(57)【要約】  本技術は、七五調制約によって、より人間的な発話を行うことができるようにする情報処理装置、及び情報処理方法に関する。入力されたテキスト情報を、七五調に変換して出力する処理部を備える情報処理装置が提供されることで、七五調制約によって、より人間的な発話を行うことができるようになる。本技術は、例えば、対話システム等のユーザの発話に対する応答を生成するシステム、又はニュース番組制作システムやデジタルサイネージシステム等のテキスト情報を音声合成により読み上げるシステムなどに適用することができる。
2019044534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキスト情報を、七五調に変換して出力する処理部を備える
情報処理装置。
【請求項２】
前記処理部は、ユーザからのフィードバックで得られるユーザフィードバック情報に基づいて、前記テキスト情報を七五調に変換する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記テキスト情報に対するコンテキスト情報に基づいて、前記テキスト情報を七五調に変換する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記処理部は、
前記ユーザフィードバック情報を参照して、前記コンテキスト情報に適合した七五調変換処理を選定し、
前記テキスト情報に対し、選定された七五調変換処理を実行する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ユーザフィードバック情報は、七五調の候補を生成する候補生成パターンごとに、過去の環境情報と前記ユーザの反応とをスコア値化した情報を含み、
前記コンテキスト情報は、現在の環境情報を含み、
前記処理部は、前記過去の環境情報のうち、前記現在の環境情報と同一又は類似する過去の環境情報のスコアが、閾値以上となる候補生成パターンを選定する
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記処理部は、複数の候補生成パターンが選定可能な場合に、ランダムに１つの候補生成パターンを選定する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記候補生成パターンは、
助詞を抜いて七五調になる候補を生成する助詞抜き、
意味的に不要な部分を除去して七五調になる候補を生成する不要部分除去、
語尾を追加して七五調になる候補を生成する語尾追加、
意味的に変わらない語を追加して七五調になる候補を生成する意味不変語追加、
ある語を繰り返して七五調になる候補を生成する繰り返し追加、
オノマトペを追加して七五調になる候補を生成するオノマトペ追加、及び
同義語に置換して七五調になる候補を生成する同義語追加
による七五調候補生成のうち、１つの七五調候補生成、又は複数の七五調候補生成の組み合わせを含む
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記コンテキスト情報は、時間帯、場所、話者、同席者、及び場の雰囲気を示す情報のうち、少なくとも１つの情報を含む
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記テキスト情報は、ユーザの発話に対する応答である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記テキスト情報は、音声合成により読み上げられることを目的とした情報である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
情報処理装置の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
入力されたテキスト情報を、七五調に変換して出力する
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理装置、及び情報処理方法に関し、特に、七五調制約によって、より人間的な発話を行うことができるようにした情報処理装置、及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声による対話を行う商品やサービスが普及している。例えば、特許文献１には、外部からの音声に応じて任意の動作を行う電子玩具（家庭用ロボット）が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−３０７３５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、音声による対話を行う場合に、例えば、「明日の横浜の天気は晴れです。」のように応答が単調で、人間同士が行う対話とは明らかに異なっているものも多い。【０００５】
そうすると、ユーザによっては、例えば、面白みがない、対話を楽しめない、記憶に残りにくい、継続して使いたいとは思わないなどとなることが想定され、より人間的な発話を行うことができるようにするための技術が求められていた。【０００６】
本技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、七五調制約によって、より人間的な発話を行うことができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本技術の一側面の情報処理装置は、入力されたテキスト情報を、七五調に変換して出力する処理部を備える情報処理装置である。【０００８】
本技術の一側面の情報処理方法は、情報処理装置の情報処理方法において、前記情報処理装置が、入力されたテキスト情報を、七五調に変換して出力する情報処理方法である。【０００９】
本技術の一側面の情報処理装置、及び情報処理方法においては、入力されたテキスト情報が、七五調に変換されて出力される。【００１０】
本技術の一側面の情報処理装置は、独立した装置であってもよいし、１つの装置を構成している内部ブロックであってもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本技術の一側面によれば、七五調制約によって、より人間的な発話を行うことができる。【００１２】
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本技術を適用した情報処理装置のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【図２】本技術を適用した情報処理装置のソフトウェア構成の例を示すブロック図である。
【図３】対話処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】対話処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】コンテキスト情報DBの例を示す図である。
【図６】ユーザフィードバック情報DBの例を示す図である。
【図７】語尾リストの例を示す図である。
【図８】意味不変語リストの例を示す図である。
【図９】オノマトペリストの例を示す図である。
【図１０】同義語辞書の例を示す図である。
【図１１】本技術を適用したニュース番組制作システムの例を示す図である。
【図１２】本技術を適用したデジタルサイネージシステムの例を示す図である。
【図１３】対話システムの構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら本技術の実施の形態について説明する。なお、説明は以下の順序で行うものとする。
【００１５】
１．第１の実施の形態：対話システム
２．第２の実施の形態：ニュース番組制作システム
３．第３の実施の形態：デジタルサイネージシステム
４．変形例
【００１６】
＜１．第１の実施の形態＞
【００１７】
（ハードウェア構成例）
図１は、本技術を適用した情報処理装置のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【００１８】
図１の情報処理装置１０は、例えば、ネットワークに接続可能なスピーカであって、いわゆるスマートスピーカやホームエージェントなどとも称される。この種のスピーカは、音楽の再生のほか、例えば、ユーザとの音声対話や、照明器具や空調設備などの機器に対する音声操作などを行うことができる。
【００１９】
なお、情報処理装置１０は、スピーカに限らず、例えば、スマートフォンや携帯電話機等のモバイル機器や、タブレット型のコンピュータ、パーソナルコンピュータ、テレビ受像機、ゲーム機等の電子機器として構成されるようにしてもよい。
【００２０】
