(57)【要約】【課題】ユーザの不快感を含む発話に対して適切な応答を選択する。【解決手段】不快感を示す発話を、不快感の内容に応じたクラスに分類する分類部と、分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する応答選択部とを有する情報処理装置である。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
不快感を示す発話を、前記不快感の内容に応じたクラスに分類する分類部と、
前記分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する応答選択部と
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記応答選択部は、前記不快感を示す発話の前に発話された内容に基づくドメインと前記クラスとに基づいて応答内容を選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記応答選択部は、複数の応答候補の中から前記応答内容を選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記分類部は、前記発話が複数のクラスに対応する場合に、所定の重み付けに基づいて前記発話を何れかのクラスに分類する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記所定の重み付けは、複数のクラスの間に設定される優先度である
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記所定の重み付けは、テキスト情報とは異なる、不快感を推測できる情報に基づいて設定される情報である
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記テキスト情報とは異なる情報は、前記発話の音量レベルに基づく情報である
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記分類部は、音量レベルが大きい発話に基づいて前記不快感を示す発話を所定のクラスに分類する
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記応答選択部は、前記発話をしたユーザと同じ属性のユーザの選択結果を参照して、前記複数の応答候補の中から一つの応答内容を選択する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記ドメインは、発話の話題に基づく設定される
請求項２に情報処理装置。
【請求項１１】
前記分類部は、前記発話の特徴に基づいて当該発話を前記クラスに分類する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記クラスは、否定、諦念、呼びかけ、悪口、急かし、これらを組み合わせたものの少なくとも二つを含む
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記応答選択部により選択された応答内容に基づく制御が行われる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
表示部を有し、
前記制御は、前記応答選択部により選択された応答内容に基づく情報を前記表示部に表示させる制御である
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
分類部が、不快感を示す発話を、前記不快感の内容に応じたクラスに分類し、
応答選択部が、前記分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する
情報処理方法。
【請求項１６】
分類部が、不快感を示す発話を、前記不快感の内容に応じたクラスに分類し、
応答選択部が、前記分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する
情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、ユーザの感情を推定し、推定した感情に対応する情報を提示する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−４１９８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような分野では、ユーザに対して提示される情報が必ずしも適切な情報とは限らない。提示される情報が不適切であると、ユーザが、不満や不快を示す単語を含む不快感を示す発話を行う。これらの発話がなされても、機器側が無反応や定型的な反応であると、ユーザが一層、不快感を覚えてしまうという問題があった。
