(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレータと顧客との通話から用件区間を抽出する用件区間抽出方法であって、
予め用意した学習用の複数の通話の中でオペレータが発した単語を抽出し、前記学習用の複数の通話のうち当該各単語が含まれる通話の頻度（以下、「単語出現頻度」という。）を求める単語出現頻度計算ステップと、
前記通話に含まれるオペレータによる複数の発話について、各発話の発話出現頻度を、発話に含まれる各単語の単語出現頻度の平均値として求める発話出現頻度計算ステップと、
前記学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各発話の出現位置と発話出現頻度に基づき、複数の典型発話を抽出する典型発話抽出ステップと、
通話内での前記典型発話の出現位置の平均値（以下、「典型発話平均出現位置」という。）を求める典型発話平均出現位置計算ステップと、
前記複数の典型発話に含まれる単語を抽出し、前記複数の典型発話のうち当該各単語が含まれる典型発話の頻度と、典型発話以外のオペレータによる発話のうち当該各単語が含まれる発話の頻度と、を求め、所定の手法により、典型発話内にのみ偏って出現する単語（以下、「特徴的単語」という。）を抽出する特徴的単語抽出ステップと、
入力された用件区間抽出対象の通話について、当該通話に含まれるオペレータによる複数の発話を前記典型発話平均出現位置に基づき絞り込み、絞り込んだ各発話に含まれる前記特徴的単語の個数に基づき、どの発話が用件区間の終了発話であるかを特定し、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話とすることにより用件区間を決定する用件区間決定ステップと、
を実行する用件区間抽出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の用件区間抽出方法において、
前記通話は音声認識結果であって、
前記予め用意した学習用の複数の通話は、音声認識結果の信頼度に基づき選別されたものであることを特徴とする用件区間抽出方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の用件区間抽出方法において、
前記発話出現頻度計算ステップは、各発話の発話出現頻度を、発話の冒頭の所定個数の単語の単語出現頻度の平均値として求めることを特徴とする用件区間抽出方法。
【請求項４】
オペレータと顧客との通話から用件区間を抽出する用件区間抽出装置であって、
予め用意した学習用の複数の通話の中でオペレータが発した単語を抽出し、前記学習用の複数の通話のうち当該各単語が含まれる通話の頻度（以下、「単語出現頻度」という。）を求める単語出現頻度計算手段と、
前記通話に含まれるオペレータによる複数の発話について、各発話の発話出現頻度を、発話に含まれる各単語の単語出現頻度の平均値として求める発話出現頻度計算手段と、
前記学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各発話の出現位置と発話出現頻度に基づき、複数の典型発話を抽出する典型発話抽出手段と、
通話内での前記典型発話の出現位置の平均値（以下、「典型発話平均出現位置」という。）を求める典型発話平均出現位置計算手段と、
前記複数の典型発話に含まれる単語を抽出し、前記複数の典型発話のうち当該各単語が含まれる典型発話の頻度と、典型発話以外のオペレータによる発話のうち当該各単語が含まれる発話の頻度と、を求め、所定の手法により、典型発話内にのみ偏って出現する単語（以下、「特徴的単語」という。）を抽出する特徴的単語抽出手段と、
用件区間抽出対象の通話が入力され、当該通話に含まれるオペレータによる複数の発話を前記典型発話平均出現位置に基づき絞り込み、絞り込んだ各発話に含まれる前記特徴的単語の個数に基づき、どの発話が用件区間の終了発話であるかを特定し、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話とすることにより用件区間を決定する用件区間決定手段と、
を備える用件区間抽出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の用件区間抽出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話から用件区間を抽出する用件区間抽出方法、装置、及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話内容を音声認識し、テキストマイニングの技術を用いて対話を分析する取り組みがある。この取り組みにおいて、顧客の用件（どのような要望・不満を持って電話をしてきたか等）を分析することは、顧客の動向把握等の観点から重要度が高い。
