(57)【要約】【課題】数人の間でなされた発話に対し、発話の分析結果を表すタグを推定することができるタグ推定装置を提供する。【解決手段】ｔを自然数とし、ｔ番目よりも過去の前記発話単語特徴ベクトルとｔ番目よりも過去の前記話者ベクトルを含むｔ−１番目の発話系列情報ベクトルｕｔ−１に、ｔ番目の前記発話単語特徴ベクトルとｔ番目の前記話者ベクトルを加えて、ｔ番目の前記発話系列情報ベクトルｕｔを生成する発話系列情報ベクトル生成部と、予め設定したモデルパラメータと、ｔ番目の前記発話系列情報ベクトルｕｔから、ｔ番目の前記発話の分析結果を表すタグｌｔを決定するタグ付け部を含む。【選択図】図１
2020052611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｔを自然数とし、
ｔ番目よりも過去の発話単語特徴ベクトルとｔ番目よりも過去の話者ベクトルを含むｔ−１番目の発話系列情報ベクトルｕｔ−１に、ｔ番目の前記発話単語特徴ベクトルとｔ番目の前記話者ベクトルを加えて、ｔ番目の前記発話系列情報ベクトルｕｔを生成する発話系列情報ベクトル生成部と、
予め設定したモデルパラメータと、ｔ番目の前記発話系列情報ベクトルｕｔから、ｔ番目の発話の分析結果を表すタグｌｔを決定するタグ付け部を含む
タグ推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載のタグ推定装置であって、
ｔ番目の発話の単語系列をｔ番目の発話の前記発話単語特徴ベクトルに変換する発話単語特徴ベクトル変換部と、
ｔ番目の発話の話者ラベルをｔ番目の発話の前記話者ベクトルに変換する話者ベクトル変換部を含む
タグ推定装置。
【請求項３】
請求項１に記載のタグ推定装置であって、
ｔ番目の発話の単語系列をｔ番目の発話の前記発話単語特徴ベクトルに変換する発話単語特徴ベクトル変換部と、
ｔ番目の発話の音声をｔ番目の発話の前記話者ベクトルに変換する話者ベクトル構成部を含む
タグ推定装置。
【請求項４】
請求項１に記載のタグ推定装置であって、
ｔ番目の発話の音声をｔ番目の発話の前記発話単語特徴ベクトルに変換する発話内容ベクトル構成部と、
ｔ番目の発話の話者ラベルをｔ番目の発話の前記話者ベクトルに変換する話者ベクトル変換部を含む
タグ推定装置。
【請求項５】
請求項１に記載のタグ推定装置であって、
ｔ番目の発話の音声をｔ番目の発話の前記発話単語特徴ベクトルに変換する発話内容ベクトル構成部と、
ｔ番目の発話の音声をｔ番目の発話の前記話者ベクトルに変換する話者ベクトル構成部を含む
タグ推定装置。
【請求項６】
請求項１から５の何れかに記載のタグ推定装置であって、
前記タグは、発話のシーン、発話の種別、発話の発話者の感情、発話のパラ言語情報の少なくとも何れかを含む
タグ推定装置。
【請求項７】
請求項１から６の何れかに記載のタグ推定装置であって、
前記タグ付け部は、
発話系列と、前記発話系列に対応して正解となる前記タグであるラベル系列との組である教師データによって学習された推定モデルを用いる
タグ推定装置。
【請求項８】
タグ推定装置が実行するタグ推定方法であって、
ｔを自然数とし、
ｔ番目よりも過去の発話単語特徴ベクトルとｔ番目よりも過去の話者ベクトルを含むｔ−１番目の発話系列情報ベクトルｕｔ−１に、ｔ番目の前記発話単語特徴ベクトルとｔ番目の前記話者ベクトルを加えて、ｔ番目の前記発話系列情報ベクトルｕｔを生成する発話系列情報ベクトル生成ステップと、
予め設定したモデルパラメータと、ｔ番目の前記発話系列情報ベクトルｕｔから、ｔ番目の発話の分析結果を表すタグｌｔを決定するタグ付けステップを含む
タグ推定方法。
【請求項９】
コンピュータを請求項１から７の何れかに記載のタグ推定装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばコールセンターにおけるオペレーターとカスタマーの対話など、複数人の間でなされた発話に対し、発話の分析結果を表すタグを推定するタグ推定装置、タグ推定方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばコールセンターにおけるオペレーターとカスタマーの対話から情報抽出を行い、ビジネスに役立てるための技術が近年注目されている。