(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザと対象について対話する際にユーザの対象に対する評価表現を事前に予測し、予測される評価表現を発話する対話システムであって、
それぞれのユーザのＲＩＤＦ（Ｒｅｓｉｄｕａｌ  ＩＤＦ）によって重み付けられた評価表現の頻度ベクトルに関するテーブルに基づきユーザ「Ｕi，Ｕh」間の類似度「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕh）」を算出する類似度算出手段と、
ユーザＵhの対象Ｅlに対する評価表現ｅkの頻度「ｆｒｅｑ」を前記類似度「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕh）」によって重み付けた頻度「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅl，ｅk）」の降順でデータベース中の予測対象に対する評価表現をランキングし、ランキング上位を予測対象に対する評価表現と決定して発話させる発話決定手段と、
を備えることを特徴とする対話システム。
【請求項２】
前記類似度算出手段が、前記テーブルに基づき対象「Ｅi，Ｅj」間の類似度「ｓｉｍ（Ｅi，Ｅj）」をさらに算出し、
前記発話決定手段が、前記頻度「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅl，ｅk）」に前記類似度「ｓｉｍ（Ｅi，Ｅj）」を反映させて更新した「ｅｎｔｉｔｙupdate（Ｕi，Ｅl，ｅk）」の降順で前記ランキングを行う
ことを特徴とする請求項１記載の対話システム。
【請求項３】
前記データベース中の各ユーザの各対象に対する評価表現の分布から歪度を算出する予測精度推定手段をさらに備え、
前記発話決定手段が、前記歪度に応じて予測対象を絞り込むことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の対話システム。
【請求項４】
前記発話決定手段は、予測対象の前記歪度が閾値以上であれば、予測される評価表現を決定する一方、
予測対象の前記歪度が閾値よりも小さければ、予測される評価表現を決定しないことを特徴とする請求項３記載の対話システム。
【請求項５】
ユーザと対象について対話する際にユーザの対象に対する評価表現を事前に予測し、予測される評価表現を発話する対話方法であって、
類似度算出手段が、それぞれのユーザのＲＩＤＦ（Ｒｅｓｉｄｕａｌ  ＩＤＦ）によって重み付けられた評価表現の頻度ベクトルに関するテーブルに基づきユーザ「Ｕi，Ｕh」間の類似度「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕh）」を算出する類似度算出ステップと、
発話決定手段が、ユーザＵhの対象Ｅlに対する評価表現ｅkの頻度「ｆｒｅｑ」を前記類似度「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕh）」によって重み付けた頻度「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅl，ｅk）」の降順でデータベース中の予測対象に対する評価表現をランキングし、ランキング上位を予測対象に対する評価表現と決定して発話させる発話決定ステップと、
を有することを特徴とする対話方法。
【請求項６】
前記類似度算出ステップは、前記テーブルに基づき対象「Ｅi，Ｅj」間の類似度「ｓｉｍ（Ｅi，Ｅj）」を算出するステップを有し、
前記発話決定ステップにおいて、前記頻度「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅl，ｅk）」に前記類似度「ｓｉｍ（Ｅi，Ｅj）」を反映させて更新した「ｅｎｔｉｔｙupdate（Ｕi，Ｅl，ｅk）」の降順で前記ランキングを行う
ことを特徴とする請求項５記載の対話方法。
【請求項７】
予測精度推定手段が、前記データベース中の各ユーザの各対象に対する評価表現の分布から歪度を算出する予測精度推定ステップをさらに有し、
前記発話決定ステップにおいて、前記歪度に応じて予測対象を絞り込むことを特徴とする請求項５または６のいずれか１項に記載の対話方法。
【請求項８】
前記発話決定ステップにおいて、予測対象の前記歪度が閾値以上であれば、予測される評価表現を決定する一方、
予測対象の前記歪度が閾値よりも小さければ、予測される評価表現を決定しないことを特徴とする請求項７記載の対話方法。