図１において、情報処理装置１０は、CPU１０１、ROM１０２、RAM１０３、情報アクセス部１０４、ハードディスク１０５、操作I/F１０６、操作部１０７、音声入力I/F１０８、マイクロフォン１０９、映像入力I/F１１０、カメラ１１１、音声出力I/F１１２、スピーカ１１３、映像出力I/F１１４、ディスプレイ１１５、通信I/F１１６、及びバス１１７から構成される。
【００２１】
CPU(Central Processing Unit)１０１、ROM(Read Only Memory)１０２、及びRAM(Random Access Memory)１０３は、制御部１００として構成される。制御部１００は、各種の演算処理や、各部の動作制御など、情報処理装置１０における中心的な処理装置として動作する。
【００２２】
情報アクセス部１０４は、例えば、データ書き込み／読み出し回路などから構成される。情報アクセス部１０４は、バス１１７を介した制御部１００からの制御に従い、各種のデータを、ハードディスク１０５に書き込んだり、ハードディスク１０５に記録された各種のデータを読み出したりする。ハードディスク１０５は、HDD(Hard Disk Drive)であって、大容量の記録装置として構成される。
【００２３】
操作I/F１０６は、例えば、操作インターフェース回路などから構成される。操作部１０７は、例えば、ボタンやキーボード、マウス等から構成される。操作I/F１０６は、操作部１０７に対するユーザの操作に応じた操作信号を、バス１１７を介して制御部１００に供給する。
【００２４】
音声入力I/F１０８は、例えば、音声入力インターフェース回路などから構成される。マイクロフォン１０９は、外部からの音を、電気信号に変換する機器（収音器）である。音声入力I/F１０８は、マイクロフォン１０９により収音された音に応じた音声信号を、バス１１７を介して制御部１００や音声出力I/F１１２等に供給する。
【００２５】
映像入力I/F１１０は、例えば、映像入力インターフェース回路などから構成される。カメラ１１１は、イメージセンサや信号処理回路などを有し、被写体を撮像して撮像画像を生成する。映像入力I/F１１０は、カメラ１１１により生成された撮像画像の画像データを、バス１１７を介して制御部１００や情報アクセス部１０４、映像出力I/F１１４等に供給する。
【００２６】
音声出力I/F１１２は、例えば、音声出力インターフェース回路などから構成される。スピーカ１１３は、電気信号を物理振動に変えて音を出す機器である。音声出力I/F１１２は、バス１１７を介した制御部１００からの制御に従い、スピーカ１１３から、音声信号に応じた音を出力する。
【００２７】
映像出力I/F１１４は、例えば、映像出力インターフェース回路などから構成される。ディスプレイ１１５は、例えば、液晶ディスプレイや有機ELディスプレイなどから構成される。映像出力I/F１１４は、バス１１７を介した制御部１００からの制御に従い、ディスプレイ１１５に対し、映像信号に応じた各種の情報（例えば文字や画像等）を表示する。
【００２８】
通信I/F１１６は、例えば、通信インターフェース回路などから構成される。通信I/F１１６は、バス１１７を介した制御部１００からの制御に従い、インターネット３０に接続されたサーバ（不図示）にアクセスして、各種のデータをやり取りする。
【００２９】
なお、図１に示した構成では、センサとして、カメラ１１１が有するイメージセンサを例示したが、他のセンサが設けられるようにしてもよい。各種のセンサによるセンシングの結果得られるセンサ情報は、バス１１７を介して制御部１００に供給され、処理される。
【００３０】
ここで、例えば、センサとしては、磁場（磁界）の大きさや方向を検出する磁気センサ、加速度を検出する加速度センサ、角度（姿勢）や角速度、角加速度を検出するジャイロセンサ、近接するものを検出する近接センサ、あるいは、指紋や虹彩、脈拍などの生体情報を検出する生体センサなど、各種のセンサを含めることができる。
【００３１】
さらに、センサには、温度を検出する温度センサや、湿度を検出する湿度センサ、周囲の明るさを検出する環境光センサなどの周囲の環境を測定するためのセンサを含めることができる。なお、センサ情報としては、上述のセンサから得られるセンサ情報のほか、GPS(Global Positioning System)信号などから算出される位置情報や、計時手段により計時された時刻情報などの様々な情報を含めることができる。
【００３２】
（ソフトウェア構成例）
図２は、本技術を適用した情報処理装置のソフトウェア構成の例を示すブロック図である。
【００３３】
すなわち、図１に示した情報処理装置１０では、CPU１０１が、ROM１０２や、ハードディスク１０５等の記録装置に記録されているプログラムを、RAM１０３にロードして実行することによって、図２に示した情報処理部１５０の機能が実現され、各種の処理が実行される。
【００３４】
図２において、情報処理部１５０は、音声認識部１５１、発話意図理解部１５２、アプリケーション／サービス実行部１５３、応答生成部１５４、コンテキスト取得部１５５、七五調変換部１５６、音声合成部１５７、及びユーザフィードバック収集部１５８から構成される。
【００３５】
なお、以下の説明では、ユーザに対する応答文のうち、七五調変換部１５６により七五調に変換される前の応答文を、「応答文（変換前）」と表記するとともに、七五調変換部１５６により七五調に変換された後の応答文を、「応答文（変換後）」と表記して区別する。また、応答文のうち、応答文（変換後）の候補として生成される応答文を、「応答文（変換後候補）」と表記する。
【００３６】
また、七五調とは、例えば、「五・七・五」や、「五・七・五・七・七」などのように、五音と七音が繰り返される形式をいう。ここでの単位は、例えばモーラ（音韻）を用いることができる。
【００３７】
なお、音節は、ローマ字表記したときの母音の数であって、モーラとは異なる。すなわち、モーラは、音節数に加えて、「っ」、「ん」、「−」の個数を含める。例えば、「チューリッヒ」である語は、３音節であって、５モーラでもある。ただし、これらの音節やモーラの定義は一例であって、他の定義が採用されるようにしてもよい。
【００３８】
音声認識部１５１は、マイクロフォン１０９を介してそこに入力される、ユーザの発話に応じた音声信号を、テキスト情報に置き換える音声認識処理を実行し、その結果得られる音声認識結果を、発話意図理解部１５２に供給する。なお、この音声認識処理では、音声テキスト変換用のデータベースなどが用いられる。
【００３９】
発話意図理解部１５２は、音声認識部１５１から供給される音声認識結果に基づいて、ユーザの発話に応じたテキスト情報に対する解析処理（ユーザの意図を理解する処理）を実行する。発話意図理解部１５２は、解析処理の結果得られる意図理解結果を、アプリケーション／サービス実行部１５３に供給する。
【００４０】
ここでは、ユーザの意図として、例えば、「天気確認」や「スケジュール確認」などの意図が推定され、また、そのパラメータ（スロット）として、「日時」や「場所」などが解析される。
【００４１】
アプリケーション／サービス実行部１５３は、発話意図理解部１５２から供給される意図理解結果に基づいて、ユーザの意図に合ったアプリケーションやサービスを実行し、その実行の結果を、応答生成部１５４に供給する。
【００４２】
ここでは、例えば、ユーザの意図として、「天気確認」が推定され、そのパラメータとして、「日時」や「場所」が解析された場合には、外部のサービスにより提供される、天気確認のAPI(Application Programming Interface)に対し、「日時」や「場所」のパラメータを引数として渡すことで、対象の日時や場所の天気に関する情報を得ることができる。
【００４３】
応答生成部１５４は、アプリケーション／サービス実行部１５３から供給される、アプリケーションやサービスの実行結果などに基づいて、ユーザに対する応答文（変換前）を生成し、七五調変換部１５６に供給する。
【００４４】
コンテキスト取得部１５５は、時刻情報や位置情報、カメラ１１１により撮像された撮像画像の解析結果などに基づいて、コンテキスト情報を取得し、七五調変換部１５６に供給する。
【００４５】
七五調変換部１５６は、応答生成部１５４から供給される応答文（変換前）に対する七五調変換処理を実行し、その結果得られる応答文（変換後）を、音声合成部１５７に供給する。このとき、七五調変換部１５６は、コンテキスト取得部１５５から供給されるコンテキスト情報や、ユーザフィードバック収集部１５８から供給されるユーザフィードバック情報に基づき、応答文（変換前）を、より適切に七五調に変換して、応答文（変換後）を得ることができる。
【００４６】
音声合成部１５７は、七五調変換部１５６から供給される応答文（変換後）に基づいて、音声を合成して、スピーカ１１３から出力する。すなわち、音声合成部１５７は、応答文（変換後）のテキスト情報を読み上げる機能（TTS：Text To Speech）を有している。