例えば、前述のコールセンターにおける対話の場合、オペレーターとカスタマーの対話から、カスタマーのクレームや要件を抽出することで、頻出のクレームへの対応策をＷｅｂページ上に記載し、通話中にオペレーターに対応策を提示することが可能である。さらに、オペレーターとカスタマーの対話中の情報から、逐次オペレーターの応対に役立つ情報提供を行う技術も注目されている。例えば、オペレーターとカスタマーの対話から、カスタマーの個人情報（名前、住所、電話番号など）を抽出して自動的にデータベースに登録することで、オペレーターの作業負担を軽減することも可能である。これらの実現に向けて、複数人対話において、「今どのような状況にあるのか」を自動で特定する技術が求められる。例えば、前述のコールセンターにおける対話の場合、オープニング、クロージングのシーンであるのか、カスタマー情報を確認するシーンであるのか、カスタマーの要件を聞き出すシーンなのか、などシーンを特定する技術が求められる。複数人対話においてシーンを特定するタグを付与する技術を複数人対話シーンタグ付けと呼ぶ。
【０００３】
音声データについてのシーンタグ付けの従来技術として高い性能を示す方法としては、リカレントニューラルネットワークを利用した方法が挙げられる（例えば非特許文献１）。非特許文献１では、発話ごとに音声認識を行い、その単語系列から特徴量を抽出して発話ごとにどのシーンにあたるのかを識別する。その際、リカレントニューラルネットワークを用いて、現在の発話のシーン決定を行う際に、これまでの発話もシーン決定時のコンテキストとして利用される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】E. Tsunoo, P. Bell, and S. Renals, “Hierarchical recurrent neural network for story segmentation,” In Proc. Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH), pp. 2919-2923, 2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１の技術は、単一話者の情報を対象としているため、話者に関する情報を受け付ける構成になっていない。つまり、コールセンターのような複数人話者が登場する対話に対するタグ付けを行う場合においても、該当する音声を単一話者の音声とみなさなければならない。非特許文献１におけるタグ付けは複数人話者を想定した技術でないため、複数人話者による対話をタグ付けの対象とする場合は、今誰（どの役割の人）が話しているのかを陽に利用することができない。しかしながら、複数人話者による対話を対象としてタグ付けを行う場合、誰が話しているかまでコンテキストとして利用できないと精緻なタグ付けを行うことができない。
【０００６】
例えば、現在の発話と１つ前の発話が同一話者の発話であるかどうかだけでも、タグ付けのための重要な情報たりうる。例えば同一話者の発話が連続していれば、同じシーンが継続していることが多く、異なる話者の発話に切り替わったのであれば、前の発話に対して応答する発話であるか、それとも話題を大きく変える発話である可能性がある。
【０００７】
また、シーンを特定するタグに限らず、発話の大まかな内容を表す発話種別、発話者の感情、発話の疑問・平叙意図（パラ言語情報）などを特定するタグも重要であるにもかかわらず、非特許文献１の技術では、シーンを特定するタグ以外のタグを設定できないことが課題であった。
【０００８】
そこで本発明は、複数人の間でなされた発話に対し、発話の分析結果を表すタグを推定することができるタグ推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のタグ推定装置は、発話系列情報ベクトル生成部と、タグ付け部を含む。
【００１０】
