとして存在する。
Next, the interesting
興味単語抽出部25aは、S123の処理の後、現在の対象の文に対して、自然言語処理技術として一般化されている係り受け解析を行うことによって、S123において取得した各形態素が、S123において取得したいずれの形態素に対して係り受けをしているかを解析する(S124)。例えば、現在の対象の文が「私は北海道の出身です。」である場合、興味単語抽出部25aは、S124の処理によって、図9に示す結果を得ることができる。日本語の場合、係り受け解析は、例えば、CaboCha(https://taku910.github.io/cabocha/)がオープンソースソフトウェアとして存在する。図9において、例えば、行番号が「2」の形態素である「北海道」は、行番号が「4」の形態素である「出身」に係り受けしていることが示されている。
After the process of S123, the interesting
興味単語抽出部25aは、S124の処理の後、現在の対象の文に対してS123において取得した形態素のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない1つの形態素のみを対象にする(S125)。
After the process of S124, the interesting
次いで、興味単語抽出部25aは、現在の対象の形態素の原形が抽出用単語リスト24bに抽出用単語として含まれるか否かを判断する(S126)。例えば、図9に示す結果において、「出身」は、抽出用単語リスト24bに含まれている。
Next, the interesting
興味単語抽出部25aは、現在の対象の形態素の原形が抽出用単語リスト24bに抽出用単語として含まれるとS126において判断すると、現在の対象の形態素に対する、現在の対象の形態素以外の係り受け元の単語を、S124における処理の結果に基づいて特定する(S127)。例えば、図9に示す結果において、「出身」に対する、「出身」以外の係り受け元の単語は、「私」、「北海道」、「です」および「。」である。
When the interesting
興味単語抽出部25aは、S127の処理の後、S127において特定した単語のうち、固有名詞など、その単語が何を示しているか明確である品詞の単語、すなわち、興味単語を特定する(S128)。例えば、興味単語抽出部25aは、S127において「私」、「北海道」、「です」および「。」を特定した場合、固有名詞である「北海道」をS128において興味単語として特定する。
After the process of S127, the interesting
興味単語抽出部25aは、現在の対象の形態素の原形が抽出用単語リスト24bに抽出用単語として含まれないとS126において判断するか、S128の処理を実行すると、現在の対象の文に対してS123において取得した形態素のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない形態素が存在するか否かを判断する(S129)。
If the interesting
興味単語抽出部25aは、現在の対象の文に対してS123において取得した形態素のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない形態素が存在するとS129において判断すると、S125の処理を実行する。
If the interesting
興味単語抽出部25aは、現在の対象の文に対してS123において取得した形態素のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない形態素が存在しないとS129において判断すると、現在の対象の発言内容に含まれる文のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない文が存在するか否かを判断する(S130)。
If the interesting
興味単語抽出部25aは、現在の対象の発言内容に含まれる文のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない文が存在するとS130において判断すると、S122の処理を実行する。
If the interesting
興味単語抽出部25aは、現在の対象の発言内容に含まれる文のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない文が存在しないとS130において判断すると、S102において取得した発言内容のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない発言内容が存在するか否かを判断する(S131)。
If the interesting
興味単語抽出部25aは、S102において取得した発言内容のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない発言内容が存在するとS131において判断すると、S121の処理を実行する。
If the interesting
興味単語抽出部25aは、S102において取得した発言内容のうち、図7に示す処理において未だ対象にしていない発言内容が存在しないとS131において判断すると、図7に示す処理を終了する。
If the interesting
図6に示すように、興味単語抽出部25aは、S103の興味単語抽出処理の後、S103の興味単語抽出処理において特定した興味単語と、この興味単語の係り受け先である抽出用単語に対して抽出用単語リスト24bにおいて設定されている代表単語と、この興味単語が含まれる発言内容の話者の名と、登録日時としての現在の日時とを関連付けて、S103の興味単語抽出処理において特定した興味単語毎に興味データベース40に登録する(S104)。例えば、上述の「私は北海道の出身です。」という文が「山田 太郎」という名の話者の発言である場合、興味単語抽出部25aは、興味単語としての「北海道」と、代表単語としての「BirthPlace」と、話者の名としての「山田 太郎」と、登録日時としての現在の日時とを関連付けて興味データベース40に登録する。
As shown in FIG. 6, after the interesting word extraction process of S103, the interesting
なお、興味単語抽出部25aは、代表単語の種類によって、興味単語を追加で登録するか、上書き登録するかを切り替えても良い。例えば、興味単語抽出部25aは、同一の話者の名に対して、代表単語としての「LivngPlace」や「Interest」に関連付けた興味単語を興味データベース40に複数回登録する場合、それぞれの興味単語を追加で登録しても良い。一方、興味単語抽出部25aは、同一の話者の名に対して、代表単語としての「BirthPlace」に関連付けた興味単語を興味データベース40に複数回登録する場合、代表単語としての「BirthPlace」に関連付けて先に登録していた興味単語および登録日時を、代表単語としての「BirthPlace」に関連付けて後から登録する興味単語および登録日時で上書きしても良い。
Note that the interesting
以上においては、発言録データベース30に発言録が登録された場合に興味単語が興味データベース40に登録されるときのシステム10の動作について説明している。しかしながら、興味単語は、発言録データベース30に発言録が登録された場合以外の場合であっても、興味データベース40に登録されることが可能である。例えば、利用者は、利用者端末80などのコンピューターを介して、興味データベース40に興味単語を含む情報を直接登録することも可能である。また、利用者は、利用者端末80などのコンピューターを介して、興味データベース40に登録されている情報を変更したり削除したりすることも可能である。
In the above description, the operation of the system 10 when an interest word is registered in the
次に、利用者に話題の候補を提供する場合のシステム10の動作について説明する。 Next, the operation of the system 10 when providing topic candidates to the user will be described.