【００４７】
ユーザフィードバック収集部１５８は、ユーザに対し、応答文（変換後）を出力したときのユーザの反応に関する情報を収集し、ユーザフィードバック情報として、七五調変換部１５６に供給する。
【００４８】
以上、情報処理装置１０の構成について説明した。
【００４９】
（対話処理の流れ）
次に、図３乃至図４のフローチャートを参照して、図２に示した情報処理部１５０により実行される対話処理の全体的な流れについて説明する。
【００５０】
ここで、情報処理部１５０に対する入力としては、マイクロフォン１０９から供給される、ユーザ発話に応じた音声信号、又はキーボードである操作部１０７から供給される操作信号に応じたテキスト情報がある。
【００５１】
情報処理部１５０では、ユーザ発話に応じた音声信号が入力された場合に、ステップＳ１１の処理が実行される。ステップＳ１１において、音声認識部１５１は、ユーザが発話に応じた音声信号を、テキスト情報に置き換える音声認識処理を実行する。
【００５２】
このようにして、ステップＳ１１の処理（音声認識処理）の結果得られるテキスト情報、又はユーザの入力操作に応じたテキスト情報が、発話意図理解部１５２に入力される。
【００５３】
ステップＳ１２において、発話意図理解部１５２は、そこに入力されるテキスト情報に対する解析処理を実行することで、ユーザの意図を理解する。
【００５４】
例えば、ユーザによって、「明日の横浜の天気を教えて？」という発話がなされた場合には、ユーザの意図として、「天気確認」である意図が推定され、また、そのパラメータとして、"明日"である「日時」や、"横浜"である「場所」が得られる。
【００５５】
ステップＳ１３において、アプリケーション／サービス実行部１５３は、ステップＳ１２の処理で得られる意図理解結果に基づいて、ユーザの意図に合ったアプリケーションやサービスを実行する。
【００５６】
ここでは、例えば、ユーザの意図として、「天気確認」が推定され、そのパラメータとして、"明日"である「日時」や、"横浜"である「場所」が解析された場合に、外部のサービスにより提供される、天気確認のAPIに対し、"明日"である「日時」や、"横浜"である「場所」のパラメータを引数として渡すことで、"明日の横浜の天気"に関する情報を得ることができる。
【００５７】
ステップＳ１４において、応答生成部１５４は、ステップＳ１３の処理で得られるアプリケーションやサービスの実行結果に基づいて、ユーザに対する応答文（変換前）を生成する。
【００５８】
ここでは、例えば、天気確認のAPIから得られる"明日の横浜の天気"に関する情報に基づき、「明日の横浜の天気は晴れです。」である応答文（変換前）が生成される。
【００５９】
ステップＳ１５において、コンテキスト取得部１５５は、時刻情報や位置情報、カメラ１１１により撮像された撮像画像の解析結果などに基づいて、コンテキスト情報を取得する。
【００６０】
ここで、コンテキスト情報は、例えば、ユーザの発話の時間帯や場所、話者、同席者、場の雰囲気などの発話に関連する現在の環境情報を含み、コンテキスト情報DB２０１に一時的に記録することができる。ただし、現在の環境情報は、コンテキスト情報DB２０１に記録せずに、直接、処理されるようにしてもよい。
【００６１】
ステップＳ１６において、七五調変換部１５６は、ステップＳ１４の処理で生成された応答文（変換前）に対する七五調変換処理を実行することで、応答文（変換前）を七五調に変換して、応答文（変換後）を生成する。
【００６２】
この七五調変換処理では、後述のステップＳ１８の処理で収集されるユーザフィードバック情報を参照して、ステップＳ１５の処理で取得されるコンテキスト情報に適合した七五調変換処理が選定され、応答文（変換前）に対し、選定された七五調変換処理が実行される。
【００６３】
具体的には、例えば、ユーザフィードバック情報は、七五調の候補を生成する候補生成パターンごとに、過去の環境情報とユーザの反応とをスコア値化した情報を含み、コンテキスト情報は、現在の環境情報を含んでいるので、七五調変換部１５６は、過去の環境情報のうち、現在の環境情報と同一又は類似する過去の環境情報のスコアが、閾値以上となる候補生成パターンを選定することができる。
【００６４】
また、このとき、複数の候補生成パターンが選定可能な場合には、例えば、ランダムに１つの候補生成パターンが、選定されるようにすることができる。すなわち、七五調変換処理では、選定された候補生成パターン（七五調候補生成処理（の組み合わせ））を順に実行して、応答文（変換前）が七五調になるように各処理が実行されることになる。
【００６５】
なお、七五調変換処理の詳細は、この対話処理の全体的な流れを説明した後に説明するが、候補生成パターンとしては、例えば、以下の七五調候補生成処理を含めることができる。
【００６６】
（Ａ）助詞を抜いて七五調になる候補を生成する助詞抜き
（Ｂ）意味的に不要な部分を除去して七五調になる候補を生成する不要部分除去
（Ｃ）語尾を追加して七五調になる候補を生成する語尾追加
（Ｄ）意味的に変わらない語を追加して七五調になる候補を生成する意味不変語追加
（Ｅ）ある語を繰り返して七五調になる候補を生成する繰り返し追加
（Ｆ）オノマトペを追加して七五調になる候補を生成するオノマトペ追加
（Ｇ）同義語に置換して七五調になる候補を生成する同義語追加
（Ｈ）上記の（Ａ）乃至（Ｇ）の組み合わせ
【００６７】
なお、（Ｃ）の語尾追加の七五調候補生成の際には、語尾リスト２１１が用いられる。また、（Ｄ）の意味不変語追加の七五調候補生成の際には、意味不変語リスト２１２が用いられる。さらに、（Ｆ）のオノマトペ追加の七五調候補生成の際には、オノマトペリスト２１３が用いられ、（Ｇ）の同義語追加の七五調候補生成の際には、同義語辞書２１４が用いられる。
【００６８】
このようにして、応答文（変換前）が七五調に変換され、応答文（変換後）が生成される。そして、ステップＳ１６の処理で得られる七五調変換結果を、音声出力する場合には、応答文（変換後）は、音声合成部１５７に出力される。
【００６９】
ステップＳ１７において、音声合成部１５７は、ステップＳ１６の処理で得られる応答文（変換後）に基づいて、音声を合成して、音声出力I/F１１２を介してスピーカ１１３から出力する。これにより、スピーカ１１３からは、七五調の応答に応じた音声が出力される。
【００７０】
一方で、ステップＳ１６の処理で得られる七五調変換結果を、映像出力する場合には、応答文（変換後）は、映像出力I/F１１４を介してディスプレイ１１５に出力される。これにより、ティスプレイ１１５の画面には、七五調の応答に応じたテキストが表示される。
【００７１】
より具体的には、ここでは、例えば、上述の「明日の横浜の天気は晴れです。」である応答文（変換前）が、「横浜の明日の天気は晴れなのさ。」である応答文（変換後）のように、七五調に変換され、出力されることになる。
【００７２】
なお、ユーザフィードバック収集部１５８は、ユーザに対し、応答文（変換後）を出力したときのユーザの反応に関する情報を収集しており（Ｓ１８）、そのときに得られるユーザフィードバック情報を、ユーザフィードバック情報DB２０２に記録している。上述の七五調変換処理では、このユーザフィードバック情報が用いられる。
【００７３】
以上、対話処理の全体的な流れについて説明した。
【００７４】
（七五調変換処理の流れ）
次に、上述した図３乃至図４に示した対話処理のうち、図４のステップＳ１６の処理（七五調変換処理）の詳細について説明する。
【００７５】
ステップＳ１１１において、七五調変換部１５６は、言語解析処理を実行する。
【００７６】
この言語解析処理では、そこに入力される応答文（変換前）に対し、形態素解析処理が行われ、応答文（変換前）の形態素解析結果が得られる。ただし、この形態素解析処理では、応答文（変換前）を、形態素（単語）の列に分割して、それぞれの形態素の品詞などが判別されるが、各形態素には、読み仮名も付与されるものとする。
【００７７】
言語解析処理（図４のＳ１１１）の内容
入力（IN）：応答文（変換前）
出力（OUT）：形態素解析結果
処理：形態素解析処理
【００７８】
ステップＳ１１２において、七五調変換部１５６は、候補生成選定処理を実行する。
【００７９】
この候補生成選定処理では、例えば、ユーザフィードバック情報DB２０２に格納されたユーザフィードバック情報を参照して、現在のコンテキスト情報に近いケースを特定し、そのフィードバックのスコアが、閾値以上となる候補生成処理の組み合わせの中から、ランダムに１つの候補生成処理を選定することができる。
【００８０】
また、この候補生成選定処理では、例えば、ユーザフィードバック情報に存在しない、候補生成処理の組み合わせをランダムに選定することが可能であり、また、それが選定されるかどうかもランダムに選択することができる。なお、フィードバックのスコアが、閾値以上となるケースが存在しなかった場合には、応答文（変換前）に対する七五調変換処理を実行せずに、応答文をそのまま出力すればよい。