ｔを自然数とし、発話系列情報ベクトル生成部は、ｔ番目よりも過去の発話単語特徴ベクトルとｔ番目よりも過去の話者ベクトルを含むｔ−１番目の発話系列情報ベクトルｕｔ−１に、ｔ番目の発話の発話単語特徴ベクトルとｔ番目の発話の話者ベクトルを加えて、ｔ番目の発話系列情報ベクトルｕｔを生成する。タグ付け部は、予め設定したモデルパラメータと、ｔ番目の発話系列情報ベクトルｕｔから、ｔ番目の発話の分析結果を表すタグｌｔを決定する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明のタグ推定装置によれば、複数人の間でなされた発話に対し、発話の分析結果を表すタグを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１のタグ推定装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施例１のタグ推定装置の動作を示すフローチャート。
【図３】実施例１のモデルパラメータ学習装置の構成を示すブロック図。
【図４】実施例１のモデルパラメータ学習装置の動作を示すフローチャート。
【図５】実施例２のタグ推定装置の構成を示すブロック図。
【図６】実施例２のタグ推定装置の動作を示すフローチャート。
【図７】実施例３のタグ推定装置の構成を示すブロック図。
【図８】実施例３のタグ推定装置の動作を示すフローチャート。
【図９】実施例４のタグ推定装置の構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【実施例１】
【００１４】
以下、図１を参照して実施例１のタグ推定装置の構成を説明する。同図に示すようにタグ推定装置１１は、発話単語特徴ベクトル変換部１１１と、話者ベクトル変換部１１２と、発話系列情報ベクトル生成部１１３と、ベクトル記憶部１１３Ａと、タグ付け部１１４を含む。
【００１５】
なお、タグは、２以上のあらかじめ決められたタグを含むタグ集合の中のいずれかのタグであるものとする。例えばコールセンターのシーンタグ付けならば、オープニング、要件把握、要件対応、個人情報把握、クロージングといった５個のタグを含むタグ集合を設定することができ、また会議のシーンタグ付けであれば、オープニング、議題提起、議論、クロージングといった４個のタグを含むタグ集合を設定することができる。この場合、タグ付けの問題は、各発話についてどれか１つのタグを決定する問題として設定できる。
【００１６】
以下、図２を参照して本実施例のタグ推定装置１１の動作について説明する。図２のフローチャートは、発話系列中のｔ番目の発話に対する処理を示す。なお、ｔは任意の自然数であるものとする。発話系列は２発話以上を含むものであり、発話系列は時系列順に並んでいるものとする。
【００１７】
［発話単語特徴ベクトル変換部１１１］
入力：ｔ番目の発話の単語系列
出力：ｔ番目の発話の発話単語特徴ベクトルｗｔ
動作：発話単語特徴ベクトル変換部１１１は、ｔ番目の発話の単語系列をｔ番目の発話の発話単語特徴ベクトルｗｔに変換する（Ｓ１１１）。
【００１８】
発話の単語系列は、音声認識を用いて発話をテキスト化することにより単語系列化してもよいし、人手により書き起こすことによって単語系列化してもよい。なお、単語の単位に分かれていない場合は、形態素解析等を用いて単語系列化してもよい。
【００１９】
発話単語特徴ベクトル変換部１１１は、発話単語特徴ベクトルを任意の方法で表現できる。例えば、Ｂａｇ−ｏｆ−Ｗｏｒｄｓと呼ばれる単語特徴ベクトルなどを用いることができる。なお、Ｂａｇ−ｏｆ−Ｗｏｒｄｓは公知の技術であるため説明を省略する。また、発話単語特徴ベクトル変換部１１１は、単語の順番を保持した発話単語特徴ベクトルを用いるために、リカレントニューラルネットワークを用いることができる。リカレントニューラルネットワークは、可変長のシンボル系列やベクトル系列を単一のベクトルに変換する機能を持つ。リカレントニューラルネットワークはＧＲＵやＬＳＴＭなどの変種を含み同様の機能を持つものを利用可能である。なお、リカレントニューラルネットワークを用いる場合は、学習によって求められるモデルパラメータを持つこととなる。リカレントニューラルネットワークは公知の技術であるため説明を省略する。
【００２０】
［話者ベクトル変換部１１２］
入力：ｔ番目の発話の話者ラベル
出力：ｔ番目の発話の話者ベクトルｒｔ
動作：話者ベクトル変換部１１２は、ｔ番目の発話の話者ラベルをｔ番目の発話の話者ベクトルｒｔに変換する（Ｓ１１２）。
【００２１】