【０００３】
対話の中で顧客がオペレータに用件を伝える区間（用件区間）は、ひとつの話題であると捉えることができるため、このような用件区間の抽出に際しては話題分割の技術が用いられてきた。
【０００４】
話題分割の技術の一つとして、話題に依存した特徴的なキーワードを利用して話題を分割する手法が挙げられる（非特許文献１）。特徴的なキーワードは、話題が既知である文章中から話題に対するキーワードの出現傾向を求め、その傾向を利用して話題を同定する。この技術は、ニュース音声のようにセグメントごとの話題が明確に分かれているタスクに効果的である。
【０００５】
話題分割の別の技術として、話題の転換点で用いられる談話標識を利用して話題を分割する手法が挙げられる（非特許文献２）。談話標識は、発話のポーズ情報から話題の区切れ目候補を選択し、その付近における単語頻度、文書頻度に基づいて抽出する。そして、抽出した話題標識が、ある閾値以上の個数含まれる発話を話題境界として抽出する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】大附克年、松岡達雄、松永昭一、古井貞熙、「ニュース音声を対象とした大語彙連続音声認識と話題抽出」、電子情報通信学会技術研究報告、1997、SP97-27
【非特許文献２】長谷川将宏、秋田祐哉、河原達也、「談話標識の抽出に基づいた講演音声の自動インデキシング」、情報処理学会研究報告、2001、NL-143-11、SLP-36-6、p.75-82
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話音声、すなわち人と人との話し言葉音声の場合、ニュース音声や講演音声とは異なり、明確に話題を示すようなキーワードや話題転換時の特徴であるポーズ情報を得ることが難しい。また、自由発話の音声であり冗長な表現が大量に含まれているため、用件とは全く関係の無い発話が邪魔をして正確に分析することが難しい。更に、用件が非常に簡潔な場合には、言語的な情報が十分に得られない。これらの理由から、従来の話題分割の技術では用件区間を正確に捉えることが困難であった。
【０００８】
本発明の目的は、コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話から用件区間を正確に抽出することが可能な用件区間抽出方法、装置、及びそのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の用件区間抽出方法は、単語出現頻度計算ステップと発話出現頻度計算ステップと典型発話抽出ステップと典型発話平均出現位置計算ステップと特徴的単語抽出ステップと用件区間決定ステップとを実行する。
【００１０】
単語出現頻度計算ステップは、予め用意した学習用の複数の通話の中でオペレータが発した各単語が、或る通話に含まれる頻度（以下、「単語出現頻度」という。）を求める。
【００１１】
発話出現頻度計算ステップは、前記通話に含まれるオペレータによる複数の発話について、各発話の発話出現頻度を、発話に含まれる各単語の単語出現頻度の平均値として求める。
【００１２】
典型発話抽出ステップは、前記学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各発話の出現位置と発話出現頻度に基づき、複数の典型発話を抽出する。
【００１３】
典型発話平均出現位置計算ステップは、通話内での前記典型発話の出現位置の平均値（以下、「典型発話平均出現位置」という。）を求める。
【００１４】
特徴的単語抽出ステップは、前記複数の典型発話に含まれる各単語が、或る典型発話に含まれる頻度と、当該各単語が、典型発話以外のオペレータによる或る発話に含まれる頻度と、を求め、所定の手法により、典型発話内にのみ偏って出現する単語（以下、「特徴的単語」という。）を抽出する。
【００１５】