【請求項９】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の対話システムの各手段としてコンピュータを機能させる対話プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの親近感を促す共感発話型の対話システム、対話方法、対話プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の対話システムは、タスク指向型、即ちシステムがユーザとの対話を通してタスク（課題）を遂行するタイプの対話を行うことが多かったが、近年は対話の社会的な要素やユーザの心理状態への作用が注目されている。ここではあいさつをしたり敬語を話したりといった社会的要素や、楽しみや癒しの要素を対話システムに組み込むことで、親しみやすく心理的に使いやすい対話インタフェースの実現が可能である。例えば、非特許文献１には、雑談などのやり取りが人とシステムの親近感を向上させ、人とシステムによるタスク遂行がスムーズに進むことが示されている。
【０００３】
このような流れの中、ユーザに楽しみや癒しを与える要素として「共感」に着目した研究がされている。共感とは、対話参加者に対して「私も○○なんです」と同意したり、「分かります」と理解を表明したりすることを意味する。対話参加者が共感を行っているということは、その対話参加者が相手に親近感を感じていたり、対話に満足していることのよい指標になっているということが、非特許文献２によって示されている。また，非特許文献２では、システムの共感により、ユーザはシステムに親近感を抱いたり、システムとの対話により満足感が得られるということも示されている。
【０００４】
このとき的確にユーザが望むような発話を行うためにはユーザのことをよく知る必要がある。そのための技術は、推薦システムの研究において多く研究されている。特に、非特許文献３の協調フィルタリングと呼ばれる手法は、ユーザに何らかの商品を推薦したい場合、他の多くのユーザから類似したユーザまたはユーザ群を見つけ、これらの類似したユーザがどのような商品を好むかというデータから、ユーザの好みそうな商品を発見し、ユーザにその商品を推薦するということを行うもので、現在の推薦手法の標準的なものとなっている。
【０００５】
また、非特許文献４によれば、対話に参加するユーザのことを知るために、「Ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎａｌ  Ｅｎｔａｉｌｍｅｎｔ」という研究が行われている。これは対話の文脈とユーザに関するいくつかの仮説があったとき、その仮説が正しいかどうかを当てるという課題である。例えば、ユーザＡとユーザＢが旅行について話している対話データがあるとき、そのデータから「ユーザＡはイギリスに行きたい」、「ユーザＢはアメリカに住んだことがある」などの仮説のそれぞれに対して正解か不正解を判定する。なお、非特許文献４では、この仮説は人手で用意されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｔｉｍｏｔｈｙ  Ｗ．Ｂｉｃｋｍｏｒｅ，ａｎｄ  Ｒｏｓａｌｉｎｄ  Ｗ．Ｐｉｃａｒｄ  ”Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ  Ｌｏｎｇ−Ｔｅｒｍ  Ｈｕｍａｎ−Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ”  ＡＣＭ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｈｕｍａｎ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，Ｖｏｌ．１２，Ｎｏ．２，Ｊｕｎｅ  ２００５，Ｐ．２９３−３２７．
【非特許文献２】Ｒｙｕｉｃｈｉｒｏ  Ｈｉｇａｓｈｉｎａｋａ，Ｋｏｈｊｉ  Ｄｏｈｓａｋａ，ａｎｄ  Ｈｉｄｅｋｉ  Ｉｓｏｚａｋｉ  ”Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  Ｓｅｌｆ−Ｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅ  ａｎｄ  Ｅｍｐａｔｈｙ  ｉｎ  Ｈｕｍａｎ−Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｄｉａｌｏｇｕｅ”  Ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ＳＬＴ２００８，  Ｐ．１０９−１１２．
【非特許文献３】Ｊｏｈｏｎ  Ｓ．Ｂｒｅｅｓｅ，Ｄａｖｉｄ  Ｈｅｃｋｅｒｍａｎ，ａｎｄ  Ｃａｒｌ  Ｋａｄｉｅ  ”Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ”  Ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ｔｈｅ  １４ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ  ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  １９９８，  Ｐ．４３−５２．
