(57)【要約】【課題】課題は、発話者の属性を、対話相手との相対的な話者関係で調整し、発話者の入力文をその対話相手に適切な表現に変換することにより、対話に登場する話者同士の関係を適切に反映した表現を得られる表現変換装置を提供することである。【解決手段】本実施形態に係る表現変換装置は、ユーザからの入力文を原表現として受け付ける入力部と、ユーザの特徴を表すユーザ属性を検出する属性検出部と、前記原表現を、見出し語と、その文法機能を表す素性ベクトルとを有する正規化表現に変換する表現正規化部と、前記ユーザの属性を、前記ユーザの対話相手である他のユーザ属性に基づいて、ユーザ間の相対的な話者関係に調整する属性調整部と、前記正規化表現を、前記話者関係に基づいて変換する表現変換部と、を備える。【選択図】  図１
2014071769.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの入力文を原表現として受け付ける入力部と、
ユーザの特徴を表すユーザ属性を検出する属性検出部と、
前記原表現を、見出し語と、その文法機能を表す素性ベクトルとを有する正規化表現に変換する表現正規化部と、
前記ユーザの属性を、前記ユーザの対話相手である他のユーザ属性に基づいて、ユーザ間の相対的な話者関係に調整する属性調整部と、
前記正規化表現を、前記話者関係に基づいて変換する表現変換部と、を備える表現変換装置。
【請求項２】
前記属性検出部はさらに、前記原表現が入力された場面を表す場面属性を検出し、
前記属性調整部は前記場面属性も用いて、前記ユーザの属性を前記話者関係に調整することを特徴とする請求項１記載の表現変換装置。
【請求項３】
前記ユーザ属性に基づいて前記原表現を変換するモデルを記憶する属性表現モデル記憶部をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の表現変換装置。
【請求項４】
前記属性表現モデル記憶部はさらに、前記原表現が入力された場面を表す場面属性も用いて、前記原表現を変換するモデルを記憶することを特徴とする請求項３記載の表現変換装置。
【請求項５】
前記ユーザ属性から求めた属性特徴語がユーザ同士で重複した場合に、当該属性特徴語が重複しないように制御する属性重複回避部をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の表現変換装置。
【請求項６】
ユーザからの入力文を原表現として受け付け、
ユーザの特徴を表すユーザ属性を検出し、
前記原表現を、見出し語と、その文法機能を表す素性ベクトルとを有する正規化表現に変換し、
前記ユーザの属性を、前記ユーザの対話相手である他のユーザ属性に基づいて、ユーザ間の相対的な話者関係に調整し、
前記正規化表現を、前記話者関係に基づいて変換する表現変換装置。
【請求項７】
コンピュータを、
ユーザからの入力文を原表現として受け付ける入力手段と、
ユーザの特徴を表すユーザ属性を検出する属性検出手段と、
前記原表現を、見出し語と、その文法機能を表す素性ベクトルとを有する正規化表現に変換する表現正規化手段と、
前記ユーザの属性を、前記ユーザの対話相手である他のユーザ属性に基づいて、ユーザ間の相対的な話者関係に調整する属性調整手段と、
前記正規化表現を、前記話者関係に基づいて変換する表現変換手段として機能させるための表現変換プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、複数の話者が登場する対話の文体を、対話の相手や場面に合わせて制御することに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザから音声入力を受付け、応答文を生成する音声対話装置において、入力文から日付言い回しタイプを抽出し、応答文の日付言い回しタイプを同じタイプにそろえ、応答文を出力している。
【０００３】
また、音声通訳機において、語を発生したユーザが男性であれば、男性表現で翻訳された結果を男声で出力し、一方、発話したユーザが女性であれば、女性表現で翻訳された結果を女声で出力している。
【０００４】
SNS(Social Networking service)などの対話システムや機械翻訳結果として、同一言語で行われる対話を出力する際に、対話に参加する全ての話者の表現を全て同じ文体で出力すると、どの対話がどの発話者から発されたのか区別しにくく、画一的で話者性を反映できていないという問題が起こる。
【０００５】
しかしながら、従来技術においては、発話者の属性(attribute)に応じて話者の表現を調整することができるが、話者と聞き手との関係を考慮して、対話相手を含む聞き手に合わせた表現に変換することができない。
【０００６】