【０００５】
本開示は、ユーザが発した不快感を示す発話に対して適切な対応を行うことができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示は、例えば、
不快感を示す発話を、不快感の内容に応じたクラスに分類する分類部と、
分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する応答選択部と
を有する情報処理装置である。
【０００７】
本開示は、例えば、
分類部が、不快感を示す発話を、不快感の内容に応じたクラスに分類し、
応答選択部が、分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する
情報処理方法である。
【０００８】
本開示は、例えば、
分類部が、不快感を示す発話を、不快感の内容に応じたクラスに分類し、
応答選択部が、分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する
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。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態の概要を説明する際に参照される図である。
【図２】図２は、実施の形態の概要を説明する際に参照される図である。
【図３】図３は、実施の形態の概要を説明する際に参照される図である。
【図４】図４は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、実施の形態に係る情報処理装置の動作例を説明する際に参照される図である。
【図６】図６は、実施の形態に係る情報処理装置で行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示の実施の形態等について図面を参照しながら説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
＜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。
【００１１】
＜実施の形態＞
本実施の形態では、情報処理装置としてスマートスピーカを例にした説明がなされる。スマートスピーカとは、ユーザと音声によるインタラクティブなやり取りを通じて、ユーザに様々な情報を提示する機器若しくはその機能を意味する。ユーザへの情報の提示は、音声や表示によりなされる。一般に、スマートスピーカは、可搬可能な程度の大きさ、形状を有している。なお、情報処理装置は、スマートスピーカに限定されることはなく、スマートホン、タブレット型コンピュータ、テレビジョン受信装置等の電子機器であっても良い。
【００１２】
なお、本明細書において使用される「ドメイン」とは、ユーザとスマートスピーカとの間で行われるやり取りの話題を意味する。ドメインの具体例としては、音楽再生や天気の確認、アラームセット、お薦めの観光スポットの要求等が挙げられる。ドメインは、ユーザとスマートスピーカとの間で行われるやり取りに含まれる単語を認識することにより特定することができる。
【００１３】
また、本明細書において使用される「クラス」とは、所定の感情を細分化したタイプを意味する。クラスの具体例としては、ユーザがスマートスピーカとのやり取りの中で覚えた不快感というネガティブな感情を細分化したものであり、より具体的には、「否定」、「諦念」、「呼びかけ」、「悪口」、「急かし」が挙げられる。
【００１４】
ユーザの発話に含まれる単語に基づいて、ユーザが不快感を示す発話（以下、不快発話と適宜、称する）を行ったことが検出される。そして、不快発話に含まれる単語に基づいて、不快発話のクラスが分類される。
【００１５】
クラスの一つである「否定」は、スマートスピーカが所望の挙動をしなかったときに否定をする意図が込められた発話のタイプである。このタイプに分類される具体的な不快発話の例としては、「これじゃないよ」、「違うって言っているよね」「こんな事もできないのかな」等が挙げられる。
【００１６】
クラスの一つである「諦念」は、スマートスピーカの使い勝手に愛想をつかし諦めてしまった意図が込められた発話のタイプである。このタイプに分類される具体的な不快発話の例としては、「もういいや」等が挙げられる。