【非特許文献４】Ｃｈｅｎ  Ｚｈａｎｇ，ａｎｄ  Ｊｏｙｃｅ  Ｙ．Ｃｈａｉ  ”Ｗｈａｔ  Ｄｏ  Ｗｅ  Ｋｎｏｗ  Ａｂｏｕｔ  Ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎ  Ｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔｓ：Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ  ｏｎ  Ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎ  Ｅｎｔａｉｌｍｅｎｔ”  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＩＧＤＩＡＬ  ２００９，  Ｐ．２０６−２１５，
【非特許文献５】Ｘａｖｉｅｒ  Ａｍａｔｒｉａｉｎ，Ｎｅａｌ  Ｌａｔｈｉａ，Ｊｏｓｅｐ  Ｍ．Ｐｕｊｏｌ，Ｈａｅｗｏｏｎ  Ｋｗａｋ，  ａｎｄ  Ｎｕｒｉａ，Ｏｌｉｖｅｒ  ”Ａ  Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｏｐｉｎｉｏｎｓ  ｆｒｏｍ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ”  Ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ＳＩＧＩＲ  ２００９，  Ｐ．５３２−５３９．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
非特許文献２によれば、ユーザが多く共感できるシステムは、ユーザが高い親近感や満足度を感じることのできるシステムと示されている。したがって、ユーザが共感しやすい発話をシステムが行うことができれば、ユーザの共感が増え、ユーザとシステムの親近感や対話の満足度を向上させることができると考えられる。
【０００８】
そして、ユーザが共感しやすい発話として考えられるものの一つは、ユーザが実際に考えていることと同様の内容をシステムが発話することである。例えば、システムとユーザが動物の好き嫌いについて話している状況において、「気まぐれだから猫が好き」と考えているユーザがいた場合、ユーザがそのことを表明する前に、システムが「私は気まぐれだから猫が好きなんです」と発話することができれば、ユーザは「私もなんです」や「よく分かります」といった共感を示すことが多くなると考えられる。
【０００９】
しかしながら、非特許文献２の技術は、ユーザの発話に対して、システムが「私もなんです」や「よく分かります」といった共感を示す応答を行うことができるものの、ユーザから「私もなんです」や「よく分かります」といった共感を示す相槌を引き出すような発話をシステムが発することが困難であった。
【００１０】
非特許文献３の技術は、商品をユーザに推薦するための技術であるから、ユーザが用いる表現の予測は目的としていない。ユーザは商品の購入を意識的に行うが、対話において発話を意識的に行っているわけではなく、そのような発話に含まれる表現に協調フィルタリングが適用できるとは限らなく、適用可能であってもどのように適用してよいか不明である。
【００１１】
また、ほとんどのユーザが異なる評価を行うような対象について、他のユーザの発話内容から予測しようとすると、正確な予測ができず、かえってユーザの反感をかうおそれがある。さらに、非特許文献４の技術は、仮説を人手で用意しなければならず、煩雑化のおそれもある。
【００１２】
本発明は、上述のような従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、ユーザの共感を促すため、ユーザの発話内容を事前に予測し、これを先取りして発話可能な技術の提供を解決課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
そこで、本発明は、協調フィルタリングを用いて、複数ユーザ（以下、ユーザ１〜Ｎとする。）の対話データに基づき、特定ユーザ（以下、ユーザＡとする。）が対象Ｘに対して、どのような内容を発話するかを予測する。
【００１４】
本発明の一態様は、ユーザ１〜Ｎの対象Ｘに対する発話内容をデータベース中から列挙し、列挙された発話内容をユーザＡとユーザ１〜Ｎの類似度に応じて重み付けし、ユーザＡの発話内容の予測をランキングする。ここで上位にランキングされた発話内容を発話することによりユーザＡの共感を引き出している。
【００１５】
本発明の他の態様は、ユーザ１〜Ｎの対象Ｘに対する発話内容だけでなく、ユーザ１〜Ｎの他の対象に対する発話内容が対象Ｘに発話される可能性を考慮している。例えば、発話内容を保持するデータベースのデータ中に、ユーザ１〜Ｎがあまり対象Ｘについて発話していなかったとすると、対象Ｘについての発話内容が十分得られないため、ユーザＡの発話内容を十分に予測できないという事態も起こりうる。このような場合を考慮して対象Ｘに類似する対象に対するユーザ１〜Ｎの発話内容から対象Ｘに対するユーザＡの発話内容を予測する。