例えば、砕けた語調を特徴とする学生と、厳格な言葉遣いを特徴とする教授との対話を記述する場合に、従来の技術では話者間の関係や対話場面に基づいた素性(feature)の調整をしないため、学生の口語調を、聞き手である目上の教授に合わせて敬語表現などに変換することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−３３２１７４号公報
【特許文献２】特開２０００−２００２７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
発明が解決しようとする課題は、発話者の属性を、対話相手との相対的な話者関係で調整し、発話者の入力文をその対話相手に適切な表現に変換することにより、対話に登場する話者同士の関係を適切に反映した表現を得られる表現変換装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本実施形態に係る表現変換装置は、ユーザからの入力文を原表現として受け付ける入力部と、ユーザの特徴を表すユーザ属性を検出する属性検出部と、前記原表現を、見出し語と、その文法機能を表す素性ベクトルとを有する正規化表現に変換する表現正規化部と、前記ユーザの属性を、前記ユーザの対話相手である他のユーザ属性に基づいて、ユーザ間の相対的な話者関係に調整する属性調整部と、前記正規化表現を、前記話者関係に基づいて変換する表現変換部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係る表現変換装置１１０及び属性表現モデル構成装置１１１の概略構成図。
【図２】話者のプロフィール情報から話者属性及び属性特徴語を検出するための話者属性テーブル。
【図３】対話場面の情報から場面属性を検出するための場面属性テーブル。
【図４】原表現を正規化表現及びその素性ベクトルに変換する一例を示す図。
【図５】形態素辞書及び構文情報の一例を示す図。
【図６】属性表現モデル記憶部１０６の正規化辞書の一例を示す図。
【図７】複数話者の属性から各話者の立場を決定するルールを示す図。
【図８】話者の関係から属性特徴語の優先度を決定する決定木を示す図。
【図９】対話の参加者の属性特徴語が同一になった場合に、属性特徴語の重複を回避するためのフローチャート。
【図１０】表現変換装置１１０における属性表現モデル適用処理のフローチャート。
【図１１】属性表現モデル適用処理の第１の具体例を示す図。
【図１２】属性表現モデル適用処理の第２の具体例を示す図。
【図１３】属性表現モデル適用処理の第３の具体例を示す図。
【図１４】重複が発生するケースで、かつ、図９のＳ９０６が適用される場合を説明するための図。
【図１５】属性表現モデル構成装置１１１のフローチャート。
【図１６】属性表現モデル構成装置の具体例を説明するための図。
【図１７】属性表現モデルおよび拡張属性表現モデルの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００１２】
本実施形態にかかる表現変換装置として、日本語間の変換を例に説明するが、表現変換対象の言語は、あらゆる言語を対象とすることができる。
【００１３】
図１は、本実施形態に係る表現変換装置の概略構成図である。表現変換装置１１０は、入力部１０１と、属性検出部１０２と、表現正規化部１０３と、属性調整部１０４と、表現変換部１０５と、属性表現モデル記憶部１０６と、出力部１０７と、属性表現モデル検出部１０８と、属性重複回避部１０９を備えている。
【００１４】
入力部１０１は、発話者の発した表現を原表現として受け付ける。自然言語、手話、点字を入力できる様々な入力デバイス、例えば、マイク、キーボード、ＯＣＲ(Optical Character Recognition)、ペンタブレットなどのポインティングデバイスを用いた手書き文字や軌跡の認識、タッチパネルを用いた手書き文字やジェスチャー認識、カメラを用いたジェスチャー認識などを用いて構成することができる。そして、発話者の発した表現をテキスト文字として得て、これを原表現として受け付ける。例えば、「メール読んでくれた？」というユーザの発言を受け取ることができる。
【００１５】
属性検出部１０２は、話者の属性（ユーザ属性ともいう）及び対話場面の属性を検出する。
【００１６】
（話者属性の検出方法）
まず、話者属性の検出方法について説明する。本実施形態では、予め指定した発話者のプロフィール情報から発話者の名前、性別、年齢、位置情報、職業、趣味、使用言語などの情報を属性検出用の規則と照合し、話者を特徴づける属性を検出する。
【００１７】
図２は、話者のプロフィール情報から話者属性及び属性特徴語を検出するため話者属性テーブルの一例を示す。２０１では、「大学生」というユーザのプロフィール情報から、「青年」、「生徒」、「子」という話者の属性を検出し、更に、その話者に最も特徴的な文体や口調を指定するためのキーワードである「属性特徴語」として「口語」という属性を検出している。ここで、話者の属性及び属性特徴語は、図２に示す規則を上から順に適用することで獲得され、得られた順に優先度が高くなるよう設定している。