図10は、利用者に話題の候補を提供する場合のシステム10の動作のシーケンス図である。 FIG. 10 is a sequence diagram of the operation of the system 10 when providing topic candidates to the user.
利用者は、利用者端末80を介して会話支援システム20にログイン済みである場合に、図10に示すように、話題の候補の提供を利用者端末80から話題候補表示アプリを介して会話支援システム20に依頼することができる(S151)。
When the user has logged in to the
会話支援システム20の共通興味単語特定部25bは、S151における依頼を受けると、S151における依頼を行った利用者(以下、図10に示す動作の説明において「対象利用者」という。)の、現在の時刻より後の予定であって、対象利用者以外の参加者、すなわち、対象利用者の相手が存在する予定の情報を、予定表システム50に要求する(S152)。ここで、対象利用者の相手が存在する予定としては、例えば、対象利用者が参加する会議の予定、対象利用者による訪問の予定などが存在する。また、S152において要求する予定の情報は、この予定の開催場所の情報と、この予定の、対象利用者の相手の情報とを含む。また、開催場所の情報とは、例えば、会議の予定の場合には会議の開催場所の情報であり、訪問の予定の場合には訪問先の情報である。
Upon receiving the request in S151, the common-interest-
予定表システム50は、S152における要求を受けると、S152において要求された情報を会話支援システム20に回答する(S153)。
When the
会話支援システム20の共通興味単語特定部25bは、S153における回答を受信すると、対象利用者の情報と、S153において回答された予定における相手の情報とを、S153において回答された予定毎に、興味データベース40に要求する(S154)。ここで、S154において要求する情報は、対象利用者や、対象利用者の相手に関連付けられている興味単語と、この興味単語に関連付けられている代表単語と、この興味単語の登録日時との組み合わせの情報である。
Upon receiving the answer in S153, the common interest
興味データベース40は、S154における要求を受けると、S154において要求された情報を会話支援システム20に回答する(S155)。
Upon receiving the request at S154, the
会話支援システム20の共通興味単語特定部25bは、S155における回答を受信すると、対象利用者と、対象利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い単語、すなわち、共通興味単語を特定する共通興味単語特定処理を実行する(S156)。ここで、共通興味単語特定部25bは、S153において回答された予定毎に共通興味単語特定処理を実行する。
Upon receiving the answer in S155, the common-interest-
図11は、S156における共通興味単語特定処理のフローチャートである。 FIG. 11 is a flowchart of the common-interest-word specifying process in S156.
図11に示すように、共通興味単語特定部25bは、S155における回答のうち、「興味」を示す代表単語である「Interest」に関連付けられた興味単語に関して、対象利用者と、今回の共通興味単語特定処理の対象の予定(以下、図11に示す動作の説明において、単に「対象の予定」という。)における相手との間で、一致または類似するものが存在するか否かを判断する(S181)。ここで、類似する単語には、類義語辞書24cや、会話支援システム20の外部のシステムが備えている類義語辞書などにおいて類義語として示されている単語同士が含まれる。また、共通興味単語特定部25bは、例えば、比較する単語同士が地名である場合には、「広島県」と、広島県の「呉市」とのように、包含関係にある地名同士を、類似している単語として判断しても良い。
As shown in FIG. 11, the common-interest-
共通興味単語特定部25bは、一致または類似するものが存在するとS181において判断すると、一致または類似するとS181において判断した単語のそれぞれに対して、特定の値で重み付けを実行する(S182)。S182における重み付けで使用される値は、単語に対して予め設定されているものでも良いし、この単語を会話支援システム20が利用者端末80に表示させることによって、利用者端末80を介して都度、対象利用者によって設定されるものでも良い。共通興味単語特定部25bは、S182における重み付けで使用する値を、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間に応じて変化させても良い。例えば、共通興味単語特定部25bは、S182における重み付けで使用する値が大きいほど、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間が短くなるように、S182における重み付けで使用する値を変化させても良い。ここで、共通興味単語特定部25bは、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間として、一致または類似する単語同士の登録期間の平均を使用する。なお、類似する単語同士は、S182において同一の値で重み付けが実行される。
When the common interest
共通興味単語特定部25bは、一致または類似するものが存在しないとS181において判断するか、S182の処理を実行すると、S155における回答のうち、「Interest」以外の代表単語に関連付けられた興味単語に関して、対象利用者と、対象の予定における相手との間で、一致または類似するものが存在するか否かを判断する(S183)。例えば、対象利用者に対して代表単語「BirthPlace」に関連付けられた興味単語が「北海道」であって、対象の予定における相手に対して代表単語「Visit」に関連付けられた興味単語が「北海道」である場合、共通興味単語特定部25bは、「北海道」という一致する興味単語が存在するとS183において判断する。なお、S183における単語の類似の判断基準に関しては、S181の処理と同様である。
If the common interesting