【００１７】
クラスの一つである「呼びかけ」は、スマートスピーカの応答がなかったときに、スマートスピーカが動作をしているか否かを確認する発話のタイプである。このタイプに分類される具体的な不快発話の例としては、「もしもし」、「おーい、聞いている？」等が挙げられる。
【００１８】
クラスの一つである「悪口」は、スマートスピーカを罵倒する意図が込められた発話のタイプである。このタイプに分類される具体的な不快発話の例としては、「役に立たないね」、「お前は本当に馬鹿だね」、「ちゃんとしてね、アホ」等が挙げられる。
【００１９】
クラスの一つである「急かし」は、スマートスピーカが早く動作して欲しいという意図が込められた発話のタイプである。このタイプに分類される具体的な不快発話の例としては、「早くしてよ」、「早く返答して」等が挙げられる。
【００２０】
［実施の形態の概要］
本開示の理解を容易とするために、本実施の形態の概要について説明する。図１は、ユーザと本実施の形態に係るスマートスピーカ（以下、スマートスピーカ１と適宜、称する）との間で行われるやり取りの一例を示している。図１に示す例は、ユーザが所望する曲をスマートスピーカ１に指示し、スマートスピーカ１が曲を検索、再生する例である。即ち、図１に示す例のドメインは、音楽再生に関する事項である。
【００２１】
例えば、ユーザが「ＡＡ（アーティスト名「ＡＡＡ」の略称）の曲を再生して」とスマートスピーカ１に発話する。ユーザの要求に応じてスマートスピーカ１が「ＡＡの曲を再生します」と応答した上で、スマートスピーカ１が「ＡＡ」の曲と認識した曲を再生する。
【００２２】
スマートスピーカ１の音声認識精度にも一定の限界があり、スマートスピーカ１がユーザの音声を誤認識することもある。その結果、「ＡＡ」の曲と異なる曲が再生されてしまう場合もあり得る。「ＡＡ」の曲でない曲が再生された結果、ユーザは「これじゃないよ」という言葉、具体的にはクラス「否定」に分類される発話を行う。
【００２３】
ユーザの「これじゃないよ」という発話に対して、一般的なスマートスピーカでは、「これじゃないよ」という曲を検索してしまう。若しくは、ユーザの「これじゃないよ」という発話に対して、一般的なスマートスピーカでは、発話内容を認識することができず、無反応のままになってしまったり、謝罪の言葉を再生する等の定型的な対応しかすることができなかった。このようなスマートスピーカの対応では、ユーザは、「ＡＡ」の曲の再生を諦めて、スマートスピーカとのやり取りから離脱してしまう虞がある。
【００２４】
このような点に鑑み、本実施の形態に係るスマートスピーカ１は、クラス「否定」に対応する応答を行う。スマートスピーカ１は、例えば「失礼しました、この曲ではないのですね、もう一度お願いします」との音声を再生する。スマートスピーカ１の応答には、クラス「否定」に対する謝罪だけではなく、ドメインである音楽再生にも関連した内容となっている。
【００２５】
係るスマートスピーカ１の応答がなされると、ユーザは、自身の「否定」という不快感をスマートスピーカ１が検知したことを認識することができる。ユーザは、スマートスピーカ１が自身の不快感を検知したことに一定の満足感を得、スマートスピーカ１とのやり取りを継続しようという意識になる。例えば、「ＡＡ」ではなく、正式なアーティスト名である「ＡＡＡ」で曲の検索を行うように、スマートスピーカ１に対して指示する。このように、曲の検索に失敗した場合に、ユーザがスマートスピーカ１とのやり取りから離脱してしまうことを防止することができる。
【００２６】
図２は、ユーザと本実施の形態に係るスマートスピーカ１との間で行われるやり取りの他の例を示している。図２に示す例は、ユーザが東京の天気をスマートスピーカ１に尋ねる例である。即ち、図２に示す例のドメインは、天気の確認に関する事項である。
【００２７】
例えば、ユーザが「東京の天気を教えて」と発話したとする。発話の音量レベルが小さい等の理由で、スマートスピーカ１が発話内容を解析できず、ユーザの発話に対して無反応になったとする。これに対してユーザは「もしもし？」とクラス「呼びかけ」に分類される発話を行う。
【００２８】
一般的に「もしもし？」は起動ワードではないため、スマートスピーカは、無反応のスマートスピーカが無反応のままになり、ユーザがスマートスピーカとの間のやり取りから離脱してしまう虞がある。ただし「もしもし？」が起動ワードと設定されているスマートスピーカの場合は、無反応のままになる反応とは限らない。
【００２９】