【００１６】
本発明のさらに他の態様では、すべての対象について適切に発話内容が予測できるとは限らないことを考慮して予測対象を絞り込んでいる。例えば、ほとんどのユーザが異なる評価を行うような対象については、他のユーザの発話内容から予測しようとすると予測に失敗するおそれがある。予測に失敗すると、ユーザの共感を生むどころか、ユーザが思っていることと逆のことを発話してしまうなど、却って反感を生む可能性すらある。そこで、ユーザ１〜Ｎが対象について行った発話内容の分布から歪度を計算し，特定の対象については予測を行わないことによってユーザにとっての予測性能を高めている。
【００１７】
なお、本発明は、前記各態様の対話システムとして機能させる対話プログラムとして構成することができる。この対話プログラムは、記録媒体に格納した状態で提供してもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ユーザの発話内容を予測して対話できるため、ユーザの共感度が促される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係る対話システムの主要構成図。
【図２】同  応用例の対話システムの概略図。
【図３】同  対話システムのスクリーンショット。
【図４】ユーザの対象（動物）に対する理由の自己開示を示す発話例を示す図。
【図５】図４の発話例からの評価表現の抽出例を示す図。
【図６】５０人のユーザが発話した評価表現とその頻度の一例を示す図。
【図７】パンダの発話表現の頻度を示すヒストグラム。
【図８】ウサギの発話表現の頻度を示すヒストグラム。
【図９】閾値「ｔ」の変動による３位正解率の変動を示すプロット図。
【図１０】評価表現の予測結果の抜粋図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図１に基づき本発明の実施形態に係る対話システムを説明する。この対話システム１によれば、話題のトピックス（対象）に対するユーザＡの評価（例えば好き・嫌いなど）を事前に予測し、ユーザＡから「私もそうです」あるいは「良く分かりました」などの共感を示す応答を引き出す発話が行われる。
【００２１】
具体的には、対話システム１は、コンピュータを利用して構成され、ハードウェアリソース（例えばＣＰＵ，メモリ，ハードディスクドライブ装置など）とソフトウェアリソース（ＯＳ，アプリケーション）との協働の結果、対話ＤＢ２，発話ＤＢ３，予測手段４を実装する。ここでは各ＤＢ２．３は、前記ハードディスクドライブ装置上に構築されているものとする。
【００２２】
このような対話システム１は、例えば非特許文献２など既存の各種対話システムに前記各部２〜４を応用して構成することができる。図２の対話システム３０への応用例を説明すれば、対話状態デーベース３５を対話ＤＢ２として利用するとともに、発話生成部３３の拡張機能として発話ＤＢ３．予測手段４を追加構成すればよい。以下、前記各部２〜４の詳細を説明する。
【００２３】
＜対話ＤＢ２＞
対話ＤＢ２には、予め対話システム１とユーザ１〜Ｎとの間で行われた対話がテキスト化されて収録されているものとする。これを前記応用例に基づき説明すれば、発話理解部３１により変換されたユーザ１〜Ｎの発話と、発話生成部３３によりユーザ１〜Ｎに対して提示された発話とを、対話管理部３２を通じて対話状態データベース３５、即ち対話ＤＢ２に収録する。
【００２４】
このとき収録されたすべての対話の発話毎に、発話の意図や意味内容を表すラベル（対話行為）を付与しておくものとする。例えば、「こんにちは」や「どうも」といった発話には「ＧＲＥＥＴＩＮＧ」といった対話行為が付与される。また、好き嫌いについて述べている発話には、「ＤＩＳＣ−Ｐ」といった対話行為が付与される。ここで「ＤＩＳＣ」は、自己開示（ｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅ）を指し、「Ｐ」は、命題（ｐｒｏｐｏｓｉｔｉｏｎ）を表している。したがって、「ＤＩＳＣ−Ｐ」は、ある命題について自己開示していることを示している。また、対話行為に付随する情報として、話題（発話の対象）なども付与される。
【００２５】
具体的には、対話システム１とユーザとがある話題について好き嫌いや良い悪いなどの評価を話し合う対話を収録したものを対話データとして利用する。ここでは９０種類のあらかじめ決められた動物について、その好き嫌いとその理由を話し合う対話を対話データとして収録しているものとする。
【００２６】
図３は、実際の対話画面を示している。ここでは対話システム１とユーザとがホタルの好き嫌いについて会話しており、ユーザは「ホタルが好き」，「ホタルが綺麗」，「ホタルが美しい」といった発話を行っている。一方、対話システム１は「美しいからホタルが好き」や「私も好き」といった発話を行っている。
【００２７】