共通興味単語特定部25bは、一致または類似するものが存在するとS183において判断すると、一致または類似するとS183において判断した単語のそれぞれに対して、特定の値で重み付けを実行する(S184)。S184における重み付けで使用される値は、単語に対して予め設定されているものでも良いし、この単語を会話支援システム20が利用者端末80に表示させることによって、利用者端末80を介して都度、対象利用者によって設定されるものでも良い。共通興味単語特定部25bは、S184における重み付けで使用する値を、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間に応じて変化させても良い。例えば、共通興味単語特定部25bは、S184における重み付けで使用する値が大きいほど、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間が短くなるように、S184における重み付けで使用する値を変化させても良い。ここで、共通興味単語特定部25bは、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間として、一致または類似する単語同士の登録期間の平均を使用する。なお、類似する単語同士は、S184において同一の値で重み付けが実行される。
When the common interest
共通興味単語特定部25bは、一致または類似するものが存在しないとS183において判断するか、S184の処理を実行すると、対象の予定についてS153において回答された開催場所の情報に、地域名や会社名などの具体的な開催場所を示す単語が含まれているか否かを判断する(S185)。なお、対象の予定の開催場所を示す単語は、対象利用者と、対象利用者の相手との両方にとって、興味がある可能性が高い単語である。
When the common interest
共通興味単語特定部25bは、具体的な開催場所を示す単語が含まれていないとS185において判断すると、対象の予定が訪問の予定であるか否かを判断する(S186)。
When the common interest
共通興味単語特定部25bは、対象の予定が訪問の予定であるとS186において判断すると、対象の予定における、対象利用者の相手の会社の所在地や会社名などの具体的な場所を示す単語を顧客情報データベース60から取得する(S187)。
When the common interest
共通興味単語特定部25bは、具体的な開催場所を示す単語が含まれているとS185において判断するか、S187の処理が終了すると、対象の予定についてS153において回答された開催場所の情報に含まれている具体的な開催場所を示す単語、または、S187において取得した具体的な場所を示す単語に対して、特定の値で重み付けを実行する(S188)。S188における重み付けで使用される値は、単語に対して予め設定されているものでも良いし、この単語を会話支援システム20が利用者端末80に表示させることによって、利用者端末80を介して都度、対象利用者によって設定されるものでも良い。
When the common interest
共通興味単語特定部25bは、対象の予定が訪問の予定ではないとS186において判断するか、S188の処理が終了すると、S182、S184およびS188において重み付けを実行した単語のうち、特定の値以上の値で重み付けを実行した単語を共通興味単語として特定し(S189)、図11に示す処理を終了する。なお、共通興味単語特定部25bは、S182、S184およびS188において重み付けを実行した全ての単語を共通興味単語として特定しても良い。
When the common interest
図10に示すように、情報提供部25cは、S156における共通興味単語特定処理を終了すると、S156における共通興味単語特定処理において特定された共通興味単語を、それぞれ単独で、または、複数の組み合わせで検索ワードとすることによって、情報提供サイト70など、1つ以上の情報提供サイトに対して、共通興味単語に関連する検索結果を要求する(S157)。
As shown in FIG. 10, when the common word-of-interest identifying process in S156 ends, the information providing unit 25c selects the common-interest words identified in the common-interest-word identifying process in S156 singly or in a plurality of combinations. By using it as a search word, one or more information providing sites such as the
情報提供サイトは、S157における要求を受けて、1つ以上の検索結果を会話支援システム20に提供する(S158)。ここで、検索結果には、検索結果の概要を示す文章(以下「概要文章」という。)が含まれている。 The information providing site receives the request in S157 and provides one or more search results to the conversation support system 20 (S158). Here, the search results include sentences (hereinafter referred to as "summary sentences") indicating the outline of the search results.
会話支援システム20の情報提供部25cは、S158において提供された検索結果から利用者に提供する話題の候補を選定する話題候補選定処理を実行する(S159)。
The information providing unit 25c of the
図12は、S159における話題候補選定処理のフローチャートである。 FIG. 12 is a flowchart of topic candidate selection processing in S159.
図12に示すように、情報提供部25cは、S158において提供された検索結果のうち、図12に示す処理において未だ対象にしていない1つの検索結果のみを対象にする(S201)。 As shown in FIG. 12, the information providing unit 25c targets only one of the search results provided in S158 that has not yet been targeted in the processing shown in FIG. 12 (S201).