【００８１】
図５は、コンテキスト情報DB２０１の例を示す図である。
【００８２】
図５において、コンテキスト情報DB２０１には、コンテキスト情報の項目ごとに、値が格納されている。図５の例では、コンテキスト情報として、"日曜21時台"である時間帯、"自宅"である場所、"山田浩"である話者、"家族"である同席者、"楽しい"である雰囲気などが格納されている。
【００８３】
ここで、「時間帯」は、例えば、情報処理装置１０に内蔵された計時手段により計時された時刻情報を用いればよい。また、「場所」は、GPS(Global Positioning System)信号などから算出される位置情報を用いればよい。
【００８４】
また、「話者」や「同席者」、「雰囲気」は、カメラ１１１により撮像された被写体の画像データを解析し、その解析結果に基づき、判定すればよい。例えば、「雰囲気」は、画像解析結果から得られる、話者や同席者の表情などから、"楽しい"や"悲しい"などを判定し、その判定結果の総和から、場の雰囲気を決定することができる。
【００８５】
なお、人の表情や感情等を読み取る技術は、既に様々な研究がなされており、ここでは、例えば、それらの公知の技術を用いた、顔や画像、音声の認識用のAPI(Application Programming Interface)を用いることができる。例えば、この種のAPIを提供するサービスを利用して、話者や同席者の顔を含む撮像画像を送ることで、例えば、喜びや驚き、怒り、悲しみ、軽蔑、嫌悪感など、話者や同席者の表情や感情に関する情報を得ることができる。
【００８６】
また、ここでは、コンテキスト情報を、コンテキスト情報DB２０１として、データベースで管理しているが、必ずしもデータベースで管理する必要はない。ただし、例えば、現在の環境情報のうち、場所などの時間的に変化しにくい情報については、データベースとして管理したほうがよい。
【００８７】
図６は、ユーザフィードバック情報DB２０２の例を示す図である。
【００８８】
図６において、ユーザフィードバック情報DB２０２には、候補生成パターンごとに、コンテキスト情報とユーザの反応をスコア値化して格納している。ここで、スコア値の算出方法であるが、例えば、対象の候補生成パターンを用いて生成された応答文（変換後）の出力に対し、ユーザの反応が良かった場合には、"+ 1" とする一方で、ユーザの反応が悪かった場合には、"- 1" とする。
【００８９】
例えば、「ユーザの反応が良かった場合」とは、音声認識結果として、話者や同席者等が、「おもしろかった」と言ったことを認識できたときや、画像解析結果として、話者や同席者等が、「笑った」ことを認識できたときなどが想定される。一方で、「ユーザの反応が悪かった場合」とは、話者や同席者等が、「なんだそれ」と言ったことを認識できたときや、画像解析結果として、話者や同席者等が、「怒っている」ことを認識できたときなどが想定される。
【００９０】
なお、音声認識結果や画像解析結果などに基づき、ユーザの反応がなかったと判定された場合には、スコア値として、例えば、"0" とすることができる。
【００９１】
図６の例では、"語尾追加 ＆ オノマトペ追加" である候補生成パターンに対し、"時間帯 = 日曜21時台"，"場所 = 自宅"， "話者 = 山田浩" であるコンテキスト情報と、"+129" であるスコアが格納されている。
【００９２】
また、図６の例では、"意味不変語追加" や "助詞抜き ＆ 繰り返し追加 ＆ 同義語置換" ，""助詞抜き ＆ 不要部分除去" などの候補生成パターンに対しても、各種のコンテキスト情報と、"+86"，"+29"，"-42"などのスコアが付与されている。
【００９３】
ここで、例えば、スコアと比較される閾値として、"+80"が設定されている場合には、候補生成パターンとして、"語尾追加 ＆ オノマトペ追加" 及び "意味不変語追加" が選定され得るが、ここでは、例えば、"語尾追加 ＆ オノマトペ追加" 及び "意味不変語追加" のうち、１つの候補生成パターンが、ランダムに選定されるようにすることができる。
【００９４】
このように、複数の候補生成パターンが選定可能な場合に、ランダムに１つの候補生成パターンが選定されるようにすることで、ある一定条件を満たした候補生成パターンの中から選択された１つの候補生成パターンに応じた七五調の変換が行われ、様々なパターンの七五調の応答文を、ユーザに対して提示することができる。
【００９５】
なお、例えば、最もスコアが高い候補生成パターンが選定されるようにすると、ある特定の候補生成パターンのみが繰り返し選定される可能性が高いため、上述のようにランダムに候補生成パターンを選定するのが好適であるが、対話システムの運用によっては、ランダムに限らず、例えば、最もスコアが高いものなどが選定されるようにしてもよい。さらに、この例では、閾値以上となる候補生成パターンの中から選定する例を示しているが、例えば、閾値未満の候補生成パターンがランダムに選定されるようにしてもよい。
【００９６】
候補生成選定処理（図４のＳ１１２）の内容
入力（IN）：応答文（変換前）、形態素解析結果（図４のＳ１１１）、コンテキスト情報（図４のＳ１５）、ユーザフィードバック情報（図４のＳ１８）
出力（OUT）：候補生成処理の選定結果（どの候補生成処理をかけるか）
処理：候補生成選定処理
【００９７】
ステップＳ１１３において、七五調変換部１５６は、七五調候補生成処理を実行する。
【００９８】
この七五調候補生成処理では、例えば、助詞抜き、不要部分除去、語尾追加、意味不変語追加、繰り返し追加、オノマトペ追加、又は同義語置換によって、七五調の候補を生成する候補生成処理のうち、ステップＳ１１２の処理で得られる選定結果に応じた１以上の候補生成処理が実行される。
【００９９】
なお、ここに列挙した助詞抜き、不要部分除去、語尾追加、意味不変語追加、繰り返し追加、オノマトペ追加、又は同義語置換等の候補生成処理の詳細は、第１候補生成処理乃至第７候補生成処理として後述する。
【０１００】
七五調候補生成処理（図４のＳ１１３）の内容
入力（IN）：応答文（変換前）、形態素解析結果（図４のＳ１１１）、候補生成処理の選定結果（図４のＳ１１２）
出力（OUT）：応答文（変換後候補）
処理：候補生成処理の選定結果に応じた七五調候補生成処理
【０１０１】
（Ａ）第１候補生成処理
【０１０２】
第１候補生成処理では、応答文（変換前）に含まれる助詞を抜くことで、七五調になる応答文（変換後候補）を生成する（図４のＳ１１３Ａ）。
【０１０３】
以下に、助詞抜きの七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。ただし、応答文（変換前）については、日本語と、ローマ字と、英語の３種類の表記をし、応答文（変換後）については、日本語とローマ字の２種類の表記をする。
【０１０４】
また、その際に、日本語は「日」、ローマ字は「ロ」、英語は「英」とそれぞれ略記するものとする。なお、これらの応答文の例の表記については、以下に説明する他の応答文においても同様とされる。
【０１０５】
助詞抜きの七五調候補生成の例
応答文（変換前）
（日）：松山で人気の居酒屋はサバサバ亭。
（ロ）：matsuyama de ninki no izakaya ha sabasabatei
（英）：Popular bar in Matsuyama is Sabasabatei.
応答文（変換後候補）
（日）：松山で人気の居酒屋  サバサバ亭。
（ロ）：matsuyama de ninki no izakaya sabasabatei
【０１０６】
この助詞抜きの七五調候補生成の例では、応答文（変換前）における「居酒屋」と「サバサバ亭」とを接続する助詞である「は」を抜くことで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。
【０１０７】
（Ｂ）第２候補生成処理
【０１０８】
第２候補生成処理では、応答文（変換前）に含まれる意味的に不要な部分を除去して、七五調になる応答文（変換後候補）を生成する（図４のＳ１１３Ｂ）。
【０１０９】
以下に、不要部分除去の七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。
【０１１０】
不要部分除去の七五調候補生成の例
応答文（変換前）
（日）：ロンドンの現在時刻は夜８時になりました。
（ロ）：rondon no genzai zikoku ha yoru hatizi ni narimasita
（英）：The current time in London is 8 o'clock in the evening.