このような対話内容を、ユーザ１〜Ｎを被験者として収録する。ここでは一例として５０人の被験者から各２０対話ずつ、合計１０００対話を収録したものとする。この場合の「ＤＩＳＣ−Ｐ」は、ある動物が好きか嫌いかの自己開示を表している。例えば、「ホタルが好きです」が該当する。また、「ＤＩＳＣ−Ｒ」という対話行為もある。この「Ｒ」は、理由（ｒｅａｓｏｎ）の意味であり、すでに表明した命題について、その理由の自己開示を表す。例えば、ユーザの「美しいです」が該当する。
【００２８】
＜発話ＤＢ３＞
対話ＤＢ２に収録された全１０００対話のデータから、予め付与した対話行為のアノテーション（ラベル）を元に、（１）各ユーザが理由を自己開示している発話を抽出し、（２）さらにこれらの発話が対象としている動物と、その発話中に含まれる評価表現を発話内容として抽出し、それぞれを発話ＤＢ２に格納する。この抽出処理は、人手で行ってもよく、あるいは周知のテキスト解析技術等を利用して自動で行ってもよい。
【００２９】
評価表現とは、対象（人物や物事など）を評価する際に使われる表現一般を指し、例えば形容詞・形容動詞が該当する。ここでは対象は「動物」であり、評価表現としては、形容詞・形容動詞に加え「＜名詞連続＞＜格助詞＞＜形容詞・形容動詞＞」というパターンに合致する表現も評価表現とした。この名詞連続とは一般名詞の一つ以上の連なりである。このようなパターンに合致する評価表現としては、例えば「鼻が長い」や「歯が鋭い」などが該当する。
【００３０】
図４は、対話ＤＢ２からの抽出データ、即ちあるユーザ「ＵＳＥＲ０１」がさまざまな動物に対して理由を自己開示している発話例を示している。この発話例では、「ｕｉｄ」はユーザＩＤを示し、「ｏｂｊ」は対象（動物）を示し、「ｐｏｌａｒｉｔｙ」は「ＤＩＳＣ−Ｐ」のアノテーション（ラベル）から得られた極性（好き・嫌い）を示している。この極性がプラス（＋）であれば好きを示し、マイナス（−）であれば嫌いを示している。発話は［］の中にカンマ区切りで示されている。
【００３１】
図５は、図４の発話例から抽出した対象動物と該対象動物の評価表現を示している。このような抽出データをユーザ毎に作成し、発話ＤＢ３に格納しておくものとする。このとき評価表現が漢字やひらがなといった異なった表記であっても同様に扱えるよう、それぞれの表現はカタカナに変換して統一しておくものとする。例えば、ゾウであれば「ヤサシイ，オオキイ，オオキイ」となる。
【００３２】
＜予測手段４＞
予測手段４は、発話ＤＢ３の格納データをもとにユーザＡが未知の動物Ｘに対して、どのような評価表現を用いて理由を自己開示するかを予測する。ここではユーザ１〜Ｎ（ユーザＡを除く）の動物Ｘに対する評価表現と、動物Ｘ以外に対する評価表現とから予測し、対話システム１が次に発する発話を決定する。なお、発話ＤＢ３の格納データは、５０人のユーザを被験者とする対話データをベースに作成されているため、ここでは残り４９人の評価表現を用いる。
【００３３】
図５で示される発話ＤＢ３の前記格納データ例に基づき説明すれば、「ｕｓｅｒ０１」が対象動物「カモ」に対してどういう評価表現を用いるかを、他のユーザの対象動物「カモ」のデータと、対象動物「オオカミ」以降の評価表現データとから予測し、「美味しい」又は「いい」と「ｕｓｅｒ０１」が評価するであろうことを予測できれば正解である。
【００３４】
具体的には、予測手段４では、ユーザＵi（１≦ｉ≦ｎ）と、対象Ｅj（１≦ｊ≦ｍ）とが与えられたときにユーザ「Ｕi」の対象「Ｅj」に対する発話内容（評価表現）｛ｅ1・・・ｅk｝を予測する。この予測手段４は、ユーザ−評価頻度テーブル作成部１１．ユーザ間類似度計算部１２．対象−評価頻度テーブル作成部１３．予測精度推定部１４．発話決定部１５を有している。ただし、予測手段４は、図１中の破線で示されているように、予測精度推定部１４を必ずしも備えている必要はなく、該算出部１４を省略して構成してもよいものとする。
【００３５】
（１）ユーザ−評価頻度テーブル作成部１１
ユーザ−評価頻度テーブル作成部１１は、発話ＤＢ３の格納データより、行がユーザ．列が評価表現を表すユーザ−評価頻度テーブル１６を作成する。作成したテーブル１６は、前記ハードディスクドライブ装置に保存される。
【００３６】
このテーブル１６の各セルは、各ユーザが評価表現を何度用いたかという頻度を示し、「ＲＩＤＦ」（Ｒｅｓｉｄｕａｌ  ＩＤＦ，残差ＩＤＦ）によって重み付けされた頻度を用いている。
【００３７】
「ＲＩＤＦ」は、実際のＩＤＦ値からポアソン分布により推定されたＩＤＦ値を減算することで得られ、この値を用いることにより、すべてのユーザが発話するような一般的な評価表現を重視しないようにすることができる。ここでは「ＲＩＤＦ」を式（１）〜式（４）を用いて導出した。
【００３８】
【数１】
0005468881.tif 000002
【００３９】
【数２】
0005468881.tif 000003
【００４０】
【数３】
0005468881.tif 000004
【００４１】
【数４】
0005468881.tif 000005
【００４２】