【００１８】
（対話場面の属性の検出方法）
次に、対話場面の属性の検出方法について説明する。図３は、対話場面の情報から場面属性を検出するための場面属性テーブルの一例を示す。属性検出部１０２は、予め指定された対話の場面、例えば、「自宅」という場面情報が入力された場合には、３０１の規則に基づき「カジュアル」という場面属性を検出する。
【００１９】
表現正規化部１０３は、入力部１０１で受け付けた原表現について、形態素解析技術、構文解析技術、照応解析技術などを用いて言語解析し、原言語文を、客観的事物を表す正規化表現（または見出し語という）と、話し手の命題に対する主観的認識や発話態度を表す「見出し語の素性ベクトル」に変換する。本実施形態においては、素性ベクトルとして、時制、相、法、態などを抽出し、これを分離して生成した文を正規化表現として扱う。
【００２０】
例えば、図４に示す日本語の原表現４０１「文が解析された」が入力されると、表現正規化部１０３は、図４の４０３に示す様に、正規化表現４０５「解析する」と、素性ベクトル４０６「受動、過去」を生成する。
【００２１】
本実施形態において、素性ベクトルは、図５に示すような形態素辞書と、構文情報に基づいて抽出するようにしている。例えば、図４の４０４「解析された」という原言語文は、図５の辞書を参照すれば、「解析する・られる・た」と解析できるので、「解析する」という正規化表現４０５と、「受動、過去」という素性ベクトル４０６とに変換できる。
【００２２】
ここで解析、変換には、形態素解析や構文解析などの技術を適用できる。例えば、形態素解析技術には、接続コストに基づく解析手法、統計的言語モデルに基づく解析手法など、従来から広く一般に用いられている手法を適用することができる。また、構文解析技術には、ＣＹＫ法（Cocke-Younger-Kasami）、一般化ＬＲ法（Left-to-right and Right-most Parsing）など、従来から広く一般に用いられている手法を適用することができる。
【００２３】
更に、表現正規化部１０３は、原表現を、予め与えたフレーズ単位に分割する。本実施形態において、その日本語の例として、高々１つの自立語と０個以上の付属語からなる文節をフレーズの単位として用いる。ここで自立語とは、日本語において単独で文節を構成できる語を指し、例えば名詞、動詞、形容詞などを言う。これに対立する概念は付属語であり、日本語において単独で文節を構成できない語を指し、例えば助詞や助動詞などを言う。
【００２４】
例えば、図４の例では、原表現４０１「文が解析された」は、４０２「文が」と４０３「解析された」に示すように２つのフレーズからなるとして出力される。
【００２５】
属性表現モデル記憶部１０６は、見出し語（正規化表現）と、その見出し語に対して素性ベクトル及び属性特徴語を適用した場合に、ある見出し語について生成される表現（すなわち、生成形）の規則を属性表現モデルとして格納している。
【００２６】
例えば、図６の６０８に示すように、「見る」という見出し語と、「現在」という見出し語の素性ベクトル、「うさぎキャラ語」という属性特徴語の組み合わせに対して、「見るぴょん」という生成形を用いる規則が属性表現モデル記憶部１０６の正規化辞書に格納されている。
【００２７】
属性調整部１０４は、複数のユーザの属性を比較し、対話の場面と、対話するユーザ間の相対的な立場（すなわち、相対的な話者関係）にあわせて、表現を変換する際に優先的に用いる属性を選択する。本実施形態では、属性調整部１０４に付随する、図７に示す話者の立場決定規則、および、図８に示す優先属性決定木を用いて属性の調整を行う。図７は、複数話者の属性から各話者の立場を決定するためのルールの一例を示す。図８は、話者の関係から属性特徴語の優先度を決定する決定木の一例を示す。
【００２８】
例えば、図７の７０６の「子」と「親」という属性を持つユーザ同士が、「自宅」という場面で対話を行う場合には、「子」の立場は親に対して「対等」という立場になる。
【００２９】
ここで、図８に示す決定木において、大学生が自宅で親と対話する場合に用いる属性特徴語の優先度を決定する過程の例を示す。まず、属性検出部１０２は、図２の２０１より、話者のプロフィール情報が「大学生」の場合、「青年」、「生徒」、「子」という話者属性を検出し、図３の３０１より「自宅」という場面に対して「カジュアル」という場面属性を検出する。従って、大学生が自宅で親と対話する場合には、図８の８０１では「対等」を選択し、８０３では「カジュアル」を選択する。その結果、この場面における大学生の話者の原表現を表現変換するために用いるための「属性特徴語」が選択され（８０７）、図２の２０１の属性特徴語「口語」を用いて、原表現を変換する。