そこで、本実施の形態に係るスマートスピーカ１は、クラス「呼びかけ」に対応する応答を行う。例えば、スマートスピーカ１は、「すみません、聞いていませんでした。もう一度お願いします。」という音声を再生する、ユーザは、「呼びかけ」に対応する応答をスマートスピーカ１がしたことから、もう一度「東京の天気を教えて」と発話する。このように、音声認識の精度の問題等によりスマートスピーカ１が一時的に無反応になった場合でもスマートスピーカ１が「呼びかけ」に対応する返答をするので、ユーザがスマートスピーカ１とのやり取りから離脱してしまうことを防止することができる。
【００３０】
図３は、ユーザと本実施の形態に係るスマートスピーカ１との間で行われるやり取りの他の例を示している。図３に示す例は、お薦めのお出かけ場所をユーザがスマートスピーカ１に尋ねる例である。即ち、図３に示す例のドメインは、お手かけの場所に関する事項である。
【００３１】
例えば、ユーザが「おすすめのお出かけ先を探して」と発話したとする。当該発話に応じて、スマートスピーカ１が「こちらはいかがでしょうか？」という音声を再生すると共に、おすすめのお出かけ先をユーザに表示等により提示する。スマートスピーカ１により提示されたおすすめのお出かけ先がユーザにとって面白くない場所ばかりであったので、思わずユーザが「つまらないよ、バカ」とスマートスピーカ１を罵倒する発話を行った例を考える。
【００３２】
一般的なスマートスピーカでは「バカ」等に対する検索結果が存在せず、スマートスピーカが無反応になってしまう。しかしながら、本実施の形態に係るスマートスピーカ１では、クラス「悪口」に対応する応答が再生される。更に、ドメインが考慮されることにより、より適切な応答を行うことができる。具体的には、スマートスピーカ１は、「申し訳ございません、お出かけスポットに関してもっと精進します」という音声を再生する。係る音声が再生されることで、ユーザが自身の不快感をスマートスピーカ１が理解したことを認識し、気持ちを落ち着かせることができる。
【００３３】
［情報処理装置の構成例］
図４は、スマートスピーカ１の構成例を示すブロック図である。スマートスピーカ１は、音声認識部１０１、形態素解析部１０２、特徴量算出部１０３、分類モデル部１０４、データ格納部１０５、応答選択部１０６、音声出力部１０７及び表示部１０８を有している。分類モデル部１０４は、分類部１０４Ａ及び分類モデル学習部１０４Ｂを有している。
【００３４】
音声認識部１０１は、マイクロホン等の音声入力部（不図示）により受け付けられた、ユーザの発話（音声）をテキスト情報に変換する。音声認識部１０１は、テキスト情報を形態素解析部１０２に出力する。
【００３５】
形態素解析部１０２は、音声認識部１０１から供給されたテキスト情報を形態素（意味を持つ表現要素の最小単位）に分割する。形態素解析部１０２は、形態素を特徴量算出部１０３に出力する。
【００３６】
特徴量算出部１０３は、形態素解析部１０２により形態素に分割された各形態素（離散的な表現）から対応する特徴量を算出する。特徴量は、所定次元数のベクトル（連続的な表現）により表すことができる。特徴量算出部１０３により算出された特徴量が分類モデル部１０４に出力される。
【００３７】
分類モデル部１０４が有する分類部１０４Ａは、特徴量算出部１０３から供給される特徴量に基づいて、入力である発話が不快感を含む発話である場合に、当該発話がどのクラスに属するのかを分類する。分類部１０４Ａは、所定の分類モデルに従って不快感を含む発話がどのクラスに属するのかを分類する。分類部１０４Ａによる分類結果がデータ格納部１０５に記憶されると共に、応答選択部１０６に供給される。分類部１０４Ａで使用される分類モデルは、分類モデル学習部１０４Ｂによって学習されたモデルである。分類モデル学習部１０４Ｂは、データ格納部１０５に格納された情報を参照して分類モデルを学習する。
【００３８】
データ格納部１０５は、種々の情報を記憶するものである。データ格納部１０５としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、光磁気記憶デバイス等が挙げられる。データ格納部１０５は、スマートスピーカ１に着脱自在とされるものでも良い。例えば、データ格納部１０５には、不快発話のテキスト情報と分類部１０４Ａにより分類されたラベルとが対応付けられて記憶される。データ格納部１０５に記憶される情報は、例えば、ユーザ毎に区別されて記憶される。ユーザの認識は、スマートスピーカ１により自動で行われても良いし、ユーザ入力により行われても良い。また、データ格納部１０５には、スマートスピーカ１に入力された発話が時系列や、応答選択部１０６による応答選択の履歴等が記憶される。