用件区間決定ステップは、入力された用件区間抽出対象の通話について、当該通話に含まれるオペレータによる複数の発話を前記典型発話平均出現位置に基づき絞り込み、絞り込んだ各発話に含まれる前記特徴的単語の個数に基づき、どの発話が用件区間の終了発話であるかを特定し、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話とすることにより用件区間を決定する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の用件区間抽出方法、装置、及びそのプログラムによれば、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話として特定し、更に、学習用の通話データから、用件終了時に発せられる典型的なフレーズに特徴的に現れる単語を抽出し、これを用いて用件区間抽出対象の通話について用件区間の終了位置を特定することで、コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話から用件区間を正確に抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】用件区間抽出装置１００の機能ブロック図。
【図２】用件区間抽出装置１００の処理フロー例を示す図。
【図３】単語出現頻度計算手段１１０の処理フロー例を示す図。
【図４】発話出現頻度計算手段１２０の処理フロー例を示す図。
【図５】典型発話抽出手段１３０の処理フロー例を示す図。
【図６】典型発話平均出現位置計算手段１４０の処理フロー例を示す図。
【図７】特徴的単語抽出手段１５０の処理フロー例を示す図。
【図８】用件区間決定手段１６０の処理フロー例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
コンタクトセンタでは、顧客が用件をもって電話をかけてくるため、通話の冒頭（オペレータの挨拶の後）から用件の伝達が始まる。そのため、一般にそこが用件区間の開始位置と観念できる。また、用件終了時には、オペレータは典型的なフレーズで話題を変える傾向があるため、通話内でこの典型的なフレーズに係る発話があった所が用件区間の終了位置であると判断できる。本発明の用件区間抽出装置はこのような考えの下で、学習用の通話データから用件終了時に発せられる典型的なフレーズに特徴的に現れる単語を抽出し、これを用いて用件区間抽出対象の通話について用件区間の終了位置を特定することにより、その通話の用件区間を抽出する。
【実施例１】
【００１９】
図１に本発明の用件区間抽出装置１００の機能ブロック図を、図２に処理フロー（ステップＳ１〜Ｓ６）を示す。
【００２０】
用件区間抽出装置１００は、単語出現頻度計算手段１１０と発話出現頻度計算手段１２０と典型発話抽出手段１３０と典型発話平均出現位置計算手段１４０と特徴的単語抽出手段１５０と用件区間決定手段１６０とを備える。大まかな役割分担としては、単語出現頻度計算手段１１０と発話出現頻度計算手段１２０と典型発話抽出手段１３０と典型発話平均出現位置計算手段１４０と特徴的単語抽出手段１５０とが、学習用の通話データを用いて、用件終了時にオペレータが発する典型フレーズ内に特徴的に現れる単語を特定し、これを用いて用件区間決定手段１６０が、用件区間抽出対象の通話から用件区間を抽出する。
【００２１】
単語出現頻度計算手段１１０は、予め用意した学習用の複数の通話の中でオペレータが発した各単語が、或る通話に含まれる頻度（単語出現頻度）を求める（Ｓ１）。ここで、本発明でいう通話とは、公知の音声認識技術による音声認識結果として得られた通話データである。また、オペレータの典型的な言い回しを捉える手法であるため、音声認識結果はオペレータの発話のみを使用する。また、学習に用いる通話データは多いほど、精度よく用件終了時の典型フレーズに特徴的に現れる単語を特定することができるため、なるべく大量に用意することが望ましい。
【００２２】
単語Ｗｉが出現する通話音声認識結果の個数をMiであるとき、単語Wiの単語出現頻度DFiは、通話音声認識結果の個数がＮであるとき、
DFi＝Mi／Ｎ
により求めることができる。
【００２３】
図３に単語出現頻度計算手段１１０における処理フロー例を示す。複数の通話音声認識結果からオペレータの発話に係る単語Wiを抽出し（Ｓ１−１）、単語Wiを含む通話数Miをカウントし（Ｓ１−２）、通話数Miを全通話数Ｎで割って単語出現頻度DFiを求める（Ｓ１−３）。これをオペレータの発話に係る全ての単語について実行する。
【００２４】
発話出現頻度計算手段１２０は、単語出現頻度計算手段１１０で用いた学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる複数の発話について、各発話の発話出現頻度を、発話に含まれる各単語の単語出現頻度の平均値として求める（Ｓ２）。これにより、各発話（フレーズ）の通話内での使われ易さが数値化される。
【００２５】
発話ｉが含む単語の個数がNi、発話ｉが含むそれぞれの単語の単語出現頻度がDFi_0、DFi_1、DFi_2、・・・、DFi_Ni-1であるとすると、発話ｉの発話出現頻度UDFiは次式により求めることができる。