応答文（変換後候補）
（日）：ロンドンの現在時刻は夜８時。
（ロ）：rondon no genzai zikoku ha yoru hatizi
【０１１１】
この不要部分除去の七五調候補生成の例では、応答文（変換前）における「夜８時」に続く、「になりました」である意味的に不要な部分を除去することで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。
【０１１２】
（Ｃ）第３候補生成処理
【０１１３】
第３候補生成処理では、語尾リスト２１１を用いて、応答文（変換前）に語尾を追加することで、七五調になる応答文（変換後候補）を生成する（図４のＳ１１３Ｃ）。
【０１１４】
図７は、語尾リスト２１１の例を示す図である。なお、図７において、"*"（アスタリスク）は、任意の文字（文字列）や品詞を表している。
【０１１５】
図７において、「本表記」は、語尾に追加される語であり、その品詞を、「本品詞」として表している。また、ある応答文における、「本表記」よりも前の表記が「前表記」であり、「本表記」よりも後ろの表記が「後表記」である。さらに、「前表記」の品詞を、「前品詞」として表し、「後表記」の品詞を、「後品詞」として表している。
【０１１６】
図７の例では、"よ"である本表記は、助詞（終助詞）であって、前表記として、助動詞（終止形）からなる任意の文字が指定され、後表記として、任意の品詞からなる任意の文字が指定されている。また、図７の例では、"ね"である本表記は、助詞（終助詞）であって、前表記として、助詞（格助詞）からなる任意の文字列が指定され、後表記として、任意の品詞からなる任意の文字が指定されている。
【０１１７】
このとき、前形態素、本形態素、及び後形態素が条件に一致した場合に、本形態素を追加したとしても意味が変わらないため、応答文（変換前）に対し、本形態素を追加することができる。
【０１１８】
なお、図７に示した"*" の意味や、「本表記」と、「前表記」や「後表記」などとの関係は、後述する他の図（図８や図９）においても同様とされる。
【０１１９】
以下に、語尾追加の七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。
【０１２０】
語尾追加の七五調候補生成の第１の例
応答文（変換前）
（日）：岸さんにメールを送信しました。
（ロ）：kisi san ni me-ru wo sousin simasita
（英）：I sent an email to Kishi.
応答文（変換後候補）
（日）：岸さんにメールを送信しましたよ。
（ロ）：kisi san ni me-ru wo sousin simasita yo
【０１２１】
この語尾追加の七五調候補生成の第１の例では、応答文（変換前）における「送信しました」に続いて、「よ」である語尾を追加することで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。
【０１２２】
語尾追加の七五調候補生成の第２の例
応答文（変換前）
（日）：横浜の明日の天気は晴れです。
（ロ）：yokohama no asita no tenki ha hare desu
（英）：The weather in Yokohama is sunny tomorrow.
応答文（変換後候補）
（日）：横浜の明日の天気は晴れなのさ。
（ロ）：yokohama no asita no tenki ha hare nanosa
【０１２３】
この語尾追加の七五調候補生成の第２の例では、応答文（変換前）における「晴れ」に続いて、「なのさ」である語尾を追加することで、応答文が七五調（変換後候補）になるようにしている。ただし、この第２の例では、応答文（変換前）における「です」である語尾を削除している。
【０１２４】
なお、この語尾追加の七五調候補生成の他の例としては、例えば、「日本は」である応答文（変換前）に対し、「ね」である語尾を追加して、「日本はね」である応答文（変換後候補）を生成するケースなどが想定される。
【０１２５】
（Ｄ）第４候補生成処理
【０１２６】
第４候補生成処理では、意味不変語リスト２１２を用いて、応答文（変換前）に意味の変わらない語（意味不変語）を追加することで、七五調になる応答文（変換後候補）を生成する（図４のＳ１１３Ｄ）。
【０１２７】
図８は、意味不変語リスト２１２の例を示す図である。
【０１２８】
図８の例では、"やっぱり"である本表記は、副詞であって、前表記及び後表記として、任意の品詞からなる任意の文字が指定されている。また、図８の例では、"ところで"である本表記は、接続詞であって、前表記及び後表記として、任意の品詞からなる任意の文字が指定されている。
【０１２９】
このとき、前形態素、本形態素、及び後形態素が条件に一致した場合に、本形態素を追加したとしても意味が変わらないため、応答文（変換前）に対し、本形態素を追加することができる。
【０１３０】
以下に、意味不変語追加の七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。
【０１３１】
意味不変語追加の七五調候補生成の例
応答文（変換前）
（日）：川崎の地図を映します。
（ロ）：kawasaki no tizu wo utusi masu
（英）：I will display a map of Kawasaki.
応答文（変換後候補）
（日）：川崎の地図をやっぱり映します。
（ロ）：kawasaki no tizu wo yappari utusi masu
【０１３２】
この意味不変語追加の七五調候補生成の例では、応答文（変換前）における「地図を」と「映します」との間に、「やっぱり」である意味不変語を追加することで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。
【０１３３】
（Ｅ）第５候補生成処理
【０１３４】
第５候補生成処理では、応答文（変換前）に含まれる語を繰り返して、七五調になる応答文（変換後候補）を生成する（図４のＳ１１３Ｅ）。
【０１３５】
以下に、繰り返し追加の七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。
【０１３６】
繰り返し追加の七五調候補生成の例
応答文（変換前）
（日）：明後日の天気予報は晴れです。
（ロ）：asatte no tenkiyohou ha hare desu
（英）：The weather forecast for the day after tomorrow is sunny.
応答文（変換後候補）
（日）：明後日の天気予報は晴れ晴れ晴れ。
（ロ）：asatte no tenkiyohou ha hare hare hare
【０１３７】
この繰り返し追加の七五調候補生成の例では、応答文（変換前）における「晴れ」である語を３回繰り返すことで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。ただし、この七五調候補生成の例では、応答文（変換前）における「です」である語尾を除去している。
【０１３８】
（Ｆ）第６候補生成処理
【０１３９】
第６候補生成処理では、オノマトペリスト２１３を用いて、応答文（変換前）にオノマトペを追加することで、七五調になる応答文（変換後候補）を生成する（図４のＳ１１３Ｆ）。
【０１４０】
図９は、オノマトペリスト２１３の例を示す図である。
【０１４１】
図９の例では、"じゃんじゃん"である本表記は、副詞であって、前表記として、任意の品詞からなる任意の文字が指定され、後表記として、動詞からなる任意の文字が指定されている。また、図９の例では、"ぎんぎん"である本表記は、形容動詞であって、前表記として、任意の品詞からなる任意の文字が指定され、後表記として、動詞からなる任意の文字が指定されている。
【０１４２】
このとき、前形態素、本形態素、及び後形態素が条件に一致した場合に、本形態素を追加したとしても意味が変わらないため、応答文（変換前）に対し、本形態素を追加することができる。
【０１４３】
以下に、オノマトペ追加の七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。
【０１４４】
オノマトペ追加の七五調候補生成の第１の例
応答文（変換前）
（日）：メールがきています。どうしますか？
（ロ）：me-ru ga kite imasu dou simasuka
（英）：E-mail is coming. What will you do ?
応答文（変換後候補）
（日）：メールがね  じゃんじゃんきています。どうします。
（ロ）：me-ru gane zyanzyan kite imasu dou simasu
【０１４５】
このオノマトペ追加の七五調候補生成の第１の例では、応答文（変換前）における「きています」の前に、「じゃんじゃん」であるオノマトペを追加することで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。また、この第１の例では、「メールが」の後に「ね（終助詞）」である語尾を追加し、さらに、「か（終助詞）」の助詞抜きを行っている。
【０１４６】
なお、ここでは、「じゃんじゃん」は、4モーラであるため、５音・８音・５音になっているが、許容範囲であるとしている。また、前後の形態素の概念を条件としてもよい。例えば、この第１の例の場合には、「じゃんじゃん」の前後に量を表す形態素がある。
【０１４７】
オノマトペ追加の七五調候補生成の第２の例
応答文（変換前）
（日）：２分後にタイマーセットしました。
（ロ）：ni hungo ni taima setto simasita
（英）：Timer set after 2 minutes.