【００３９】
応答選択部１０６は、分類部１０４Ａによる分類結果に基づいて、ユーザに対する応答候補をデータ格納部１０５から検索する。応答選択部１０６は、検索結果が１個の場合には当該応答候補をユーザへの応答内容として選択する。また、応答選択部１０６は、検索結果が複数の場合には当該応答候補の中から１個の応答候補をユーザへの応答内容として選択する。
【００４０】
音声出力部１０７は、音声を出力するものであり、例えば、音声処理回路やスピーカを含むものである。応答選択部１０６により選択された応答内容が、音声出力部１０７から音声により再生される。
【００４１】
表示部１０８は、静止画や動画を表示するディスプレイや映像処理回路を含むものである。表示部１０８としては、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)や有機ＥＬ（Electro Luminescence）等を挙げることができる。
【００４２】
以上、スマートスピーカ１の構成例について説明したが、上述した構成の一部をスマートスピーカ１が有しない構成でも良い。例えば、スマートスピーカ１が表示部１０８を有しない構成でも良い。また、スマートスピーカ１がネットワークを介して外部機器から各種の情報を取得できるようにしても良い。例えば、スマートスピーカ１がネットワークに接続するための通信部等を有していても良い。また、スマートスピーカ１の一部の機能がクラウド上の機器や外部機器により実行されても良い。例えば、データ格納部１０５をクラウド上のサーバ装置が有する構成でも良い。また、外部機器の音声出力部が音声出力部１０７として利用されるようにしても良い。また、分類モデル学習部１０４Ｂを外部機器が有する構成とし、外部機器において分類モデルの学習が行われるようにしても良い。
【００４３】
［スマートスピーカの動作例］
図５は、スマートスピーカ１の動作例を説明するための図である。ユーザによる発話がスマートスピーカ１に入力され、当該発話に対応する音声データに対して音声認識部１０１による音声認識処理が行われる。音声認識部１０１による音声認識結果に応じて、テキストデータＤ１が生成される。生成されたテキストデータＤ１が形態素解析部１０２に入力される。
【００４４】
テキストデータＤ１に対して形態素解析部１０２による形態素解析処理が行われる。形態素解析処理により、発話が形態素に分割された形態素解析データＤ２が生成される。形態素解析データＤ２が特徴量算出部１０３に入力される。
【００４５】
特徴量算出部１０３は、形態素解析データＤ２を公知の方法により定数次元のベクトルに変換し、変換したベクトルを特徴量データＤ３として設定する。特徴量データＤ３が分類部１０４Ａに入力される。
【００４６】
分類部１０４Ａは、特徴量データＤ３に対して分類モデルに従った分類処理を行い、ユーザの発話が不快発話であるか否かを判定する。更に、分類部１０４Ａは、ユーザの発話が不快発話である場合に、不快発話に対してラベル付けを行う。ラベル付けとは、上述した５個のクラスのうちのどのクラスであるのかを設定することを意味する。分類部１０４Ａは、ラベル付けの結果を応答選択部１０６に出力する。なお、ユーザの発話の履歴や、分類部１０４Ａによる分類結果は、データ格納部１０５に時系列に記憶される。
【００４７】
応答選択部１０６は、分類部１０４Ａによる分類結果に対応する応答候補をデータ格納部１０５から検索する。検索の結果、例えば、複数の応答候補を含むテキスト集合履歴データＤ４が検索される。応答選択部１０６は、テキスト集合履歴データＤ４から１個のテキストデータＤ５を選択する。応答選択部１０６は、選択したテキストデータＤ５を音声出力部１０７に出力する。音声出力部１０７からテキストデータＤ５が再生される。これにより、クラスに対応する応答がユーザに対してなされる。なお、応答選択部１０６は、例えば、データ格納部１０５に記憶されているユーザの発話履歴からドメインを抽出し、ドメインに関連するような応答候補を選択することが好ましい。これにより、応答内容がドメインに関連するものとなり、ユーザに対してより適切な応答内容とすることができる。ドメインは、不快感を示す発話の前に発話された内容に基づいて、公知の方法を適用することにより特定することができる。
【００４８】
図６は、実施の形態に係るスマートスピーカ１で行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【００４９】
処理が開始されると、ステップＳＴ１では、ユーザの音声がスマートスピーカ１に入力される。そして、処理がステップＳＴ２に進む。