ここで「ｆ」はユーザ「Ｕi」が評価表現「ｅk」を発話した回数を返す関数を示し、「λｅk」は１ユーザあたりの評価表現「ｅk」の頻度を示している。Ｐ（０，λｅk）はポアソン分布により推定されるユーザが一度も評価表現「ｅk」を発話しない確率を示している。
【００４３】
したがって、「Ｐ（０，λｅk）」の値を「１．０」から減算すれば、「ｐek」は、ユーザが評価表現「ｅk」を１回以上発話する確率を示すこととなる。ＲＩＤＦ値は、「ＩＤＦ（ｅk）」からＩＤＦの推定値、即ち「ｌｏｇ2（Ｎ／Ｎ・ｐek）」を減算することで得られる。なお、「ｄｏｃｓ」は、評価表現「ｅk」を発話した文書数（ユーザ数）を返す関数を示し、「Ｎ」は全文書数（全ユーザ数）を示している。
【００４４】
（２）ユーザ間類似度計算部１２
ユーザ間類似度計算部１２は、ユーザ−評価頻度テーブル作成部１１が作成した前記テーブル１６のデータをもとに、ユーザ間の類似度「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕj）」を、式（５）を用いて算出する（ユーザ間類似度算出ステップ）。
【００４５】
【数５】
0005468881.tif 000006
【００４６】
ここで「→ｕi」と「→ｕj」とは、それぞれユーザ「Ｕi」とユーザ「Ｕj」の「ＲＩＤＦ」によって重み付けられた評価表現の頻度ベクトルを示している。また、「Ｎi」はユーザ「Ｕi」が評価表現を発話した対象（動物）数を示し、「Ｎj」はユーザ「Ｕj」が評価表現を発話した対象（動物）数を示し、「Ｎi∪j」はユーザ「Ｕi」とユーザ「Ｕj」の両方によって言及された対象数を示している。
【００４７】
この類似度は、非特許文献５に用いられているもので、コサイン類似度の亜種であり、コサイン類似度に、要素が重複しているかどうかという観点が加味されている。
【００４８】
（３）対象−評価頻度テーブル作成部１３
対象−評価頻度テーブル作成部１３は、前記テーブル１６のデータおよび前記計算部１２の算出した類似度「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕj）をもとに、行が対象動物．列が評価表現を表す対象−評価頻度テーブル１７を作成する。このテーブル１７の各セルは、評価表現「ｅk」がユーザ「Ｕi」以外のすべてのユーザに何回発話されたか、即ち評価表現の頻度を示している。この頻度「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅl，ｅk）」は式（６）により計算される（頻度算出ステップ）。
【００４９】
【数６】
0005468881.tif 000007
【００５０】
ここで「ｆｒｅｑ」は、ユーザＵhが対象Ｅlに対して評価表現ｅkを用いた頻度を返す関数を示している。また、頻度「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅl，ｅk）」は、ユーザＵh（ｈ＝１〜ｎ）のそれぞれに対して算出された類似度「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕj）によって重み付けられている。これはユーザ「Ｕi」と類似度が低いユーザの評価頻度を軽く見積もるためである。
【００５１】
これによりユーザ「Ｕi」が対象のそれぞれについてどのような評価表現をどの程度の頻度で用いるかを見積もる前記テーブル１７が作成できる。なお、作成された前記テーブル１７は、前記テーブル１６と同様に前記ハードディスクドライブ装置に保存される。
【００５２】
また、類似する対象については類似する評価表現が用いられることを考慮すれば、前記テーブル１７の各セルの頻度を式（７）に従って更新してもよい。
【００５３】
【数７】
0005468881.tif 000008
【００５４】
この結果、ある対象に対してほとんどのユーザが言及していなかったとしても、類似の対象について多く言及していれば、各セルを埋めることが可能である。この類似度「ｓｉｍ（Ｅi．Ｅj）」は、式（５）と同質のものであり、対象ＥjとＥlの評価表現の頻度ベクトルの類似度を返す。したがって、「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕj）は、前記計算部１２に算出させることが可能である。
【００５５】
（４）予測精度推定部１４
予測精度推定部１４は、予測のし易さを推定する（予測精度推定ステップ）。すなわち、ある対象に対して、すべてのユーザが大きく異なる評価表現を用いる場合には評価表現の予測は難しい。その反面、ある対象に対して、ほとんどのユーザがほぼ同じような評価表現を用いる場合には予測は容易と思われる。予測の容易さは、どれくらい少ない表現で対象が評価されているかによる。
【００５６】
しかしながら、評価表現が少ないだけでは予測しやすいとはいえない。例えば、データ中でほとんど言及されていない対象については、評価表現自体の頻度が少なく表現数が少なくなるが、そのような対象の評価表現が必ずしも予測し易いわけではない。ここでは歪度という尺度で、対象の予測のし易さを推定する（予測精度推定ステップ）。この歪度（ｓｋｅｗｎｅｓｓ）を、式（８）を用いて算出する。