応答文（変換後候補）
（日）：２分後にタイマーセット  チクタック。
（ロ）：ni hungo ni taima setto tikutakku
【０１４８】
このオノマトペ追加の七五調候補生成の第２の例では、応答文（変換前）における「タイマーセット」に続いて、「チクタック」であるオノマトペを追加することで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。ただし、この第２の例では、応答文（変換前）における「しました」に対して不要部分除去を行っている。
【０１４９】
オノマトペ追加の七五調候補生成の第３の例
応答文（変換前）
（日）：明後日の天気予報は晴れです。
（ロ）：asatte no tenkiyohou ha hare desu
（英）：The weather forecast for the day after tomorrow is sunny.
応答文（変換後候補）
（日）：明後日の天気予報は晴れれれれ
（ロ）：asatte no tenkiyohou ha hare re re re
【０１５０】
このオノマトペ追加の七五調候補生成の第３の例では、応答文（変換前）を七五調に変換する際に、どうしても七五調にならないので、「晴れ」である語に含まれる「れ」を３回繰り返すことで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。ただし、この第３の例では、応答文（変換前）における「です」に対して不要部分除去を行っている。なお、どうしても七五調にならない場合には、例えば「ダダダ」などの語を追加して埋めるようにしてもよい。
【０１５１】
（Ｇ）第７候補生成処理
【０１５２】
第７候補生成処理では、同義語辞書２１４を用いて、応答文（変換前）に含まれる語を、同義語に置換することで、七五調になる応答文（変換後候補）を生成する（図４のＳ１１３Ｇ）。
【０１５３】
図１０は、同義語辞書２１４の例を示す図である。
【０１５４】
図１０において、「表記１」と「表記２」とが同じ意味となる語であり、「表記１」の品詞を、「品詞１」として表し、「表記２」の品詞を、「品詞２」として表している。
【０１５５】
図１０の例では、"ラーメン" である名詞と、"中華そば" である名詞とは、同義語として指定されている。また、図１０の例では、"うれしい" である形容詞と、"ハッピー" である名詞とは、同義語として指定されている。
【０１５６】
このとき、第１形態素を、第２形態素に置き換えることができる。またその逆に、第２形態素を、第１形態素に置き換えるようにしてもよい。
【０１５７】
以下に、同義語置換の七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。
【０１５８】
同義語置換の七五調候補生成の第１の例
応答文（変換前）
（日）：今晩は中華そばがおすすめです。
（ロ）：konban ha tyuuka soba ga osusume desu
（英）：Chinese noodle is recommended tonight
応答文（変換後候補）
（日）：今晩はラーメンがおすすめよ。
（ロ）：konban ha ra-men ga osusume yo
【０１５９】
この同義語置換の七五調候補生成の第１の例では、応答文（変換前）における「中華そば」である語を、「ラーメン」である同義語に置換することで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。ただし、この第１の例では、応答文（変換前）における「です」に対して不要部分除去を行い、さらに「よ（終助詞）」である語尾を追加している。
【０１６０】
同義語置換の七五調候補生成の第２の例
応答文（変換前）
（日）：明後日は買い物の予定です。
（ロ）：asatte ha kaimono no yotei desu
（英）：I will go shopping the day after tomorrow.
応答文（変換後候補）
（日）：明後日はショッピングの予定です。
（ロ）：asatte ha syoppingu no yotei desu
【０１６１】
この同義語置換の七五調候補生成の第２の例では、応答文（変換前）における「買い物」である語を、「ショッピング」である同義語に置換することで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。
【０１６２】
（Ｈ）第１候補生成処理乃至第７候補生成処理の組み合わせ
【０１６３】
上述した第１候補生成処理乃至第７候補生成処理は、単独で、候補生成パターンとすることは勿論、それらを組み合わせた候補生成パターンを用いて、七五調になる応答文（変換後候補）を生成するようにしてもよい。
【０１６４】
なお、（Ａ）助詞抜きや（Ｂ）不要部分除去の七五調候補生成は、応答文（変換前）に含まれる語を除外する第１のケースとして分類することができる。また、（Ｃ）語尾追加や、（Ｄ）意味不変語追加、（Ｅ）繰り返し追加、（Ｆ）オノマトペ追加は、応答文（変換前）に対して語を追加する第２のケースとして分類することができる。さらに、（Ｇ）同義語置換は、応答文（変換前）に含まれる語を置き換える第３のケースとして分類することができる。
【０１６５】
以下に、第１候補生成処理乃至第７候補生成処理のいずれかを組み合わせた場合における七五調候補生成時の応答文の一例として、語尾の追加と同義語置換を組み合わせた七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。
【０１６６】
語尾の追加 ＆ 同義語置換の七五調候補生成の例
応答文（変換前）
（日）：今日の占い結果はとてもいいです。
（ロ）：kyou no uranai kekka ha totemo ii desu
（英）：Today's fortunetelling results are very good.
応答文（変換後候補）
（日）：今日のね  占い結果は  グッドです。
（ロ）：kyou no ne uranai kekka ha guddo desu
【０１６７】
この語尾の追加 ＆ 同義語置換の七五調候補生成の例では、応答文（変換前）における「今日の」に続いて、「ね」である語尾が追加され、さらに、「とてもいい」である語を、「グッド」である同義語に置換することで、応答文（変換後候補）が七五調になるようにしている。
【０１６８】
（Ｉ）日本語以外の他の言語の例
【０１６９】
上述した説明では、日本語の応答文を七五調に変換する例を説明したが、日本語以外の他の言語に対しても同様に七五調変換を行うことができる。ここでは、他の言語として、英語を一例にして、英語の応答文が、七五調変換される場合を示す。
【０１７０】
以下に、英語の応答文について、七五調候補生成時の変換前と変換後候補の応答文の例を示す。
【０１７１】
英語の応答文の七五調候補生成の第１の例
応答文（変換前）
（英）：Today's weather in Tokyo is rainy.
応答文（変換後候補）
（英）：In Tokyo today's weather is rainy.
【０１７２】
この英語の応答文の七五調候補生成の第１の例では、応答文（変換前）と応答文（変換後候補）とで、「today's weather」と「in Tokyo」との語順を入れ替えることで、応答文が七五調になるようにしている。
【０１７３】
英語の応答文の七五調候補生成の第２の例
応答文（変換前）
（英）：These are maps you want.
応答文（変換後候補）
（英）：These are maps which you want.
【０１７４】
この英語の応答文の七五調候補生成の第２の例では、応答文（変換前）における「maps」に続いて、「which」を挿入することで、応答文が七五調になるようにしている。
【０１７５】
英語の応答文の七五調候補生成の第３の例
応答文（変換前）
（英）：This is recommendation for you.
（変換後候補）
（英）：This is a recommended restaurant.
【０１７６】
この英語の応答文の七五調候補生成の第３の例では、応答文（変換前）における「for you」を削除するとともに、「a」と、「restaurant」を挿入することで、応答文が七五調になるようにしている。
【０１７７】
英語の応答文の七五調候補生成の第４の例
応答文（変換前）
（英）：You got a mail.
応答文（変換後候補）
（英）：Just you got a mail you're happy?