【００５０】
ステップＳＴ２では、音声認識部１０１による音声認識処理が行われる。そして、処理がステップＳＴ３に進む。
【００５１】
ステップＳＴ３では、形態素解析部１０２による形態素解析処理が行われる。そして処理がステップＳＴ４に進む。
【００５２】
ステップＳＴ４では、特徴量算出部１０３による特徴量算出処理が行われる。そして、処理がステップＳＴ５に進む。
【００５３】
ステップＳＴ５では、分類部１０４Ａが、特徴量算出部１０３が算出した特徴量に基づいて、ユーザの発話が不快発話であるか否かを判断する。分類部１０４Ａが、ユーザの発話が不快発話でないと判断した場合には、処理がステップＳＴ６に進む。
【００５４】
ステップＳＴ６及びステップＳＴ７に係る処理は、通常のスマートスピーカで行われる処理と同様の処理である。ステップＳＴ６では、発話の意味が解析される。そして、処理がステップＳＴ７に進む。ステップＳＴ７では、解析された発話の意味に対応するアプリケーションが起動する。図示は省略しているが、スマートスピーカ１は、ステップＳＴ６及びステップＳＴ７の処理を実行するためのＣＰＵ（Central Processing Unit）やアプリケーションを実行するためのＩＣ（Integrated Circuit）等を有している。そして処理が終了する。
【００５５】
ステップＳＴ５において、分類部１０４Ａが、ユーザの発話が不快発話であると判断した場合には、処理がステップＳＴ８に進む。ステップＳＴ８では、分類部１０４Ａが分類処理を行うことで、不快発話に対応するクラスを分類する。分類結果が、データ格納部１０５に記憶される。また、分類結果が、応答選択部１０６に供給される。そして、処理がステップＳＴ９に進む。
【００５６】
ステップＳＴ９では、応答選択部１０６が、クラスに対応する履歴がデータ格納部１０５にあるか否かを検索する。クラスに対応する履歴とは、所定のクラスに分類された発話に対してなされた応答の履歴を意味する。データ格納部１０５に履歴がない場合は、処理がステップＳＴ１０に進む。
【００５７】
ステップＳＴ１０では、クラスに即した応答内容が応答選択部１０６により選択される。例えば、データ格納部１０５には、クラス毎に対応付けられた応答内容が記憶されている。応答選択部１０６は、分類部１０４Ａから供給された分類結果であるクラスに対応する応答内容を、データ格納部１０５から読み出して選択する。そして、処理がステップＳＴ１２に進む。
【００５８】
データ格納部１０５に履歴がある場合は、処理がステップＳＴ１１に進む。ステップＳＴ１１では、応答選択部１０６が、クラスに対応し、且つ、履歴に即した応答内容を選択する。例えば、クラス「悪口」には、複数の応答候補が対応付けられてデータ格納部１０５に記憶されている。複数の応答候補を記憶しているのは、クラス「悪口」に対応する応答候補が１個であると応答内容が画一的になってしまうからである。応答選択部１０６は、過去にクラス「悪口」と判断された発話に対してなされた応答内容と異なる応答内容を有する応答候補を選択する。これにより、同じクラスに分類された発話に対する応答内容が画一的になってしまうことを防止することができる。そして処理がステップＳＴ１２に進む。
【００５９】
ステップＳＴ１２では、応答選択部１０６により選択された応答内容が音声出力部１０７から再生される。そして、処理がステップＳＴ１３に進む。
【００６０】
ステップＳＴ１３では、スマートスピーカ１に対する音声入力の有無が判断され、ユーザの発話の有無が判断される。ユーザの発話があれば処理がステップＳＴ１に戻り、ユーザの発話がなければ処理が終了する。
【００６１】
以上、説明した本実施の形態によれば、スマートスピーカ１が、ユーザの不快感に対応する反応を提示することができる。従って、スマートスピーカ１の無反応状態や不快発話に対する不適切な応答等にユーザが呆れて、ユーザが、スマートスピーカ１とのやり取りから離脱してしまうことを防止することができる。
【００６２】
＜変形例＞
以上、本開示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。
【００６３】
「変形例１」
上述した実施の形態において、例えば、「早くしろよ、馬鹿！」のような発話、即ち、クラスとして「急かし」と「悪口」とに対応する発話がなされる可能性もある。この場合、分類部１０４Ａは、所定の重み付けに基づいて、発話を何れかのクラスに分類する。
【００６４】