【００２６】
【数１】
0005406806.tif 000002
【００２７】
ここで、発話ｉに含まれる各単語の単語出現頻度DFi_jの総和を単語の総個数Niで割って平均化（正規化）したものを発話出現頻度UDFiとしているのは、含まれる単語の総個数Niが発話により異なるため、横並びでの比較を可能とするためである。
【００２８】
図４に発話出現頻度計算手段１２０における処理フロー例を示す。複数の通話音声認識結果からオペレータの発話ｉを抽出し（Ｓ２−１）、発話ｉに含まれる各単語の単語出現頻度DFi_jの総和を求め（Ｓ２−２）、これを発話ｉに含まれる単語の総個数Niで割って平均化（正規化）する（Ｓ２−３）。これをオペレータによる全ての発話について実行する。
【００２９】
典型発話抽出手段１３０は、単語出現頻度計算手段１１０で用いた学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各発話の出現位置と発話出現頻度に基づき、複数の典型発話（典型フレーズ）を抽出する（Ｓ３）。これにより、用件終了時に発せられる典型的なフレーズが抽出される。
【００３０】
具体的には、オペレータによる全ての発話のうち、例えば、通話冒頭の所定の範囲にあり、かつ、発話出現頻度が高い発話を典型発話として抽出する。抽出範囲を通話の冒頭に絞るのは、コンタクトセンタの場合、顧客が用件をもって電話をかけてきており、まず始めに用件を伝える傾向があるからである。ただし、通話冒頭の典型発話にあたる発話であっても、通話開始後のオペレータの第一発話については、一般に挨拶であるため抽出対象から除外する。冒頭の所定の抽出範囲は、例えば通話の長さの１０〜３０％程度の区間や冒頭から１０〜３０発話程度の区間とするとよい。また、別の観点として、例えば用件の伝達が簡単に行えるセンタ（例えば、料金の問い合わせやサービスの申し込み等）では抽出範囲を短めに、用件が複雑で伝達にかかるセンタ（例えば、機器の故障受付等）では長めに設定することが考えられる。一方、発話出現頻度に基づく抽出は、ある閾値Thを設定し、発話出現頻度がその閾値Th以上である発話を抽出する方法や、発話出現頻度が大きい上位Ａ個の発話を抽出する方法等が考えられる。閾値Thを設定する場合には、閾値Thは各発話ｉの発話出現頻度UDFiの平均値より大きい必要がある（Th＞Average(UDFi)）。上位Ａ個の発話を抽出する場合には、例えば、全発話の個数の１０％程度の個数となるようにＡを設定するとよい。ただし、発話の抽出個数が少なすぎると、後段の特徴的単語抽出手段１５０での処理（例えば、Χ２検定処理）において偏りが抽出できない場合があるため、その場合にはＡの値を増やしながら調整するとよい。
【００３１】
図５に典型発話抽出手段１３０における処理フロー例を示す。オペレータによる全ての発話から第一発話を除外し（Ｓ３−１）、通話冒頭の所定の範囲外の発話を除外し（Ｓ３−２）、更に発話出現頻度が閾値Thより小さい（又は、発話出現頻度の上位Ａ個に入らない）発話を除外して（Ｓ３−３）、残った発話を典型発話として抽出する。
【００３２】
典型発話平均出現位置計算手段１４０は、典型発話抽出手段１３０で抽出した典型発話の通話内における出現位置の平均値（典型発話平均出現位置）を求める（Ｓ４）。これにより、用件終了時に発せられる典型的なフレーズの平均的な出現位置が求められる。
【００３３】
或る典型発話ｉを含む通話内の総発話個数をＬとすると、その典型発話ｉがＫ番目に発言されたとき出現位置Piは、Pi＝Ｋ／Ｌにより求めることができる。これを全ての典型発話ｉについて求める。そして、総典型発話個数をｎとすると典型発話平均出現位置Paveは、次式により求めることができる。
【００３４】
【数２】
0005406806.tif 000003
【００３５】
図６に典型発話平均出現位置計算手段１４０における処理フロー例を示す。各典型発話ｉについて通話内での出現位置Piを求め（Ｓ４−１）、各典型発話の出現位置Piの総和を総典型発話個数ｎで割って典型発話平均出現位置Paveを求める（Ｓ４−２）。
【００３６】
特徴的単語抽出手段１５０は、典型発話抽出手段１３０で抽出した複数の典型発話に含まれる各単語が、或る典型発話に含まれる頻度と、当該各単語が、（典型発話の抽出に用いた学習用の複数の通話に含まれる）典型発話以外のオペレータによる或る発話に含まれる頻度と、を求め、所定の手法により、典型発話内にのみ偏って出現する単語（特徴的単語）を抽出する（Ｓ５）。
【００３７】