【００３０】
属性調整部１０４は、対話の参加者の属性が同一だった場合には、属性重複回避部１０９を呼び出す。属性重複回避部１０９は、属性が同一となった話者の属性に差を設けて、属性の重複を回避する。
【００３１】
図９は、対話の参加者の属性特徴語が同一になった場合に、属性特徴語の重複を回避するためのフローチャートである。属性重複回避部１０９は、属性調整部１０４から属性特徴語が同一となった対話参加者のうち、２名を選び、その２名の話者の話者プロフィールを受け取る（Ｓ９０１）。次に、両方の話者に、属性特徴語に対応する話者属性以外が付与されているかどうか判断する（Ｓ９０２）。
【００３２】
もし、他の話者属性が付与されている場合（Ｓ９０２のＹｅｓ）、重複した属性特徴語に似ていない属性特徴語を新たな属性特徴語として置き換える（Ｓ９０３）。置き換えた属性特徴語を属性調整部１０４に渡し、処理を終了する（Ｓ９０４）。
【００３３】
一方、両方の話者に、属性特徴語に対応する話者属性以外が付与されていない場合（Ｓ９０２のＮｏ）、どちらかの話者に、重複した話者属性以外の属性が付いているか否かを判断する（Ｓ９０５）。一方の話者に重複した話者属性とは違う属性が付いている場合（Ｓ９０５のＹｅｓ）には、その話者属性を属性特徴語として、Ｓ９０４に進む。
【００３４】
もし、Ｓ９０５においてＮＯとなった場合は、重複した話者属性のクラスタから最も近い、重複した話者属性とは違う属性を片方の話者に付与し（Ｓ９０６）、Ｓ９０４へ進む。
【００３５】
表現変換部１０５は、属性調整部１０４で調整したユーザの属性に沿って、属性表現モデル記憶部１０６の正規化辞書を参照しながら、ユーザの表現を変換する。
【００３６】
例えば、属性特徴語が「口語」であるユーザの表現「メールはもう見ましたか？」を属性特徴語「若者言葉」で変換する場合には、図６の６１３により、「は」が「って」に変換され、また６０４の「見る」という見出し語と、「過去」という見出し語の素性ベクトルと、「若者言葉」という属性特徴語の対は、「見てくれた」に変換される。
【００３７】
出力部１０７は、表現変換部１０５によって変換された表現を出力する。例えば、ディスプレイ装置による画像出力、プリンタ装置による印字出力、音声合成装置による合成音声出力など、従来から用いられているあらゆる方式により実現しても良い。また、このような方式を、必要に応じて切り替えるように構成してもよいし、複数の方式を併用するように構成してもよい。
【００３８】
属性表現モデル検出部１０８は、入力部１０１で受け付けた原表現と、属性検出部１０２で検出した素性ベクトルと属性特徴語と、原言語文を表現正規化部１０３で処理した結果得られる正規化表現の内の見出し語とを受け付けて対応づけることにより、属性表現モデルとして抽出し、属性表現モデル記憶部１０６に登録する。
【００３９】
さらに、属性表現モデル検出部１０８は、新たな属性表現モデルを属性表現モデル記憶部１０６に登録する際に、新たに獲得した属性表現モデルにおいて、同一の品詞を持つ自立語を見出し語として持つ属性表現モデルに展開する事により、同モデルを拡張するようにしている。
【００４０】
この時、新たに抽出、展開した属性表現モデルと同一の見出しと生成形、既に属性表現モデル記憶部１０６に保持されている場合は、それが展開した属性表現モデルであれば上書きし、そうでなければ登録しないように制御することで、実際の事例に則した属性表現モデルが蓄積されるようにしている。
【００４１】
ところで、本実施形態では、単一の見出し語を中心にその変換を例として挙げているが、例えば、係り受け構造（修飾・被修飾関係）や構文構造など、統語的・意味的構造を捉えて、これを変換するように属性表現モデルに拡張する事は容易である。例えば、機械翻訳技術などで広く使われている、トランスファ方式を単一言語内で実現すれば、単一の見出し語を対象とした処理を、構造を伴った変換として拡張できる。
【００４２】
本実施形態では、属性表現モデル記憶部１０６に記憶された属性表現モデル間に優先度を付与していないが、属性表現モデル検出部１０８における抽出頻度や、表現変換部１０５における適用頻度に応じて、その優先度を変化させたり、使用頻度の低い属性表現モデルを削除したりするように拡張することが可能である。
【００４３】
図１０は、表現変換装置１１０における属性表現モデル適用処理のフローチャートである。入力部１０１は、原表現と話者プロフィールを受け取る（Ｓ１００１）。属性検出部１０２は、話者プロフィールから話者属性を検出し、対話の場面情報から場面属性を検出する（Ｓ１００２）。表現正規化部１０３は、入力された原表現から正規化表現を得る（Ｓ１００３）。属性調整部１０４は、複数の話者属性を対話の場面に合わせて調整する（Ｓ１００４）。表現変換部１０５は、属性調整部１０４によって調整された話者属性と正規化表現を用いて、原表現を変換する（Ｓ１００５）。出力部１０７は、表現変換部１０７で変換された表現を出力する（Ｓ１００６）。