話者ベクトル変換部１１２は、話者情報をベクトル化する方法であれば、任意の方法を利用できる。例えば話者ベクトル変換部１１２は、ある話者ラベルに相当する次元のみ１とし、他の次元を０とする１−ｈｏｔベクトルを利用できる。また話者ベクトル変換部１１２は、１−ｈｏｔベクトルに対して線形変換や非線形変換を行った後のベクトルを話者ベクトルとして採用してもよい。なお、線形変換や、非線形変換を行う場合は、学習によって求められるモデルパラメータを持つこととなる。
【００２２】
［発話系列情報ベクトル生成部１１３］
入力：ｔ番目の発話の発話単語特徴ベクトルｗｔ、ｔ番目の発話の話者ベクトルｒｔ、ｔ番目よりも過去の発話単語特徴ベクトルと話者ベクトルを埋め込んだ発話系列情報ベクトルｕｔ−１
出力：ｔ番目までの発話単語特徴ベクトルと話者ベクトルを埋め込んだ発話系列情報ベクトルｕｔ
動作：発話系列情報ベクトル生成部１１３は、ｔ番目よりも過去の発話単語特徴ベクトルｗ１，…，ｗｔ−１とｔ番目よりも過去の話者ベクトルｒ１，…，ｒｔ−１を含むｔ−１番目の発話系列情報ベクトルｕｔ−１に、ｔ番目の発話の発話単語特徴ベクトルｗｔとｔ番目の発話の話者ベクトルｒｔを加えて、ｔ番目の発話系列情報ベクトルｕｔを生成する（Ｓ１１３）。
【００２３】
すなわち、発話系列情報ベクトル生成部１１３は、再帰的に現在までの発話情報を埋め込むことを行う。発話系列情報ベクトル生成部１１３は、最初に現在の発話単語特徴ベクトルと現在の発話の話者ベクトルの結合ベクトルを構成する。ｔ番目の発話の発話単語特徴ベクトルｗｔとｔ番目の発話の話者ベクトルｒｔの結合ベクトルｃｔは次式で表される。
【００２４】
【数１】
2020052611.tif 000003
【００２５】
ここで、Ｔはベクトルの転置を表す記号である。この結合ベクトルｃｔと過去の発話単語特徴ベクトルと話者ベクトルを埋め込んだ発話系列情報ベクトルｕｔ−１をリカレントニューラルネットで扱う。リカレントニューラルネットワークを用いることで、現在までの発話単語特徴ベクトルと話者ベクトルを埋め込んだベクトルｕｔを構成することができる。つまり、ｕｔは次式に従い構成される。
【００２６】
【数２】
2020052611.tif 000004
【００２７】
ここで、ＲＮＮ（）は、リカレントニューラルネットワークの機能を持つ関数であり、学習によって求められるモデルパラメータを内包する。リカレントニューラルネットワークは前述のとおり公知の技術であるため、説明を省略する。
【００２８】
［タグ付け部１１４］
入力：ｔ番目までの発話単語特徴ベクトルと話者ベクトルを埋め込んだ発話系列情報ベクトルｕｔ
出力：ｔ番目の発話のタグｌｔ
動作：タグ付け部１１４は、予め設定したモデルパラメータと、ｔ番目の発話系列情報ベクトルｕｔから、ｔ番目の発話の分析結果を表すタグｌｔを決定する（Ｓ１１４）。タグは、会話のシーンを特定するタグであってもよいし、発話種別、発話者の感情、パラ言語情報などを特定するタグであってもよい。またタグ付け部１１４は、これらの種類の異なるタグを複数種類選択して決定してもよい。
【００２９】
タグ付け部１１４は、最初にソフトマックス関数を用いた変換により、各ラベルに対する事後確率ベクトルｏｔを生成する。つまり、ｏｔは次式に従う。
【００３０】
【数３】
2020052611.tif 000005
【００３１】
ここで、ＳＯＦＴＭＡＸ（）はソフトマックス関数を用いた変換関数であり、学習によって求められるモデルパラメータを内包する。ソフトマックス関数は、公知の技術である。ｏｔの各要素は各タグの確率を表し、ｋ番目の次元の値ｏｔｋはｋ番目のタグの確率を表す。なお、ｏｔは２以上の要素を持つベクトルである。最後に現在の発話のタグｌｔは次式に従い決定できる。
【００３２】
【数４】
2020052611.tif 000006
【００３３】
つまり、タグ付け部１１４は、確率最大の要素に対応したタグに決定する。
【００３４】
＜モデルパラメータ学習装置１２＞
以下、図３を参照して実施例１のモデルパラメータ学習装置の構成を説明する。同図に示すようにモデルパラメータ学習装置１２は、モデルパラメータ推定部１２１を含む。
【００３５】
［モデルパラメータ推定部１２１］
入力：Ｎ（≧１）個の「発話系列（単語系列の系列と話者ラベル系列）と発話系列に対応して正解となるタグであるラベル系列の組」
出力：モデルパラメータθ