次いで、情報提供部25cは、現在の対象の検索結果に含まれる概要文章に対してポジティブ・ネガティブ分析を実行する(S202)。ここで、文章に対するポジティブ・ネガティブ分析に関しては、様々な既存技術が存在する。例えば、単語毎にポジティブ・ネガティブ度を人手または機械的に数値化した辞書(以下「ポジティブ・ネガティブ辞書」という。)を用意し、文章を形態素解析した結果における単語毎に、ポジティブ・ネガティブ辞書において対応付けられているポジティブ・ネガティブ度を取得し、取得した全てのポジティブ・ネガティブ度を合計することによって、文書のポジティブ・ネガティブ度を取得する方法が存在する。 Next, the information providing unit 25c performs a positive/negative analysis on the summary sentences included in the search result of the current target (S202). Here, there are various existing techniques for positive/negative analysis of sentences. For example, prepare a dictionary (hereinafter referred to as a "positive/negative dictionary") that manually or mechanically digitizes the degree of positive/negative for each word, and for each word in the result of morphological analysis of the sentence, in the positive/negative dictionary There is a method of obtaining the positive/negative degree of a document by obtaining the associated positive/negative degrees and totaling all the obtained positive/negative degrees.
情報提供部25cは、S202の処理の後、S202において実行したポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度と掛け合わせるための重み付けの値(以下「掛け合わせ用重み付け値」という。)を取得する(S203)。すなわち、情報提供部25cは、現在の対象の検索結果のためにS157において検索ワードとした共通興味単語が1つである場合には、この共通興味単語に対してS156における共通興味単語特定処理において重み付けが実行された値を掛け合わせ用重み付け値としてS203において取得する。また、情報提供部25cは、現在の対象の検索結果のためにS157において検索ワードとした共通興味単語が複数である場合には、これらの共通興味単語に対してS156における共通興味単語特定処理において重み付けが実行された値の平均値を掛け合わせ用重み付け値としてS203において取得する。 After the process of S202, the information providing unit 25c acquires a weighting value (hereinafter referred to as "weighting value for multiplication") for multiplying the positive/negative degree, which is the result of the positive/negative analysis performed in S202. (S203). That is, if there is one common word of interest as a search word in S157 for the current target search result, the information providing unit 25c sets The weighted value is acquired in S203 as a weighted value for multiplication. In addition, if there are a plurality of common words of interest that are used as search words in S157 for the current target search result, the information providing unit 25c performs An average value of the weighted values is obtained as a weighted value for multiplication in S203.
情報提供部25cは、S203の処理の後、S202において実行したポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度と、S203において取得した掛け合わせ用重み付け値とを掛け合わせることによって、利用者に提供する話題の候補の選定用の値(以下「選定用値」という。)を算出する(S204)。 After the process of S203, the information providing unit 25c multiplies the positive/negative degree, which is the result of the positive/negative analysis performed in S202, by the weighting value for multiplication acquired in S203, and provides the user with A value for selecting a topic candidate (hereinafter referred to as "selection value") is calculated (S204).
情報提供部25cは、S204の処理の後、S158において提供された検索結果のうち、図12に示す処理において未だ対象にしていない検索結果が存在するか否かを判断する(S205)。 After the processing of S204, the information providing unit 25c determines whether or not there are any search results that have not yet been targeted in the processing shown in FIG. 12 among the search results provided in S158 (S205).
情報提供部25cは、S158において提供された検索結果のうち、図12に示す処理において未だ対象にしていない検索結果が存在すると判断すると、S201の処理を実行する。 When the information providing unit 25c determines that there is a search result that has not yet been targeted in the process shown in FIG. 12 among the search results provided in S158, it executes the process of S201.
情報提供部25cは、S158において提供された検索結果のうち、図12に示す処理において未だ対象にしていない検索結果が存在しないと判断すると、S204において算出した選定用値が高い上位の特定の数の検索結果を、利用者に提供する話題の候補として選定する(S206)。なお、S206において選定される検索結果の数は、利用者によって設定されても良い。例えば、情報提供部25cは、S158において提供された検索結果を、S204において算出した選定用値が高い順に利用者端末80に表示させることによって、S206において選定する検索結果の数を利用者によって利用者端末80を介して設定されても良い。
If the information providing unit 25c determines that there is no search result that has not yet been targeted in the processing shown in FIG. are selected as topic candidates to be provided to the user (S206). Note that the number of search results selected in S206 may be set by the user. For example, the information providing unit 25c causes the
情報提供部25cは、S206の処理の後、図12に示す処理を終了する。 After the process of S206, the information providing unit 25c ends the process shown in FIG.
図10に示すように、情報提供部25cは、S159の話題候補選定処理の後、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補を、S151における依頼を送信してきた話題候補表示アプリに通知するためのデータ(以下「通知用データ」という。)を生成する通知用データ生成処理を実行する(S160)。 As shown in FIG. 10, after the topic candidate selection process in S159, the information providing unit 25c notifies the topic candidate display application that has transmitted the request in S151 of the topic candidates selected in the topic candidate selection process in S159. A notification data generating process for generating data (hereinafter referred to as "notification data") for the notification is executed (S160).
図13は、S160における通知用データ生成処理のフローチャートである。 FIG. 13 is a flowchart of notification data generation processing in S160.