【００４４】
（第１の具体例）
図１１は、属性表現モデル適用処理の第１の具体例を示す。この具体例について図１０のフローチャートに沿って説明する。
【００４５】
第１の具体例は、話者１「大学生」と話者２「大学教員」が対話場面「授業中」にて対話している例である（図１１（ａ）、（ｂ））。
【００４６】
Ｓ１００１において、入力部１０１は話者１の発話「メールって見て下さいましたか？」（図１１（ｃ）の１１０１）と話者２の発話「見ました。」（１１０２）を受け取る。
【００４７】
Ｓ１００２では、属性検出部１０２は、図２の話者属性テーブルを用い、話者である「大学生」と「大学教員」が持つ話者属性を検出する。
【００４８】
ここでは、図２の２０１の規則から、「大学生」に対しては「青年、生徒、子」という話者属性が得られる。一方、２０２の規則から、「大学教員」に対して「大人、教師」という話者属性が得られる。
【００４９】
更に、図３の場面属性テーブルの規則３０２を用いて、対話場面である「授業中」から、場面属性「フォーマル」を検出する。
【００５０】
Ｓ１００３において、表現正規化部１０３は、入力部１０１が受け付けた話者１の原表現１１０１「メールって見て下さいましたか？」を正規化する。原表現１１０１は、表現正規化部１０３によって「って」が「は」に置き換わり、更に、「見て下さいました」が「見る」に置き換わる。その結果、正規化表現１１０３に示す見出し語「メールは  見る」及び原表現の素性ベクトル「受益＋過去＋疑問」が得られる。同様に、大学教員による発話１１０２「見ました。」も、表現正規化部１０３によって、正規化表現１１０４に示す見出し語「見る」及び素性ベクトル「過去」が得られる。
【００５１】
Ｓ１００４において、属性調整部１０４は、まず、図７に示す複数話者と各立場の対応規則を用いて、対話に参加している各話者の立場を検出する。図１１に示す「大学生」と「大学教員」の場合では、図７の７０２の規則が適用され、図１１の「大学生」の立場は「目下」（１１１６）、「大学教員」の立場は「目上」（１１１７）となる。
【００５２】
次に、属性調整部１０４は、図８に示す決定木を用いて、各話者の表現を変換する際に用いる属性特徴語の優先度を決定する。
【００５３】
図１１の話者１について図８の決定木を用いる場合の例は下記の通りである。まず、図８の８０１において、図１０の話者１は９１６に示す「目下」の立場を持っているので、対等な関係ではないことから、決定木上の６０２に進む。次に、前記図１０の話者１の立場は、図１０の９１６より「目下」であることから、決定木の６０５に進む。これにより、図１１の例において話者１の表現を変換するために優先的に用いる属性特徴語は「尊敬・謙譲語」（１１１８）となる。同様に、話者２の表現を変換するために優先的に用いる属性特徴語は「丁寧語」（１１１９）となる。
【００５４】
Ｓ１００５において、表現変換部１０５は、属性調整部１０４が定めた属性特徴語に従って、話者の原表現を変換する。図１１の例では、図６に示す正規化辞書を参照し、正規化後の表現１１０３「メールは  見る+受益+過去+疑問」の「見る」の部分を、図６の６０７の規則に従い「見て下さいましたか」に変換し、表現１１０７「メールは見てくださいましたか？」を得ている。
【００５５】
もし、属性調整部１０４が存在しなければ、図２の大学生の属性特徴語の「口語」に沿って表現が変換され、正規化後の表現１１０３を変換する際に図６の６０４、６１３が適用され、属性調整せずに表現変換した場合の表現１１０５に示すように「メールって見てくれた？」と変換される。授業中の大学教員との対話における大学生の表現としては不適切なものとなってしまう。
【００５６】
Ｓ１００６において、出力部１０７は、属性調整後に表現変換部１０５によって変換された表現１１０７「メールは見て下さいましたか？」を出力する。
【００５７】
ここで、第１の具体例では、属性調整部１０４は、話者属性に加え、場面属性も用いて、属性を調整した。
【００５８】
ただし、場面属性は必須ではなく、話者属性だけでも、属性調整はできる。
【００５９】
また、話者属性に加え場面属性も用いて、属性調整すると効果的な場合の例としては、「話者属性として「目上」、「目下」といった話者の立場を表す素性を追加した場合であっても、対話の参加者ではなく、対話が行われる場面に関する属性を制御しないため、例えば、親しい関係にある教授同士の対話が、シンポジウムなどの公的な場面（すなわち、場面属性「フォーマル」）において口語調で表現されうる」問題を回避できる。
【００６０】