所定の重み付けは、複数のクラスの間に設定される優先度である。例えば、クラス「悪口」とクラス「急かし」の両方に対応する発話の場合には、「悪口」を発したユーザをなだめることが重要であると考えられる。そこで、クラス「悪口」は、クラス「急かし」より優先度が高く設定される。分類部１０４Ａは、係る優先度を参照して、クラスとして「急かし」と「悪口」とに対応する発話がなされた場合に、クラスの分類結果として「悪口」を応答選択部１０６に出力する。応答選択部１０６によりクラス「悪口」に対応する応答内容が選択される。
【００６５】
所定の重み付けは、テキスト情報ではないが、感情（上述した例では不快感）を推測できる情報に基づいて設定される優先度でも良い。感情を推測できる情報は、例えば、発話の音量レベルに基づく情報である。具体的には「早くしろよ、馬鹿」のような発話がなされた場合に、「早くしろよ」が大きな声で「馬鹿」が小さな声で発せられたとする。一般に、不快感を覚えたユーザは、より大きいな声で発話する。従って、発話の音量レベルが大きいほどユーザがより不快に感じていると推測することができる。そこで、分類部１０４Ａは、音量レベルが大きい発話である「早くしろ」に重みをつけ、発話をクラス「急かし」に分類する。感情を推測できる情報は、画像に対する認識結果である情報でも良い。画像は、例えば、ユーザの顔画像である。一般に、不快感を覚えたユーザは、顔をしかめて発話する。そこで、分類部１０４Ａは、顔画像に対する認識結果に基づいて、より不快そうな顔をしている際になされた発話に重みをつける。そして、分類部１０４Ａは、重みをつけた発話に基づいて、一連の発話を適宜なクラスに分類するようにしても良い。画像は、顔画像以外の画像、例えば、ユーザの身振りや手振りを撮影して得られる画像でも良い。画像に含まれるユーザの身振りや手振りに基づいてユーザの感情（例えば、不快感）が推測されても良い。所定の重み付けは、語順に基づいて設定される優先度でも良い。分類部１０４Ａは、例えば、始めの発話がユーザの不快感を如実に示しているものとして、始めの発話に基づいて一連の発話を適宜なクラスに分類しても良い。
【００６６】
また、分類部１０４Ａは、上述した発話に対応する複数のクラスをすべて扱うようにしても良い。即ち、分類部１０４Ａは、クラス「悪口」、「急かし」の両方を出力する。応答選択部１０６は、両方のクラスに対応する応答内容（例えば、「申し訳ございません！（悪口に対する応答）、早くいたします！！（急かしへの対応）」との内容）を選択する。クラスが多くなると応答内容が複雑となる虞があることから、より短い表現で各クラスへの対応を表す応答内容とすることが好ましい。
【００６７】
「変形例２」
応答選択部１０６が複数の応答候補から１個の応答内容を選択する場合に、発話をしたユーザと同じ属性のユーザに対する履歴を参照して、１個の応答内容を選択するようにしても良い。例えば、２０代の男性がスマートスピーカ１に発話したとする。発話が例えばクラス「悪口」に分類される不快発話であり、それに対応する応答候補が複数、選択されたとする。応答選択部１０６は、複数の応答候補から１個の応答内容を選択する際に、複数の応答候補のうち、２０代の男性に対してなされた応答内容と同じ内容を含む候補を応答内容として選択する。これにより、スマートスピーカ１がより適切な応答を行うことができる。
【００６８】
「その他の変形例」
応答選択部１０６により選択された応答内容に基づく制御が行われても良い。例えば、応答選択部１０６により選択された応答内容に基づく情報を表示部１０８に表示させる制御が行われても良い。具体的には、応答選択部１０６により選択された応答内容を再生する際に、表示部１０８に謝罪をする人物等のアイコンが表示されても良い。また、ドメインが音楽再生の場合には、アーティスト名やアルバム名を表示部１０８に表示させ、表示部１０８に対するタッチ操作等に応じてアーティスト名等を修正できるようにしても良い。また、申し訳なさそうな顔（例えば、無表情）をするキャラクターを表示部１０８に表示させても良い。
【００６９】
スマートスピーカ１の筐体が異なる発光色で発光するようにしても良い。そして、応答選択部１０６により選択された応答内容を再生する際に、スマートスピーカ１の筐体の色を変化させるようにしても良い。また、音声出力部１０７から再生される音声のイントネーションのパターン等が変更されるようにしても良い。
【００７０】
不快感の内容に応じたクラスは、上述した５個のクラスに限定されるものではなく、他の内容のクラス（例えば、５個のクラスの少なくとも一部を組み合わせたクラス）であっても良い。
【００７１】
本開示は、不快感等のネガティブな感情に限らず、他の感情、例えば、喜びとのポジティブな感情に対しても適用することができる。
【００７２】