図13に示すように、情報提供部25cは、S151における依頼を送信してきた話題候補表示アプリが、リンクを記載すると自動的にリンク先の記事のヘッドラインおよび冒頭部分が表示されるアプリケーション(以下「自動表示アプリ」という。)であるか否かを判断する(S221)。自動表示アプリとしては、例えば、LINE(登録商標)やSlack(登録商標)が知られている。自動表示アプリではない話題候補表示アプリとしては、例えば、電子メールが知られている。 As shown in FIG. 13, the information providing unit 25c automatically displays the headline and beginning of the linked article when the topic candidate display application that has sent the request in S151 describes the link (hereinafter referred to as (referred to as "automatic display application")) (S221). For example, LINE (registered trademark) and Slack (registered trademark) are known as automatic display applications. For example, e-mail is known as a topic candidate display application that is not an automatic display application.
情報提供部25cは、S151における依頼を送信してきた話題候補表示アプリが自動表示アプリであるとS221において判断すると、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補のリンクを、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補毎に含めた通知用データを生成する(S222)。ここで、情報提供部25cは、通知用データにおいて、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補のリンク先の記事のおすすめ度などの補足情報を、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補毎に含めても良い。リンク先の記事のおすすめ度などの補足情報は、情報提供サイトから取得可能である。 If the information provision unit 25c determines in S221 that the topic candidate display application that has transmitted the request in S151 is the automatic display application, the link of the topic candidate selected in the topic candidate selection process in S159 is displayed as the topic candidate in S159. Notification data including each topic candidate selected in the selection process is generated (S222). Here, in the notification data, the information providing unit 25c adds supplementary information such as the degree of recommendation of the article linked to the topic candidate selected in the topic candidate selection process of S159. It may be included for each candidate topic. Supplementary information such as the degree of recommendation of linked articles can be obtained from information providing sites.
情報提供部25cは、S151における依頼を送信してきた話題候補表示アプリが自動表示アプリではないとS221において判断すると、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補のリンクと、このリンクのリンク先の記事のヘッドラインおよび冒頭部分とを、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補毎に含めた通知用データを生成する(S223)。ここで、情報提供部25cは、通知用データにおいて、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補のリンク先の記事のおすすめ度などの補足情報を、S159の話題候補選定処理において選定された話題の候補毎に含めても良い。リンク先の記事のヘッドラインおよび冒頭部分と、リンク先の記事のおすすめ度などの補足情報とは、情報提供サイトから取得可能である。話題候補表示アプリが自動表示アプリでなくても、情報提供部25cが通知用データに記事のヘッドラインおよび冒頭部分を含めるので、利用者の利便性を向上することができる。 When the information providing unit 25c determines in S221 that the topic candidate display application that has sent the request in S151 is not an automatic display application, the link of the topic candidate selected in the topic candidate selection processing in S159 and the link of this link Notification data including the headline and beginning part of the previous article for each topic candidate selected in the topic candidate selection process of S159 is generated (S223). Here, in the notification data, the information providing unit 25c adds supplementary information such as the degree of recommendation of the article linked to the topic candidate selected in the topic candidate selection process of S159. It may be included for each candidate topic. The headline and opening part of the linked article and supplementary information such as the degree of recommendation of the linked article can be obtained from the information providing site. Even if the topic candidate display application is not an automatic display application, the information provision unit 25c includes the headline and beginning part of the article in the notification data, thereby improving the user's convenience.
情報提供部25cは、S222またはS223の処理の後、図13に示す処理を終了する。 After the processing of S222 or S223, the information providing unit 25c ends the processing shown in FIG.
図10に示すように、情報提供部25cは、S160の通知用データ生成処理の後、S160の通知用データ生成処理において生成した通知用データを、S151における依頼を送信してきた話題候補表示アプリに送信する(S161)。 As shown in FIG. 10, after the notification data generating process of S160, the information providing unit 25c sends the notification data generated in the notification data generating process of S160 to the topic candidate display application that has transmitted the request in S151. Send (S161).