典型発話抽出手段１３０で抽出した複数の典型発話に含まれる単語Wiが、或る典型発話に含まれる頻度DF'_Wiと、当該単語Wiが典型発話以外のオペレータによる或る発話に含まれる頻度DFall_Wiは、次式により求めることができる。
【００３８】
DF'_Wi＝（単語Wiが現れる典型発話の個数）／（全典型発話個数）
DFall_Wi＝（単語Wiが現れる典型発話以外の発話の個数）／（典型発話以外の全発話個数）
頻度DF'_Wiと頻度DFall_Wiは、複数の典型発話に含まれる各単語Wiについて求める。
【００３９】
典型発話内にのみ偏って出現する単語（特徴的単語）は、各単語Wiについて求めた頻度DF'_Wiと頻度DFall_Wiを用い、Χ二乗検定などの公知の技術により抽出することができる。例えば、自由度１のΧ二乗分布より得られる有意水準Ｙ％のΧ二乗値に対して、観測値を(DF'_Wi、DFall_Wi)として計算したΧ二乗値の方が大きければ、DF'_WiとDFall_Wiとの間に有意差があると言えるため、単語Wiは典型発話にのみ偏って使われていると判定する。このとき、有意水準は５％や１％とするとよい。Χ二乗検定を用いることで、「ます」や「ました」等の、どの発話にも頻度高く現れる表現を除外することができる。
【００４０】
図７に特徴的単語抽出手段１５０における処理フロー例を示す。典型発話抽出手段１３０で抽出した複数の典型発話に含まれる単語Wiが、或る典型発話に含まれる頻度DF'_Wiを各単語Wiについて求める（Ｓ５−１）とともに、当該単語Wiが、典型発話以外のオペレータによる或る発話に含まれる頻度DFall_Wiを各単語Wiについて求め（Ｓ５−２）、頻度DF'_Wiと頻度DFall_Wiとを用い、Χ二乗検定などの公知の技術により典型発話内にのみ偏って出現する単語（特徴的単語）を抽出する（Ｓ５−３）。
【００４１】
用件区間決定手段１６０は、用件区間抽出対象の通話が入力され、当該通話に含まれるオペレータによる複数の発話をステップＳ４の処理により得られた典型発話平均出現位置に基づき絞り込み、絞り込んだ各発話に含まれる（ステップＳ１〜Ｓ３及びＳ５の処理により抽出された）特徴的単語の個数に基づき、どの発話が用件区間の終了発話であるかを特定し、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話と見做すことにより用件区間を決定する（Ｓ６）。
【００４２】
通話に含まれるオペレータによる複数の発話を、用件区間の終了発話の特定に先立ち絞り込むのは、用件とは関係の無い発話での誤検出を減らすためである。そのような目的から、用件区間の終了発話の特定対象とする発話を、例えば典型発話平均出現位置より前方の発話に絞り込むことが考えられる。また、典型発話の出現位置の標準偏差σを求め、典型発話平均出現位置の前後σに位置する発話を特定対象とする方法も考えられる。
【００４３】
絞り込んだ各発話に特徴的単語が含まれていることを検知する方法としては、例えば、発話に含まれる単語と特徴的単語とで表記と品詞が一致しているものを選び出すことが考えられる。
【００４４】
用件終了時の発話の特定は、例えば次のように行う。より多く特徴的単語を含んでいる発話ほど、用件終了時の発話である可能性が高いと考えられるため、例えば、絞り込んだ発話の中で最も多く特徴的単語を含んでいる発話を用件区間の終了発話と特定する。ただし、最も多く特徴的単語を含む発話が複数ある場合には、その中で最も冒頭の発話を用件区間の終了発話と特定する。また、特徴的単語を含む発話が一つも存在しない場合は、典型発話平均出現位置に最も近いオペレータ発話を用件区間の終了発話と特定する。
【００４５】
図８に用件区間決定手段１６０における処理フロー例を示す。入力された用件区間抽出対象の通話について、まず、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話として特定し（Ｓ６−１）、続いて、オペレータの発話を抽出し（Ｓ６−２）、典型発話平均出現位置以降の発話を除外し（Ｓ６−３）、残った各発話について、発話に含まれる特徴的単語の個数をカウントし（Ｓ６−４）、特徴的単語を含む発話が一つも無い場合には典型発話平均出現位置に最も近いオペレータ発話を用件区間の終了発話と特定し（Ｓ６−５）、最も多く特徴的単語を含む発話が複数ある場合には、その中で最も冒頭の発話を用件区間の終了発話と特定し（Ｓ６−６）、それ以外の場合には最も多く特徴的単語を含んでいる発話を用件区間の終了発話と特定する（Ｓ６−７）。
【００４６】