【０１７８】
この英語の応答文の七五調候補生成の第４の例では、応答文（変換前）に対して、「Just」と「you're happy?」を挿入することで、応答文が七五調になるようにしている。
【０１７９】
なお、上述した英語など、日本語以外の他の言語においても、七五調は存在しているが、日本語ほど身近ではない言語もあるので、そのような言語に対する処理を行う場合には、ユーザフィードバック情報を用いた閾値処理での閾値を、日本語の場合の閾値に比べて、高めに設定するなどの対処を行うようにしてもよい。
【０１８０】
以上、第１の実施の形態について説明した。
【０１８１】
この第１の実施の形態では、ユーザの発話に対する応答（テキスト情報）を、七五調に変換して出力することで、七五調制約によって、より人間的な発話（例えば心地よい発話）を行うことができるようにしている。
【０１８２】
すなわち、近年、音声による対話を行う商品やサービスが普及しているが、音声による対話を行う場合に、例えば、「明日の横浜の天気は晴れです。」のように応答が単純で、人間同士が行う対話とは明らかに異なっているものも多い。そうすると、ユーザによっては、例えば、面白みがない、対話を楽しめない、記憶に残りにくい、継続して使いたいとは思わないなどとなることが想定され、より人間的な発話を行うことができるようにすることが求められていた。
【０１８３】
そこで、第１の実施の形態では、ユーザの発話に対する応答を七五調で返すことによって、人間味が出てきて、システムとの対話を楽しむことができるようにしている。例えば、上述の「明日の横浜の天気は晴れです。」を、「横浜の明日の天気は晴れなのさ。」のように、５音・７音・５音になるようにすることで、より人間的な対話を行うことができる。
【０１８４】
また、第１の実施の形態では、ユーザフィードバック情報やコンテキスト情報を用いることで、七五調制約を行うに際して、より適切に七五調に変換することができる。
【０１８５】
すなわち、七五調での応答を行うことで、ユーザによっては、鬱陶しいや煩わしいなど感じて、不快感を抱くケースも想定されるため、システムの発話の結果、現在の状況と似た過去の状況において、ユーザの反応がどうであったか（例えば、良かったのか、悪かったのか）を収集し、ユーザの反応が良かった七五調変換処理を優先的に選択するようにする。これにより、例えば、時と場所、場合（TPO：Time Place Occasion）をわきまえた七五調の応答を行うことができる。
【０１８６】
なお、本技術を用いることで、七五調制約によって、対話システムのエージェントが、より人間的な発話を行うことで、エージェントのキャラクタ（特徴）付けを行うことができる。
【０１８７】
また、本技術を用いることで、仮に、音声合成部１５７による音声合成（TTS）の精度が低い（例えばイントネーションの不安定さなどがある）場合でも、七五調制約を行うことでその精度の低さを隠すことができる。さらに、本技術を用いることで、仮に、発話意図理解部１５２で、ユーザの意図を解析できない場合でも、七五調で応答を返すことで、システムが意図を理解できていないことを、ユーザが許容する可能性を高めることができる。
【０１８８】
なお、上述した七五調候補生成処理は一例であって、応答文（変換前）を七五調に変換できるものであれば、いずれの処理を採用してもよい。例えば、ユーザが「クラシックの曲をかけて。」と発話した場合に、通常であれば、システムは、「クラシックの曲は入っていません。」などと応答するが、ここでは、格フレーム辞書を利用して、「かけてもいいの マヨネーズ。」などと応答するようにしてもよい。
【０１８９】
すなわち、「かける」という単語には、「音楽をかける」という意味のほかに、例えば、「マヨネーズ」等の「調味料をかける」という意味もあるため、ここでは、あえて、「かける」を違う意味で用いることで、人間的な対話が行われるようにしている。なお、格フレームとは、用言とそれに関係する名詞を、用言の用法ごとに整理したものである。また、応答文（変換前）を七五調に変換するに際しては、全体的に口語調を優先させるようにしてもよい。
【０１９０】
＜２．第２の実施の形態＞
【０１９１】
ところで、上述した第１の実施の形態では、ユーザとの対話、すなわち、ユーザの発話の内容を解析し、その発話内容に対する応答を出力する際に、七五調制約によって、より人間的な応答が行われるようにした。
【０１９２】
本技術は、このような対話システムに限らず、例えば、アバタ等のキャラクタが、ニュースや天気予報等の原稿（テキスト）を読み上げるシーンなど、様々な音声発話のシーンに適用することができる。そこで、以下、第２の実施の形態として、本技術をニュース番組制作システムに適用した場合を説明する。
【０１９３】
（ニュース番組制作システムの例）
図１１は、本技術を適用したニュース番組制作システムの例を示している。
【０１９４】
図１１において、情報処理装置１０は、ニュース番組制作システムの一部として構成されており、例えば、街中や駅前などに設置される大型ビジョンで、女性のキャラクタが、ニュースや天気予報のテキスト情報を、音声合成により読み上げている。
【０１９５】
このとき、例えば、ニュースの合間や、番組の最後などのタイミングで、女性のキャラクタが、本技術を適用して七五調に変換されたテキスト情報を読み上げるようにする。
【０１９６】
このように、七五調制約によって、より人間的な発話が行われるようにすることで、例えば、ぼけたキャラクタを演出して、ユーザに対し、意外な一面があることを印象付けることで、女性のキャラクタに興味を持つユーザを増やし、結果として、ニュース番組の視聴者を増加させることができる。
【０１９７】
ここで、本技術をニュース番組制作システムに適用した場合における、ユーザフィードバック情報であるが、例えば、情報処理装置１０に設けられたカメラ１１１により撮像された撮像画像を解析して、街中等に設置された大型ビジョンを観ている通行人の表情などから、候補生成パターンごとのスコアを算出することができる。
【０１９８】
なお、ここでも、上述した顔や画像の認識用のAPIを提供するサービスを利用して、多数の通行人の顔を含む撮像画像を送ることで、例えば、喜びや驚きなど、通行人の表情や感情に関する情報を得ることができる。
【０１９９】
例えば、多くの通行人が、楽しそうな表情をしていることが認識された場合には、スコアが加算される一方で、例えば、多くの通行人がつまらなそうな表情をしていることが認識された場合には、スコアが減算される。
【０２００】
なお、例えば、ユーザが各家庭で、テレビ受像機やスマートフォンなどにより、当該ニュース番組を視聴している場合には、リモートコントローラや、スマートフォンで起動されたアプリケーションなどを、ユーザが操作することで、女性のキャラクタの七五調の発話に対する投票（例えば、良い又は悪いなど）などが行われるようにしてもよい。
【０２０１】
また、ここでも、コンテキスト情報としては、時刻情報や位置情報のほか、例えば、情報処理装置１０に設けられたカメラ１１１により撮像された撮像画像の解析結果から得られる情報を用いることができる。
【０２０２】
なお、本技術を適用したニュース番組制作システムでは、ユーザの発話を認識したり、応答を生成したりする必要はないため、図２に示した情報処理部１５０の機能（音声認識部１５１乃至ユーザフィードバック収集部１５８）のうち、例えば、コンテキスト取得部１５５、七五調変換部１５６、音声合成部１５７、及びユーザフィードバック収集部１５８に応じた機能を含むようにして構成されればよい。
【０２０３】
また、上述した説明では、女性のキャラクタによる音声発話を例に説明したが、音声発話に限らず、ニュースや天気予報の内容、七五調の発話の内容が、テキスト情報として、大型ビジョンやディスプレイ等の画面に表示されるようにしてもよい。
【０２０４】
以上、第２の実施の形態について説明した。
【０２０５】
この第２の実施の形態では、音声合成により読み上げられることを目的としたテキスト情報（例えばニュースの合間の発話など）を、七五調に変換して出力することで、七五調制約によって、より人間的な発話（例えば親近感がわく発話）を行うことができるようにしている。また、第２の実施の形態においても、ユーザフィードバック情報やコンテキスト情報を用いることで、七五調制約を行うに際して、より適切に七五調に変換することができる。
【０２０６】
＜３．第３の実施の形態＞
【０２０７】
また、対話システム以外の構成として、上述した第２の実施の形態では、ニュース番組制作システムを説明したが、その他の構成として、例えば、デジタルサイネージにて、CMを流すシーンなどにも適用することができる。そこで、以下、第３の実施の形態として、本技術をデジタルサイネージシステムに適用した場合を説明する。
【０２０８】
（デジタルサイネージシステムの例）
図１２は、本技術を適用したデジタルサイネージシステムの例を示している。
【０２０９】