【００５７】
【数８】
0005468881.tif 000009
【００５８】
ここで「ｘ」は、対象についての評価表現の頻度のリストであり、Ｎ個の要素からなるとする。例えば、頻度１の単語が「１０」、頻度２の単語が「５」、頻度５の単語が「３」、頻度１０の単語が「２」あるとすると、（１，１，１，１，１，１，１，１，１，１，２，２，２，２，２，５，５，５，１０，１０）というリストになる。このリストは、例えば前記テーブル１７のデータを利用して作成する。
【００５９】
また、「ｍ」は頻度の平均「（Σi=1N  ｘi）／Ｎ」であり、「ｓ」は分母が「Ｎ−１」の頻度の分散である。歪度は、左右対称の分布と比較し、分布が左に偏っていると正の値になり、分布が右に偏っていると負の値になる。
【００６０】
歪度が正の値になるとは、低頻度の単語が多く、高頻度の単語が少数あるという状態である。例えば、頻度１の表現が９個、頻度１０の表現が１個の場合には分布は大きく左に偏る。また、頻度１の表現が８個、頻度１０の表現が２個だと、少し分布が緩やかになり、歪度が小さくなる。さらに頻度１の表現が５個、頻度１０の表現が５個だと歪度が「０」となる。
【００６１】
このような観測から少数の高頻度な表現があると、分布の右の裾が広くなり、歪度が大きくなる。また、高頻度の表現が多数あると、歪度が小さくなることが分かる。すなわち、歪度が大きいと予測しやすく、小さくなるにしたがって予測しにくくなると考えることができる。
【００６２】
図６は、パンダとウサギについて５０人のユーザが実際に発話した評価表現とその頻度を示している。ここでは「ｏｂｊ」は対象を、「ｅｘｐｒ」は評価表現を示し、「ｃｏｕｎｔｓ」は頻度を表し、「ｓｋｅｗｎｅｓｓ」は歪度を示している。
【００６３】
なお、図７および図８は、それぞれ図６中のパンダとウサギに対する評価表現の頻度のヒストグラムを示している。ここではパンダは「カワイイ」という非常に高頻度な評価表現があるため歪度が高く、ヒストグラムからも分布が左に偏っていることが示されている。
【００６４】
（５）発話決定部１５
発話決定部１５は，ユーザＵiが対象動物Ｅjに対して、どのような評価表現を用いるかを予測する。具体的には、評価表現｛ｅ1・・・ｅk｝を前記テーブル１７の「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅj，ｅk）」もしくは「ｅｎｔｉｔｙupdate（Ｕi，Ｅj，ｅk）」の降順でランキングする。このランキング上位のＮ個の評価表現を、システムの予測した評価表現として決定し、発話生成部３３に発話させる（発話決定ステップ）。
【００６５】
ここで予測手段４に予測精度推定部１４を設けてあれば、発話予測部１５は該推定部１４で算出した歪度により評価表現を予測する対象（動物）を絞り込むことができる。すなわち、予め歪度の閾値ｔを設定しておき、予測精度推定部２４で算出した歪度が閾値ｔ以上の対象（動物）に対してはシステムの予測する評価表現を決定する一方、閾値ｔよりも小さい歪度の対象に対してはシステムの予測する評価表現の決定を行わない設定にすることが可能である。これにより予測に失敗する確率を減らし、予測性能を向上させることができる。なお，歪度の他に、表現のばらつきの指標として、エントロピーを用いてもよい。
【００６６】
このようにして予測・決定された評価表現の対話行為列は、発話部３３を通じて発話として自然な文字列のテキストまたは音声に変換され、ユーザに提示される。これによりユーザから「私もそうです」、「よく分かります」などの共感を示す応答を引き出すことが可能となる。
【００６７】
したがって、対話システム１の発話にユーザが今まで以上に共感でき、ユーザとの親近感が高まり、ユーザ満足度の向上に貢献できる。その結果、対話システム１とユーザが共同で行うような作業が円滑に進行し、対話システム１のユーザによる継続使用などが実現できる。この継続使用は、商用の分野においては顧客確保の観点から基本的に重要であるが、ユーザの体調や進捗を日々管理するような健康管理や教育分野のアプリケーションにとっては特に重要である。
【００６８】
＜実験例＞
以下、対話システム１を用いた予測実験例を説明する。この実験例は、ユーザ５０人による１０００対話のデータを用いている。ここではユーザＡについて、各対象のデータが無かったとした場合に、対話システム１を通じて，他のユーザ１〜ＮのデータからユーザＡのその対象に対する評価表現が予測できるか否かを実験した。この実験では発話予測部１５における予測に設定を少しずつ変更した以下の４種類を利用した。
（１）ユーザ類似度なし
評価表現は式（６）の「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅj，ｅk）」によってランキングされ、また式（５）は常に１を返す。すなわち、ユーザ類似度「ｓｉｍ（Ｕi，Ｕj）は，すべて等しいとして評価表現の重み付けは行われない。
（２）ユーザ類似度あり