上述した処理における、一部の処理の順序が入れ替わっても良いし、一部の処理が並列的に行われても良い。
【００７３】
本開示は、装置、方法、プログラム、システム等により実現することもできる。例えば、上述した実施の形態で説明した機能を行うプログラムをダウンロード可能とし、実施の形態で説明した機能を有しない装置が当該プログラムをダウンロードしてインストールすることにより、当該装置において実施の形態で説明した制御を行うことが可能となる。本開示は、このようなプログラムを配布するサーバにより実現することも可能である。また、各実施の形態、変形例で説明した事項は、適宜組み合わせることが可能である。
【００７４】
なお、本開示中に例示された効果により本開示の内容が限定して解釈されるものではない。
【００７５】
本開示は、以下の構成も採ることができる。
（１）
不快感を示す発話を、前記不快感の内容に応じたクラスに分類する分類部と、
前記分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する応答選択部と
を有する情報処理装置。
（２）
前記応答選択部は、前記不快感を示す発話の前に発話された内容に基づくドメインと前記クラスとに基づいて応答内容を選択する
（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記応答選択部は、複数の応答候補の中から前記応答内容を選択する
（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記分類部は、前記発話が複数のクラスに対応する場合に、所定の重み付けに基づいて前記発話を何れかのクラスに分類する
（１）から（３）までの何れかに記載の情報処理装置。
（５）
前記所定の重み付けは、複数のクラスの間に設定される優先度である
（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記所定の重み付けは、テキスト情報とは異なる、不快感を推測できる情報に基づいて設定される情報である
（４）に記載の情報処理装置。
（７）
前記テキスト情報とは異なる情報は、前記発話の音量レベルに基づく情報である
（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記分類部は、音量レベルが大きい発話に基づいて前記不快感を示す発話を所定のクラスに分類する
（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記応答選択部は、前記発話をしたユーザと同じ属性のユーザの選択結果を参照して、前記複数の応答候補の中から一つの応答内容を選択する
（３）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記ドメインは、発話の話題に基づく設定される
（２）に情報処理装置。
（１１）
前記分類部は、前記発話の特徴に基づいて当該発話を前記クラスに分類する
（１）から（１０）までの何れかに記載の情報処理装置。
（１２）
前記クラスは、否定、諦念、呼びかけ、悪口、急かし、これらを組み合わせたものの少なくとも二つを含む
（１）から（１１）までの何れかに記載の情報処理装置。
（１３）
前記応答選択部により選択された応答内容に基づく制御が行われる
（１）から（１２）までの何れかに記載の情報処理装置。
（１４）
表示部を有し、
前記制御は、前記応答選択部により選択された応答内容に基づく情報を前記表示部に表示させる制御である
（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
分類部が、不快感を示す発話を、前記不快感の内容に応じたクラスに分類し、
応答選択部が、前記分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する
情報処理方法。
（１６）
分類部が、不快感を示す発話を、前記不快感の内容に応じたクラスに分類し、
応答選択部が、前記分類部により分類されたクラスに基づく応答内容を選択する
情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【符号の説明】
【００７６】
１・・・スマートスピーカ、１０３・・・特徴量算出部、１０４Ａ・・・分類部、１０６・・・応答選択部
【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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