動作：モデルパラメータ推定部１２１は、Ｎ（≧１）個の「発話系列（単語系列の系列と話者ラベル系列）とラベル系列の組」からタグ付け部１１４のモデルパラメータを決定する（Ｓ１２１）。なお、ステップＳ１２１において、発話単語特徴ベクトル変換部１１１、話者ベクトル変換部１１２、発話系列情報ベクトル生成部１１３がモデルパラメータを持つ場合には、これらのモデルパラメータも学習により決定される。
【００３６】
詳細なモデルパラメータは、発話単語特徴ベクトル変換部１１１、話者ベクトル変換部１１２、発話系列情報ベクトル生成部１１３、タグ付け部１１４の構成によって異なるが、ここではモデルパラメータ全体をθとおく。具体的には、発話単語特徴ベクトル変換部１１１や発話系列情報ベクトル生成部１１３のリカレントニューラルネットワークが持つモデルパラメータ、話者ベクトル変換部１１２における線形変換や、非線形変換に用いられるモデルパラメータ、タグ付け部１１４のソフトマックス関数が持つモデルパラメータ、などである。ここで、ｎ個目の音声データのｔ番目の発話（単語系列と話者ラベル）をＵｔｎとｔ番目のラベルをｌｔｎとする場合、モデルパラメータ全体は次の学習基準によって推定できる。
【００３７】
【数５】
2020052611.tif 000007
【００３８】
ここで、θ＾は推定されたモデルパラメータである。Ｔｎはｎ個目の音声データの発話数を表す。Ｐ（ｌｔｎ│Ｕｔｎ，θ）は、Ｕｔｎが与えられた場合のθに従ったｌｔｎの確率値を表し、ｎを省略する場合前述のｏｔの対応する要素の値に対応する。すなわち、モデルパラメータ推定部１２１は、モデルパラメータを、与えられたデータに対して最もうまく動作しやすくなる（予測確率が最も高くなる）ように推定する。
【実施例２】
【００３９】
以下、図５を参照して、前述の話者ベクトル変換部の代わりに、音声から直接話者の情報を表すベクトルを構成する話者ベクトル構成部を用いる実施例２のタグ推定装置の構成を説明する。同図に示すようにタグ推定装置２１は、発話単語特徴ベクトル変換部１１１と、話者ベクトル構成部２１２と、発話系列情報ベクトル生成部１１３と、ベクトル記憶部１１３Ａと、タグ付け部１１４を含み、話者ベクトル構成部２１２以外の構成は実施例１と同様である。本実施例のタグ推定装置２１によれば、話者のラベルが得られず、その音声のみが得られる場合であっても、実施例１と同様にタグを推定することができる。
【００４０】
図６を参照して実施例１とは異なる話者ベクトル構成部２１２の動作について説明する。
【００４１】
［話者ベクトル構成部２１２］
入力：ｔ番目の発話の音声
出力：ｔ番目の発話の話者ベクトルｒｔ
動作：話者ベクトル構成部２１２は、ｔ番目の発話の音声をｔ番目の発話の話者ベクトルｒｔに変換する（Ｓ２１２）。話者ベクトル構成部２１２は、音声から話者情報を表すベクトルを抽出する方法であれば任意の方法（例えばＥｎｄ−ｔｏ−ｅｎｄモデル）を利用できる。話者ベクトル構成部２１２は、例えばｉ−ｖｅｃｔｏｒ等の話者識別に利用するためのベクトル抽出方法を利用できる。ｉ−ｖｅｃｔｏｒは公知であるため説明を省略する。
【００４２】
＜モデルパラメータ学習装置１２＞
［モデルパラメータ推定部１２１］
本実施例において、モデルパラメータ学習装置１２のモデルパラメータ推定部１２１の入力と動作は以下のように変更される。
入力：Ｎ個の「発話系列（単語系列の系列と音声の系列）とラベル系列の組」動作：モデルパラメータ推定部１２１は、Ｎ個の「発話系列（単語系列の系列と音声の系列）とラベル系列の組」からタグ付け部１１４のモデルパラメータ（必要な場合は、発話単語特徴ベクトル変換部１１１、話者ベクトル構成部２１２、発話系列情報ベクトル生成部１１３のモデルパラメータ）を決定する。
【実施例３】
【００４３】
以下、図７を参照して、前述の発話単語特徴ベクトル変換部の代わりに、音声から直接発話内容を表すベクトルを構成する発話内容ベクトル構成部を用いる実施例３のタグ推定装置の構成を説明する。同図に示すようにタグ推定装置３１は、発話内容ベクトル構成部３１１と、話者ベクトル変換部１１２と、発話系列情報ベクトル生成部１１３と、ベクトル記憶部１１３Ａと、タグ付け部１１４を含み、発話内容ベクトル構成部３１１以外の構成は実施例１と同様である。本実施例のタグ推定装置３１によれば、発話の単語系列が得られず、その音声のみが得られる場合であっても、実施例１と同様にタグを推定することができる。
【００４４】
図８を参照して実施例１とは異なる発話内容ベクトル構成部３１１の動作について説明する。