（第２の具体例）
図１２は、属性表現モデル適用処理の第２の具体例を示す。この具体例について図１０のフローチャートに沿って説明する。
【００６１】
第２の具体例は、話者１「大学生」と話者２「親」が対話場面「自宅」にて対話している例である（図１２（ａ）、（ｂ））。始めに、図１０のＳ１００１において、入力部１０１は図１２の１２０１の発話「メールって見てくれた〜？」と１２０２の発話「見たぞ。」を受け取る。
【００６２】
次に、Ｓ１００３において、属性検出部１０２は、図２に示すプロフィールと属性の対応規則を用いて、話者である「大学生」と「親」が持つ属性を検出する。ここでは、図２の２０１，２０３の規則から、「親」に対して「大人、親、礼儀正しい」という属性ベクトルが得られ、「大学生」に対しては「青年、生徒」という属性が与えられる。
【００６３】
更に、図３に示す場面情報と場面属性の対応３０１を用いて、対話場面である「自宅」から、場所属性「カジュアル」を検出する。
【００６４】
Ｓ１００３において、表現正規化部１０３は、入力部１０１が受け付けた発話者の表現を１２０１「メールって見てくれた〜？」を正規化する。発話１２０１は、表現正規化部１０３によって「って」が「は」に置き換わり、更に、「見てくれた〜」が「見る」に置き換わる。その結果１２０３に示す正規化表現「メールは見てくれた？」が得られる。同様に、親による発話１２０２「見たぞ。」も、表現正規化部１０３によって、「見る」に正規化される（１２０４）。
【００６５】
属性調整部１０４は、はじめに、図７に示す話者と立場の対応規則を用いて、対話に参加している各発話者の立場を検出する。図１２に示す「大学生」と「親」の場合では、図７の７０６の規則が適用され、図１２の例の大学生の立場は「対等」（１２１６）、親の立場は「対等」（１２１７）となる。
【００６６】
次に、属性調整部１０４は、図８に示す優先属性を決めるための決定木を用いて、各話者の表現を変換する際に用いる優先属性を決定する。図１２の話者１について図８の決定木を用いる場合の例は下記の通りである。まず、図８の８０１において、図１２の話者１は１２１６に示す「対等」の立場を持っているので、決定木上の８０３に進む。図１２の例における対話の場面属性は１２１１の通り「カジュアル」であるので、図８の決定木の８０７に進む。これにより、図１２の例において話者１「大学生」の表現を変換するために優先的に用いる属性は属性特徴語、すなわち図２の２０１より「口語」となる。同様に、話者２「親」の優先属性は「丁寧語」となる。
【００６７】
表現変換部１０５は、属性調整部１０４が定めた優先属性に従って、話者の表現を変換する。図１２の例では、図６に示す正規化辞書を参照し、表現１２０３「メールは  見る＋受益＋過去＋疑問」の「は」の部分を６１３の規則にしたがい「って」に変換し、「見る」の部分を、６０４の規則に従い「見てくれた？」に変換して、表現１２０７「メールって見てくれた？」を得ている。
【００６８】
出力部１０７は、表現変換部１０５によって変換された表現１２０７「メールって見てくれた？」を出力する。ここで、図１１と図１２では、学生による同一の正規化表現「メールは  見る+受益+過去+疑問」を、対話の相手にあわせて変換しており、その結果、図１１の例では、教師という対話の相手にあわせて「メールは見て下さいましたか？」と変換し、図１２の例では、親という対話の相手にあわせて「メールって見てくれた？」と変換している。このように、同じ属性を持つ話者による発話でも、対話の相手と場面にふさわしい表現に調整して変換できるところが、本実施の効果の一つである。
【００６９】
（第３の具体例）
図１３は、属性表現モデル適用処理の第３の具体例を示す。この具体例について図９の重複回避フローチャートに沿って説明する。
【００７０】
第３の具体例は、話者１「うさぎ」と話者２「うさぎ、数学が得意」が対話場面「自宅」にて対話している例である（図１３（ａ）、（ｂ））。この場合、うさぎ語とうさぎ語で属性特徴語がかぶっているため、どちらかの話者は、うさぎ語の属性特徴語を捨てて、別の属性特徴語を選び、その別の属性特徴語で表現を変換させる。
【００７１】
属性調整部１０４は、対話の参加者の話者属性が同一だった場合には、属性重複回避部１０９を呼び出す。属性重複部１０９は、属性が同一となった話者の属性に差分を出して、属性の重複を回避する。属性重複部１０９の処理の流れは図９のフローチャートを用いて、前述した通りである。
【００７２】
以下に、図９のフローチャートに沿って、図１３を例に、複数の話者の属性特徴語が同一だった場合に属性の重複を回避ために行う処理の流れを説明する。
【００７３】
図１３では、話者１と話者２の属性特徴語がどちらも「うさぎ」となっており（１３１８、１３１９）、このままではどちらも「うさぎキャラ語」で変換されてしまう。
【００７４】