評価表現は式（６）の「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅj，ｅk）」によってランキングされる。
（３）対象類似度あり
評価表現は式（７）の「ｅｎｔｉｔｙupdate（Ｕi，Ｅj，ｅk）」によってランキングされ、式（５）は常に１を返す。
（４）ユーザ類似度あり＋対象類似度あり
評価表現は式（７）の「ｅｎｔｉｔｙupdate（Ｕi，Ｅj，ｅk）」によってランキングされる。
【００６９】
また，実験においては、予測精度推定部１４で算出した歪度の閾値「ｔ」を変動させ、一定値以上の歪度を持つ動物のみを対象として評価した。表１は、前記実験における予測の正解率を示している。ここでは予測の正解率は，３位正解率により算出されている。３位正解率とは、予測した評価表現を３位まで出力した場合にその中に実際にユーザが発話した評価表現が含まれる対象の割合のことである。
【００７０】
【表１】
0005468881.tif 000010
【００７１】
表１中、ボールドの斜体で示した「ユーザ類似度あり、ｔ＝１．５」、「ユーザ類似度あり、ｔ＝２．０」、「対象類似度あり、ｔ＝２．５」は、「ユーザ類似度なし」に比べて統計的に有意な差（ｐ＜０．０５）が表れた値である。なお、各欄のカッコ内の値は、閾値「ｔ」以上の歪度を持つ動物数を示している。
【００７２】
図９は、前記実験例における歪度の閾値「ｓｋｅｗｎｅｓｓ  ｔｈｒｅｓｈｏｕｌｄ：ｔ」の変動による３位正解率「Ｔｏｐ−３  Ａｃｃｕｒａｃｙ」の変化を示している。図９中の「Ｂａｓｅｌｉｎｅ」，「ＵｓｅｒＳｉｍ」，「ＡｎｉｍａｌＳｉｍ」，「ＵｓｅｒＳｉｍ＋ＡｎｉｍａｌＳｉｍ」は、それぞれ「ユーザ類似度なし」，「ユーザ類似度あり」，「対象類似度あり」，「ユーザ類似度あり＋対象類似度あり」に対応している。ここでは歪度が大きい動物のみに着目することで正解率が上昇していることが示されている。なお，閾値「ｔ」が、「３．０」を超えているものは、評価対象が数個と少ないため、精度が若干上下している。
【００７３】
また、図１０は、あるユーザ１について、ユーザ類似度ありの手法で評価表現を予測したときの実験結果を示している。ここでは「ｏｂｊ」は動物を表し、「ｈｙｐ」は仮説（ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）の意味でシステム１の予測した表現を「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｅj，Ｅk）」の降順でランキングしたものである。「ｈｙｐ」の括弧内は「ｅｎｔｉｔｙ（Ｕi，Ｕj，Ｅk）」の値を示している。「ｒｅｆ」は正解（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）の意味で、ユーザ１が動物のそれぞれについて実際に発話した評価表現である。「ｒｅｆ」の括弧内は各評価表現の頻度を示している。そして、予測の３位までに正解が含まれていれば＜正解＞、含まれていなければ＜不正解＞というラベルが付与されている。
【００７４】
この予測結果は、ユーザ１の７種類の動物「アジ、イタチ、オオカミ、オラウータン、カタツムリ、カマキリ、カモメ」に対する予測結果の抜粋であるが、この抜粋に限ると、３位正解率は５／７（約７１％）と示される。なお、この予測結果においては歪度で動物の絞り込みは行っていない。
【００７５】
＜プログラムなど＞
本発明は、対話システム１の予測手段４、即ち前記各部１１〜１５の一部もしくは全部としてコンピュータを機能させる対話プログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、前記各ステップの全ステップあるいは一部のステップをコンピュータに実行させる。
【００７６】
この対話プログラムは、Ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ（登録商標）などの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。
【符号の説明】
【００７７】
１．３０…対話システム
２…対話ＤＢ
３…発話ＤＢ（データベース）
４…予測手段
１１…ユーザ−評価頻度テーブル作成部
１２…ユーザ間類似度計算部（類似度算出手段）
１３…対象−評価頻度テーブル作成部
１４…予測精度推定部（予測精度推定手段）
１５…発話決定部
１６…ユーザ−評価頻度テーブル
１７…対象−評価頻度テーブル
３１…発話理解部
３２…発話管理部
３３…発話生成部
３４…ドメイン知識データベース
３５…対話状態データベース
【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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【図１０】
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