【００４５】
［発話内容ベクトル構成部３１１］
入力：ｔ番目の発話の音声
出力：ｔ番目の発話の発話単語特徴ベクトルｗｔ
動作：発話内容ベクトル構成部３１１は、ｔ番目の発話の音声をｔ番目の発話の発話単語特徴ベクトルｗｔに変換する（Ｓ３１１）。発話内容ベクトル構成部３１１は、音声から発話内容を表すベクトルを抽出する方法であれば任意の方法を利用できる。発話内容ベクトル構成部３１１は、例えばメルケプストラム係数の平均ベクトルなどの音声認識に用いられるベクトル抽出方法を利用できる。メルケプストラム係数は公知であるため説明を省略する。
【００４６】
＜モデルパラメータ学習装置１２＞
【００４７】
［モデルパラメータ推定部１２１］
本実施例において、モデルパラメータ学習装置１２のモデルパラメータ推定部１２１の入力と動作は以下のように変更される。
入力：Ｎ個の「発話系列（音声の系列と話者ラベル系列）とラベル系列の組」
動作：モデルパラメータ推定部１２１は、Ｎ個の「発話系列（音声の系列と話者ラベル系列）とラベル系列の組」からタグ付け部１１４のモデルパラメータ（必要な場合は、発話内容ベクトル構成部３１１、話者ベクトル変換部１１２、発話系列情報ベクトル生成部１１３のモデルパラメータ）を決定する。
【実施例４】
【００４８】
以下、図９を参照して、前述の話者ベクトル変換部１１２の代わりに実施例２の話者ベクトル構成部２１２を、前述の発話単語特徴ベクトル変換部１１１の代わりに実施例３の発話内容ベクトル構成部３１１を同時に用いる実施例４のタグ推定装置の構成を説明する。同図に示すようにタグ推定装置４１は、発話内容ベクトル構成部３１１と、話者ベクトル構成部２１２と、発話系列情報ベクトル生成部１１３と、ベクトル記憶部１１３Ａと、タグ付け部１１４を含む。
【００４９】
本実施例のタグ推定装置４１の各構成は、実施例１〜３のタグ推定装置１１〜３１の同一番号を付した各構成と同じ動作をするため、これらの動作についての説明は省略する。
【００５０】
＜モデルパラメータ学習装置１２＞
【００５１】
［モデルパラメータ推定部１２１］
本実施例において、モデルパラメータ学習装置１２のモデルパラメータ推定部１２１の入力と動作は以下のように変更される。
入力：Ｎ個の「発話系列（音声の系列）とラベル系列の組」
動作：モデルパラメータ推定部１２１は、Ｎ個の「発話系列（音声の系列）とラベル系列の組」からタグ付け部１１４のモデルパラメータ（必要な場合は、発話内容ベクトル構成部３１１、話者ベクトル構成部２１２、発話系列情報ベクトル生成部１１３のモデルパラメータ）を決定する。
【００５２】
実施例に記載のタグ推定装置、タグ推定方法によれば、複数人会話のインタラクション情報を考慮したタグ付けを実現できる。具体的には、現在の発話のタグを推定する際に、現在の発話についての単語情報と話者情報、また現在より前の発話の単語情報とその話者情報を考慮してタグ付けを実現できる。これにより、従来技術よりもタグ付けの性能を高めることができる。
【００５３】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００５４】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００５５】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００５６】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００５７】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００５８】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００５９】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００６０】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００６１】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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