ここで、属性調整部１０４は話者１と話者２の属性特徴語が同一であることから、属性重複回避部１０９に両者の全ての属性を渡す。属性重複回避部１０９は、図９のフローチャートに沿って、両者の属性特徴語が重複するのを回避する処理を行う。
【００７５】
始めに、図９Ｓ９０１において、属性重複回避部１０９は、属性調整部１０４から属性特徴語が同一となった２名の話者の全ての話者プロフィールを受け取る。話者１の話者プロフィールは「うさぎ」、話者２の話者プロフイールは「うさぎ、数学が得意」とある。次に、Ｓ９０２は、両方の話者に、元の属性特徴語を付与する要因となった話者プロフイール以外の話者プロフイールが付与されているかどうか判断する。
【００７６】
ここでは、話者２に「うさぎ」以外の話者プロフイール「数学が得意」が付与されているので、Ｓ９０３に進み、図２の２０５を参照し「数学が得意」という話者プロフイールから「賢い」という属性及び属性特徴語を取得し、Ｓ９０４に進む。Ｓ９０４において、置き換えた属性特徴語「賢い」（図１３の１３２１）を属性調整部１０４に渡し、処理を終了する。
【００７７】
図１４は、重複が発生するケースで、かつ、図９のＳ９０６が適用される場合を説明するための図である。属性が「うさぎ」、「楽観的な」、「情熱的な」、「賢い」など抽象的な属性を示す場合、話者１と話者２の属性特徴語が重複する場合がある。例えば、（１）「うさぎ」な属性を持つ話者が多く集まるエリア、（２）「楽観的」な属性を持つ話者が多く集まるエリア、（３）「情熱的」な属性を持つ話者が多く集まるエリア、（４）「賢い」属性を持つ話者が多く集まるエリアがあると想定する。そして、話者１「うさぎ、かつ、楽観的」と話者２「うさぎ、かつ、賢い」が（１）のエリアに近い場合、重複が発生する。そのため、第３の具体例の手法が効果的である。
【００７８】
また、第３の具体例は、話者１及び２のＩＤが見えないＳＮＳの場合に、有効である。さらにいえば、話者が３人以上であると、より有効である。
【００７９】
（属性表現モデル構成装置１１１）
図１５は、本実施形態に係る属性表現モデル構成装置１１１のフローチャートである。  まず、入力部１０１が原表現Ｓを得る（Ｓ１５０１）。次に、属性検出部１０２は属性特徴語Ｔを検出する。表現正規化部１０３は、原表現Ｓを解析し、正規化表現Ｓｎと属性ベクトルＶｐを得る（Ｓ１５０３）。
【００８０】
属性表現モデル検出部１０８は、正規化表現Ｓｎを見出し語とし、これを話者属性Ｃ、原表現Ｓ、属性ベクトルＶｐとに対応付けて、属性表現モデルＭを抽出する（Ｓ１５０４）。次に、属性表現モデルＭの見出し語Ｓｎと原表現Ｓの内Ｓｎに対応する語を同一品詞の見出し語Ｓ１１．．．Ｓ１ｎと置換し、拡張属性表現モデルＭ１．．．Ｍｎを構築する（Ｓ１５０５）。
【００８１】
そして、属性表現モデルＭおよび拡張属性表現モデルＭ１．．．Ｍｎの内、属性表現モデル記憶部１０６に見出し語と属性が同一の属性表現モデルがないものを選択的に登録する（Ｓ１５０６）。
【００８２】
次に、具体例を示す。今、「食べたんだよ」という文を入力部１０１で原表現Ｓとして受け付けた（Ｓ１５０１）と仮定する。また、属性検出部１０２において属性特徴語Ｔとして「口語」を得たと仮定する（Ｓ１５０２）。次に、表現正規化部１０３において原表現Ｓを解析することで、図１６に示す通り、正規化表現Ｓｎ「食べる」（１６０４）と属性ベクトルＶｐ「受動、過去」（１６０５）を得る（Ｓ１５０３）。
【００８３】
ここで、正規化表現Ｓｎ「食べる」を見出し語とし、原表現Ｓ「食べたんだよ」を生成形とし、これらを属性特徴語Ｔ「口語」と属性ベクトルＶｐ「受動、過去」とを対応づけて、属性表現モデルＭとして抽出する（Ｓ１５０４）。この様にすることで、新たに入力される原表現と正規化表現、および、属性ベクトルと属性特徴語とを対応づけることが可能となり、新たな属性、入力表現に対する属性表現モデルを漸増的に構築することか可能となる。
【００８４】
次に、正規化表現Ｓｎ「食べる」の品詞が「動詞」であったと仮定すると、Ｓ１５０５において、品詞が同じく動詞の語に関して、属性表現モデルＭの見出し語部分を置換することで、拡張属性表現モデルM1...Mnを構築する。例えば、「見る」の品詞が同じく「動詞」であると仮定すると、正規化表現Ｓｎ「見る」を見出し語とし、原表現の内見出し語に対応する語句を「見る」で置き換えた「見たんだよ」を生成形とし、これらを、属性特徴語Ｔ「口語」と、属性ベクトルＶｐ「受動、過去」と、を対応づけて、拡張属性表現モデルＭ0として抽出する。また同様に、「走る」についても同様と考えれば、正規化表現Ｓｎ「走る」を見出し語とし、原表現の内見出し語に対応する語句を「走る」で置き換えた「走ったんだよ」を生成形とし、これらを、属性特徴語Ｔ「口語」と属性ベクトルＶｐ「受動、過去」とを対応づけて、拡張属性表現モデルＭ1として抽出できる。以下同様に繰り返し抽出することができる。