したがって、利用者端末80の制御部85は、S161において送信されてきた通知用データに基づいた表示を、話題候補表示アプリによって表示部82によって実行する(S162)。
Therefore, the
図14は、通知用データに基づいて話題候補表示アプリによって表示部82に表示される画面90の一例を示す図である。
FIG. 14 is a diagram showing an example of a
図14に示す画面90は、リンク91と、リンク91で示されるリンク先の記事に使用されている写真などの画像92と、リンク91で示されるリンク先の記事のヘッドライン93および冒頭部分94とを、話題の候補毎に含んでいる。制御部85は、操作部81を介してリンク91が押されると、リンク91で示されるリンク先の記事をインターネットから取得して、表示部82に表示することができる。対象利用者は、画面90に示される話題の候補から、実際に使用する話題を選択する場合に、画像92、ヘッドライン93および冒頭部分94を参考にすることができる。
A
以上に説明したように、会話支援システム20は、発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が抽出用単語リスト24bに含まれる場合(S126でYES)に、この形態素が話者の興味を示す単語でなくても、この形態素に対する係り受け元の単語から興味単語を特定する(S127およびS128)ので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができる。
As described above, when the morpheme of the utterance content included in the utterance record or the original form of this morpheme is included in the word list for
フィールドセールスによる営業活動において、打ち合わせや商談における雑談やアイスブレイクは、顧客との信頼関係を築くにあたり重要な要素となる。会話支援システム20は、営業活動の担当者が利用者である場合、営業活動の担当者と、この担当者の相手である顧客との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができるので、営業活動において雑談やアイスブレイクでどのような話題を話すかを、営業活動の担当者のコミュニケーションスキルや経験に頼る必要がない。営業活動における打ち合わせや商談について説明したが、これら以外の会議でも同様である。
In sales activities through field sales, small talk and ice breakers in meetings and business negotiations are important factors in building trusting relationships with customers. When the person in charge of sales activities is the user, the
会話支援システム20は、利用者の相手が利用者として会話支援システム20に登録されていなくても、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができる。
The
会話支援システム20は、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができるので、利用者との付き合いが短い相手など、利用者が相手のことを十分に理解していない相手であっても、この相手と、利用者とのコミュニケーションを促進することができる。
The
会話支援システム20は、利用者に提供する、話題の候補を、この候補に関連する共通興味単語毎に実行された重み付けの値に基づいて選定する(S203、S204およびS206)ので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができる。
会話支援システム20は、情報提供サイトから取得した概要文章に対するポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度に基づいて、利用者に提供する、話題の候補を選定する(S202、S204およびS206)ので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補として、ポジティブな内容の、話題の候補を適切に提供することができる。
The
図10に示す動作においては、会話支援システム20は、利用者からの依頼に応じて話題の候補を利用者に提供している。しかしながら、会話支援システム20は、例えば図15および図16に示すように、自動的に話題の候補を利用者に提供しても良い。
In the operation shown in FIG. 10, the
会話支援システム20は、自動的に話題の候補を利用者に提供する場合、予定表システム50から利用者の予定のうち、利用者の相手が存在する全ての予定に関して、開始時刻を常に管理している。会話支援システム20が予定の開始時刻を常に管理するための方法としては、任意の方法が採用されることが可能である。例えば、会話支援システム20の利用者の予定のうち、利用者の相手が存在する全ての予定に関して、予定表システム50が定期的に会話支援システム20に開始時刻を通知しても良いし、会話支援システム20が定期的に予定表システム50に開始時刻の提供を要求しても良い。
When the
図15は、話題の候補を利用者に提供する処理を開始するか否かを判断する場合の会話支援システム20の動作のフローチャートである。
FIG. 15 is a flowchart of the operation of the
会話支援システム20の共通興味単語特定部25bは、自動的に話題の候補を利用者に提供する場合、図15に示す動作を実行する。
The common interest
図15に示すように、共通興味単語特定部25bは、会話支援システム20の利用者の、相手が存在する予定であって、未だ話題の候補の提供の対象にしていないもののうち、開始時間までの時間が特定の時間以内になったものが存在すると判断するまで、会話支援システム20の利用者の、相手が存在する予定であって、未だ話題の候補の提供の対象にしていないもののうち、開始時間までの時間が特定の時間以内になったものが存在するか否かを判断する(S241)。
As shown in FIG. 15, the common-interest-
共通興味単語特定部25bは、会話支援システム20の利用者の、相手が存在する予定であって、未だ話題の候補の提供の対象にしていないもののうち、開始時間までの時間が特定の時間以内になったものが存在するとS241において判断すると、会話支援システム20の利用者の、相手が存在する予定であって、未だ話題の候補の提供の対象にしていないもののうち、開始時間までの時間が特定の時間以内になったものを、話題の候補の提供の対象にする(S242)。
The common interest
次いで、共通興味単語特定部25bは、S242において対象にした予定に関して、話題の候補を利用者に提供する処理を開始して(S243)、S241の処理を実行する。
Next, the common interest
図16は、図15に示す動作のS243の処理によって会話支援システム20が話題の候補を利用者に提供する処理を開始した場合のシステム10の動作のシーケンス図である。
FIG. 16 is a sequence diagram of the operation of the system 10 when the
図16に示すように、共通興味単語特定部25bは、今回の図16に示す動作における対象の予定(以下、図16に示す動作の説明において、単に「対象の予定」という。)の情報を、予定表システム50に要求する(S261)。ここで、S261において要求する予定の情報は、この予定の開催場所の情報と、この予定における、利用者の相手の情報とを含む。
As shown in FIG. 16, the common-interest-
以降のS262~S271の処理は、S153~S162(図10参照。)の処理と同様である。ただし、S269において会話支援システム20によって生成される通知用データの対象であって、S270における会話支援システム20による通知用データの送信先である話題候補表示アプリは、利用者毎に予め会話支援システム20に登録されている話題候補表示アプリなど、特定の話題候補表示アプリである。
The subsequent processing of S262-S271 is the same as the processing of S153-S162 (see FIG. 10). However, the topic candidate display application, which is the target of the notification data generated by the
以上においては、会話支援システム20は、自動的に話題の候補を利用者に提供する場合、予定表システム50から利用者の予定のうち、利用者の相手が存在する全ての予定に関して、開始時刻を常に管理している。しかしながら、会話支援システム20は、自動的に話題の候補を利用者に提供する場合、予定表システム50から利用者の、現在の時刻より後の予定のうち、利用者の相手が存在する次回の予定のみに関して、開始時刻を常に管理している構成でも良い。
In the above, when the