以上のように、本発明の用件区間抽出方法及び用件区間抽出装置によれば、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話として特定し、更に、学習用の通話データから、用件終了時に発せられる典型的なフレーズに特徴的に現れる単語を抽出し、これを用いて用件区間抽出対象の通話について用件区間の終了位置を特定することで、コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話から用件区間を正確に抽出することが可能となる。
【実施例２】
【００４７】
実施例１は、特徴的単語を抽出するために予め用意する学習用の複数の通話（音声認識結果）を、特に音声認識結果の信頼性を加味することなく使用する構成であるが、音声認識結果は信頼度が高いほど精度よく用件区間を抽出することができる。
【００４８】
一方、音声認識に際し、音声認識結果とともにその音声認識結果の信頼度を出力する技術が公知の技術としてある。
【００４９】
そこで、学習用の複数の通話音声認識結果として、認識結果の信頼度の高いものに絞り込んだものを適用することが考えられる。信頼度は高いことに越したことはないが、通話音声認識結果のサンプル数が少ないと、ステップＳ４の処理（特徴的単語抽出手段１５０）で偏りを検出できなくなる可能性がある。実態として、５００個程度の認識結果があれば検定は行えるため、サンプル数を信頼度の上位５００個程度に絞り込むことが考えられる。
【実施例３】
【００５０】
実施例１で説明した発話出現頻度計算手段１２０（ステップＳ２）においては、各発話の発話出現頻度を、発話に含まれる各単語、すなわち全ての単語の単語出現頻度の平均値として求める。
【００５１】
しかし、音声認識の場合、間を置かずに連続して発せられた発話は、意味的な単位では異なっていても、ひとつの発話として認識処理されてしまう（例えば、「かしこまりました、あともう一点お聞きしたのですが・・・」のように）。そのため、典型発話と隣接する典型発話でない発話とが結合される可能性があり、この場合、結合された発話には本来典型発話に含まれない不要な単語が含まれてしまい、上手く典型発話として抽出できない事態が生じうる。
【００５２】
そこで、このような発話の連結の影響を軽減するため、各発話の発話出現頻度を、発話に含まれる各単語のうち、発話の冒頭の数単語の単語出現頻度の平均値として求めることが考えられる。具体的には、発話ｉが含む単語の個数がNi、発話ｉが含むそれぞれの単語の単語出現頻度がDFi_0、DFi_1、DFi_2、・・・、DFi_Ni-1、計算に適用する冒頭の単語数がｋ個であるとき、発話ｉの発話出現頻度UDFiは次式により求めることができる。
【００５３】
【数３】
0005406806.tif 000004
【００５４】
この場合、計算に適用する冒頭の単語数ｋ個は、例えば、発話先頭から最初に「です」、「ます」、「ました」、「でしょうか」、「ですね」のような一般的文末表現が使われる平均的な位置に対応する冒頭からの単語数として設定することが考えられる。具体的には、大量の音声認識結果を用い、人手でいくつか用意した一般的文末表現が各音声認識結果に最初に現れる位置の平均をとることが考えられる。実態としては、例えばｋ＝３０程度とするとよい。
【００５５】
以上説明した用件区間抽出方法の各処理は、記載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てもよい。また、本発明の用件区間抽出装置の各機能は必要に応じ、併合・分割しても構わない。その他、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。
【００５６】
本発明の用件区間抽出装置をコンピュータによって実現する場合、装置の各部が有す機能の処理内容はプログラムによって記述される。そのプログラムは、例えば、ハードディスク装置に格納されており、実行時には必要なプログラムやデータがＲＡＭ(Random Access Memory)に読み込まれる。その読み込まれたプログラムがＣＰＵにより実行されることにより、コンピュータ上で各処理内容が実現される。なお、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】
0005406806.tif 000005
【図２】
0005406806.tif 000006
【図３】
0005406806.tif 000007
【図４】
0005406806.tif 000008
【図５】
0005406806.tif 000009
【図６】
0005406806.tif 000010
【図７】
0005406806.tif 000011
【図８】
0005406806.tif 000012