【００８５】
次に、前ステップで構築した、属性表現モデルＭおよび拡張属性表現モデルM1...Mnについて、属性表現モデル記憶部１０６に見出し語と属性が同一の属性表現モデルがないものを選択的に登録する（Ｓ１５０６）。今、説明を簡便にするために、動詞が３つしかない事例、すなわち、図１７の様な属性表現モデルおよび拡張属性表現モデルが抽出されたと仮定する。
【００８６】
ここで、属性表現モデル記憶部１０６の状態を図６に示したものと同等と仮定すると、図１７の１７０１〜１７０３の属性表現モデルは、属性表現モデル記憶部１０６に見出し語と属性が同一の属性表現モデルが保持されていないため、全て登録される。この様にすることで、実字例に則した属性変換モデルが蓄積されるようにしている。
【００８７】
以上の操作により、属性表現モデル記憶部１０６に保持される属性表現モデルを増補、更新していくことにより、種々の属性に応じた表現変換が可能となる。すなわち、本実施形態に係る表現変換装置に対する、種々の表現、属性の入力と、その入力表現を正規化した正規化表現との差分を漸増的に蓄積していくことで、新たな入力表現に対して多様な表現変換を可能とする。
【００８８】
（本実施形態の効果）
以上に述べたように、本実施形態に係る表現変換装置によれば、発話者の属性を、対話相手との相対的な話者関係で調整し、発話者の入力文をその対話相手に適切な表現に変換することにより、対話に登場する話者同士の関係を適切に反映した表現を得られるという効果を奏する。
【００８９】
ここで、本実施形態は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。
【００９０】
例えば、表現変換装置１１０の出力結果を用いて、既存の対話装置に適用してもよい。対話装置としては、音声対話装置のみならず、テキスト文書形式の対話装置であってもよい。さらには、対話装置には、既存の機械翻訳装置を適用してもよい。
【００９１】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００９２】
（コンピュータプログラムへの適用）
ところで、本実施形態に係る表現変換装置は、コンピュータで実行可能なプログラムとして実現し、このプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として実現することも可能である。
【００９３】
なお、本実施形態における記憶媒体としては、磁気ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリなど、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式はいずれの形態であっても良い。
【００９４】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーションシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のミドルウェア等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【００９５】
さらに、本実施形態における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００９６】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【００９７】
なお、本実施形態におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【００９８】
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００９９】
さらに、本実施形態に係る表現変換装置は、これを実現するようコンピュータを制御するプログラムとしても実現可能である。すなわち、コンピュータが読み取り可能なメモリ、ハードディスクなどに代表される記憶装置や、通信手段を用いてプログラムを提供することで、本実施形態に係る表現変換手法を実現するようコンピュータを制御することが可能である。
【符号の説明】
【０１００】
１０１  入力部
１０２  属性検出部
１０３  表現正規化部
１０４  属性調整部
１０５  表現変換部
１０６  属性表現モデル記憶部
１０７  出力部
１０８  属性表現モデル検出部
１０９  属性重複回避部
１１０  表現変換装置
１１１  属性表現モデル構成装置
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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