以上においては、会話支援システム20は、予定表システム50を利用して話題の候補を利用者に提供している。しかしながら、会話支援システム20は、例えば図17および図18に示すように、予定表システム50を利用せずに話題の候補を利用者に提供しても良い。
As described above, the
図17は、予定表システム50を利用せずに利用者に話題の候補を提供する場合のシステム10の動作のシーケンス図である。
FIG. 17 is a sequence diagram of the operation of the system 10 when providing topic candidates to the user without using the
利用者は、利用者端末80を介して会話支援システム20にログイン済みである場合に、図17に示すように、利用者の相手を指定して話題の候補の提供を利用者端末80から話題候補表示アプリを介して会話支援システム20に依頼することができる(S291)。
When the user has already logged in to the
会話支援システム20の共通興味単語特定部25bは、S291における依頼を受けると、S291における依頼を行った利用者(以下、図17に示す動作の説明において「対象利用者」という。)の情報と、S291における依頼おいて指定されている相手の情報とを、興味データベース40に要求する(S292)。ここで、S292において要求する情報は、対象利用者や、対象利用者の相手に関連付けられている興味単語と、この興味単語に関連付けられている代表単語と、この興味単語の登録日時との組み合わせの情報である。
Upon receiving the request in S291, the common-interest-
以降のS293~S300の処理は、S155~S162(図10参照。)の処理と同様である。ただし、S294における共通興味単語特定処理は、図18に示すようになる。 The subsequent processing of S293-S300 is the same as the processing of S155-S162 (see FIG. 10). However, the common interest word specifying process in S294 is as shown in FIG.
図18は、S294における共通興味単語特定処理のフローチャートである。 FIG. 18 is a flowchart of the common-interest-word specifying process in S294.
図18に示すように、共通興味単語特定部25bは、S181~S184(図11参照。)の処理と同様のS321~S324の処理を実行する。
As shown in FIG. 18, the common word-of-
共通興味単語特定部25bは、一致または類似するものが存在しないとS323において判断するか、S324の処理を実行すると、S322およびS324において重み付けを実行した単語のうち、特定の値以上の値で重み付けを実行した単語を共通興味単語として特定し(S325)、図18に示す処理を終了する。なお、共通興味単語特定部25bは、S322およびS324において重み付けを実行した全ての単語を共通興味単語として特定しても良い。
If the common interest
会話支援システム20は、共通興味単語に関連する情報として、本実施の形態において、情報提供サイトから取得した情報を利用者に提供する。しかしながら、会話支援システム20は、共通興味単語に関連する情報として、情報提供サイトから取得した情報以外の情報を利用者に提供しても良い。例えば、会話支援システム20は、共通興味単語に関連する情報として、共通興味単語自体を利用者に提供しても良い。
会話支援システム20は、話者の興味を示す「Interest」以外の代表単語によって代表される抽出用単語として、本実施の形態において、「住所地」を示す「LivingPlace」、「出身地」を示す「BirthPlace」、「訪問地」を示す「Visit」など、場所を示す代表単語によって代表される抽出用単語を抽出用単語リスト24bに含んでいる。しかしながら、会話支援システム20は、話者の興味を示す「Interest」以外の代表単語によって代表される抽出用単語として、場所を示す代表単語以外の代表単語によって代表される抽出用単語を抽出用単語リスト24bに含んでも良い。例えば、会話支援システム20は、話者の興味を示す「Interest」以外の代表単語によって代表される抽出用単語として、食べ物を示す代表単語によって代表される抽出用単語を抽出用単語リスト24bに含んでも良い。
In the present embodiment,
発言録データベース30、興味データベース40、予定表システム50および顧客情報データベース60は、本実施の形態において、会話支援システム20とは別に備えられている。しかしながら、会話支援システム20は、発言録データベース30、興味データベース40、予定表システム50および顧客情報データベース60の少なくとも1つを備えても良い。
The
20 会話支援システム(コンピューター)
24a 会話支援プログラム
24b 抽出用単語リスト
25a 興味単語抽出部
25b 共通興味単語特定部
25c 情報提供部
40 興味データベース(記憶部)
70 情報提供サイト
20 Conversation support system (computer)
24a
70 Information site
Claims (9)
複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部と、
前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する情報を利用者に提供する情報提供部と
を備え、
前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を前記話者毎に記憶部に登録し、
前記共通興味単語特定部は、前記記憶部において前記複数の人物のそれぞれに対して登録されている前記興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を前記共通興味単語として特定し、
前記興味単語抽出部は、前記興味単語を前記発言録から抽出するための単語である抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、前記発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合に、この形態素に対する係り受け元の単語から前記興味単語を特定することを特徴とする会話支援システム。 an interesting word extraction unit that extracts interesting words, which are words that are likely to be of interest to the speaker, from the transcript;
a common interest word identifying unit that identifies common interest words that are words that are highly likely to be of interest to a plurality of persons;
an information providing unit that provides users with information related to the common words of interest identified by the common words of interest identification unit;
The interesting word extraction unit registers the interesting words extracted from the speech record in a storage unit for each speaker,
When the words of interest registered for each of the plurality of persons in the storage unit match or are similar, the common word-of-interest identification unit identifies the words of interest as the words of common interest,
The interesting word extraction unit adds a morpheme of utterance content included in the utterance record, or a morpheme of this morpheme, to an extraction word list, which is a list of words for extraction, which are words for extracting the interesting word from the utterance record. is included, the interesting word is identified from the word that is the source of dependency for this morpheme.
前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を、この興味単語の係り受け先である前記抽出用単語に対して前記抽出用単語リストにおいて設定されている前記代表単語を関連付けて、前記記憶部に登録し、 The interesting word extraction unit associates the interesting word extracted from the statement record with the representative word set in the extraction word list with the extraction word to which the interesting word depends. , is registered in the storage unit,
前記興味単語抽出部は、前記代表単語の種類によって、前記興味単語を追加で登録するか、上書き登録するかを切り替えることを特徴とする請求項1に記載の会話支援システム。 2. The conversation support system according to claim 1, wherein the interesting word extracting unit switches between additionally registering the interesting word and overwriting registration of the interesting word depending on the type of the representative word.
前記共通興味単語特定部は、前記興味単語に対する重み付けで使用する値が大きいほど、この興味単語の登録期間が短くなるように、前記興味単語に対する重み付けで使用する値を変化させ、 The common interesting word specifying unit changes the value used for weighting the interesting word so that the registration period of the interesting word becomes shorter as the value used for weighting the interesting word increases,
前記共通興味単語特定部は、特定の値以上の値で重み付けを実行した前記興味単語を前記共通興味単語として特定することを特徴とする請求項1に記載の会話支援システム。 2. The conversation support system according to claim 1, wherein said common word-of-interest identification unit identifies said words of interest weighted by a value equal to or greater than a specific value as said words of common interest.
前記情報提供部は、利用者に提供する前記情報を、前記共通興味単語特定部によって前記共通興味単語毎に実行された重み付けの値に基づいて選定することを特徴とする請求項1または請求項4に記載の会話支援システム。 3. The information providing unit selects the information to be provided to the user based on the weighting value executed for each of the common words of interest by the common words of interest identifying unit. 4. The conversation support system according to 4.
前記情報提供部は、前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する前記情報の概要文章を外部の情報提供サイトから取得し、前記概要文章に対してポジティブ・ネガティブ分析を実行し、 The information providing unit acquires a summary sentence of the information related to the common interest word identified by the common interest word identification unit from an external information providing site, and performs a positive/negative analysis on the summary sentence. death,
前記情報提供部は、前記検索結果のために前記検索ワードとした前記共通興味単語が1つである場合には、この共通興味単語に対して重み付けが実行された値と、前記ポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度とを掛け合わせた値に基づいて、利用者に提供する前記情報を選定し、 When the common interest word used as the search word for the search result is one, the information providing unit provides a weighted value for the common interest word and the positive/negative analysis Select the information to be provided to the user based on the value obtained by multiplying the positive/negative degree that is the result of
前記情報提供部は、前記検索結果のために前記検索ワードとした前記共通興味単語が複数である場合には、これらの共通興味単語に対して重み付けが実行された値の平均値と、前記ポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度とを掛け合わせた値に基づいて、利用者に提供する前記情報を選定することを特徴とする請求項4に記載の会話支援システム。 When there are a plurality of the common words of interest used as the search words for the search results, the information providing unit provides an average value of weighted values of these common words of interest, and the positive 5. The conversation support system according to claim 4, wherein the information to be provided to the user is selected based on a value obtained by multiplying the positive/negative degree, which is the result of the negative analysis.
前記共通興味単語特定部は、前記興味単語に対する重み付けで使用する値が大きいほど、この興味単語の登録期間が短くなるように、前記興味単語に対する重み付けで使用する値を変化させることを特徴とする請求項7に記載の会話支援システム。 The common interesting word identifying unit changes the value used for weighting the interesting word so that the registration period of the interesting word becomes shorter as the value used for weighting the interesting word increases. A conversation support system according to claim 7.
複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部と、 a common interest word identifying unit that identifies common interest words that are words that are highly likely to be of interest to a plurality of persons;
前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する情報を利用者に提供する情報提供部と an information providing unit that provides a user with information related to the common words of interest identified by the common words of interest identification unit;
をコンピューターに実現させ、 is realized on a computer,
前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を前記話者毎に記憶部に登録し、 The interesting word extraction unit registers the interesting words extracted from the speech record in a storage unit for each speaker,
前記共通興味単語特定部は、前記記憶部において前記複数の人物のそれぞれに対して登録されている前記興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を前記共通興味単語として特定し、 When the words of interest registered for each of the plurality of persons in the storage unit match or are similar, the common word-of-interest identification unit identifies the words of interest as the words of common interest,
前記興味単語抽出部は、前記興味単語を前記発言録から抽出するための単語である抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、前記発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合に、この形態素に対する係り受け元の単語から前記興味単語を特定することを特徴とする会話支援プログラム。 The interesting word extraction unit adds a morpheme of utterance content included in the utterance record, or a morpheme of this morpheme, to an extraction word list, which is a list of words for extraction, which are words for extracting the interesting word from the utterance record. is included, the interesting word is specified from the word that is the source of dependency for this morpheme.
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