図１２において、情報処理装置１０は、デジタルサイネージシステムの一部として構成されており、例えば、駅や商業施設などの屋内に設置され、広告や案内等の情報を表示している。
【０２１０】
このとき、例えば、CMとCMの間などのタイミングで、本技術を適用して七五調に変換されたテキスト情報を読み上げるようにする。より具体的には、図１２に示すように、ある時刻に流れる自動車のCMと、その後の時刻に流れる洗剤のCMとの間に、デジタルサイネージの近くを歩いている通行人が興味を引くような、例えば、ぼけた内容の七五調の発話の音声が出力されるようにする。
【０２１１】
このように、七五調制約によって、より人間的な発話が行われるようにすることで、例えば、通行人に対し、CMの対象となる商品を印象付けて、その商品に興味を持たせることができる。
【０２１２】
なお、ここでは、音声発話を一例に説明したが、音声発話に限らず、七五調に変換されたテキスト情報が、デジタルサイネージの画面に表示されるようにしてもよい。
【０２１３】
ここで、本技術をデジタルサイネージシステムに適用した場合における、ユーザフィードバック情報であるが、例えば、情報処理装置１０に設けられたカメラ１１１により撮像された撮像画像を解析して、駅等の屋内に設置されたデジタルサイネージを観ている通行人の表情などから、候補生成パターンごとのスコアを算出することができる。
【０２１４】
なお、ここでも、上述した顔や画像の認識用のAPIを提供するサービスを利用して、多数の通行人の顔を含む撮像画像を送ることで、例えば、喜びや驚きなど、通行人の表情や感情に関する情報を得ることができる。
【０２１５】
例えば、多くの通行人が、楽しそうな表情をしていることが認識された場合には、スコアが加算される一方で、例えば、多くの通行人がつまらなそうな表情をしていることが認識された場合には、スコアが減算される。
【０２１６】
また、ここでも、コンテキスト情報としては、時刻情報や位置情報のほか、例えば、情報処理装置１０に設けられたカメラ１１１により撮像された撮像画像の解析結果から得られる情報を用いることができる。
【０２１７】
なお、本技術を適用したデジタルサイネージシステムにおいても、ユーザの発話を認識したり、応答を生成したりする必要はないため、図２に示した情報処理部１５０の機能（音声認識部１５１乃至ユーザフィードバック収集部１５８）のうち、例えば、コンテキスト取得部１５５、七五調変換部１５６、音声合成部１５７、及びユーザフィードバック収集部１５８に応じた機能を含むようにして構成されればよい。
【０２１８】
以上、第３の実施の形態について説明した。
【０２１９】
この第３の実施の形態では、音声合成により読み上げられることを目的としたテキスト情報（例えばCMとCMの間に出力される発話など）を、七五調に変換して出力することで、七五調制約によって、より人間的な発話（例えば商品に興味を持たせるような発話）を行うことができるようにしている。また、第３の実施の形態においても、ユーザフィードバック情報やコンテキスト情報を用いることで、七五調制約を行うに際して、より適切に七五調に変換することができる。
【０２２０】
＜４．変形例＞
【０２２１】
（対話システムの構成例）
上述した説明では、情報処理装置１０（の情報処理部１５０）により対話処理が実行されることで、対話サービスが実現される場合を例示したが、このような対話サービスを実現するための構成として、例えば、図１３に示すような構成を採用することができる。
【０２２２】
図１３において、対話システム１は、ユーザ宅等のローカル側に設置され、対話サービスのユーザインターフェースとして機能する情報処理装置１０と、データセンタ等のクラウド側に設置され、対話サービスの対話機能の実現するための処理を行うサーバ２０とから構成されている。
【０２２３】
この対話システム１において、情報処理装置１０とサーバ２０とは、インターネット３０を介して相互に接続されている。
【０２２４】
情報処理装置１０は、例えば、例えば、家庭内LAN等のネットワークに接続可能なスピーカであって、いわゆるスマートスピーカやホームエージェントなどとも称される。この種のスピーカは、音楽の再生のほか、例えば、ユーザとの音声対話や、照明器具や空調設備などの機器に対する音声操作などを行うことができる。
【０２２５】
なお、情報処理装置１０は、スピーカに限らず、例えば、スマートフォンや携帯電話機等のモバイル機器や、タブレット型のコンピュータ、パーソナルコンピュータ、テレビ受像機、ゲーム機等の電子機器として構成されるようにしてもよい。
【０２２６】
情報処理装置１０は、インターネット３０を介してサーバ２０と連携することで、ユーザに対し、対話サービス（のユーザインターフェース）を提供することができる。
【０２２７】
すなわち、情報処理装置１０は、ユーザから発せられた音声（ユーザ発話）を収音し、その音声データを、インターネット３０を介して、サーバ２０に送信する。また、情報処理装置１０は、インターネットを介してサーバ２０から送信されてくる処理データを受信し、その処理データに応じた音声を出力する。
【０２２８】
サーバ２０は、クラウドベースの対話サービスを提供するサーバである。サーバ２０は、インターネット３０を介して情報処理装置１０から送信されてくる音声データを、テキスト情報に変換するための音声認識処理を行う。また、サーバ２０は、テキスト情報に対し、ユーザの意図に応じた対話処理などの処理を行い、その処理の結果得られる処理データを、インターネット３０を介して情報処理装置１０に送信する。
【０２２９】
なお、図１３に示したローカル側とクラウド側からなる構成では、対話システム１として、ユーザの発話に対する応答を生成するシステムについて説明したが、上述したような、ニュース番組制作システムやデジタルサイネージシステム等のテキスト情報を音声合成により読み上げるシステムとして構成されるようにしてもよい。
【０２３０】
このように、上述した説明では、図２の情報処理部１５０の機能（音声認識部１５１乃至ユーザフィードバック収集部１５８）が、情報処理装置１０に組み込まれるとして説明したが、図２の情報処理部１５０の機能が、サーバ２０の機能として組み込まれるようにしてもよい。すなわち、図２の情報処理部１５０の機能（音声認識部１５１乃至ユーザフィードバック収集部１５８）のそれぞれは、情報処理装置１０、及びサーバ２０のうち、いずれの機器に組み込まれてもよい。
【０２３１】
例えば、図２の情報処理部１５０の機能のうち、音声認識部１５１乃至応答生成部１５４が、クラウド側のサーバ２０に組み込まれ、コンテキスト取得部１５５乃至ユーザフィードバック収集部１５８が、ローカル側の情報処理装置１０に組み込まれるようにすることができる。
【０２３２】
なお、いずれの構成を採用した場合でも、ユーザフィードバック情報DB２０２や、語尾リスト２１１、意味不変語リスト２１２、オノマトペリスト２１３、同義語辞書２１４などのデータベースは、インターネット３０上のサーバ２０が管理することができる。
【０２３３】
以上のように、本技術は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０２３４】
（コンピュータの構成）
上述した一連の処理（例えば、図３乃至図４に示した七五調変換出力処理）は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。図１及び図２の構成に示したように、一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、情報処理装置１０（コンピュータ）にインストールされる。
【０２３５】
図１の情報処理装置１０（CPU１０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブル記録媒体に記録して提供することができる。なお、リムーバブル記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等から構成される。
【０２３６】
また、プログラムは、インターネット３０のほか、ローカルエリアネットワーク、デジタル衛星放送といった、有線又は無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０２３７】
図１の情報処理装置１０では、プログラムは、リムーバブル記録媒体を、ドライブ（不図示）に装着することにより、情報アクセス部１０４を介して、ハードディスク１０５等の記録装置にインストールすることができる。
【０２３８】
また、プログラムは、有線又は無線の伝送媒体を介して、通信I/F１１６で受信し、ハードディスク１０５等の記録装置にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１０２や記録装置などに、あらかじめインストールしておくことができる。
【０２３９】
ここで、本明細書において、図１の情報処理装置１０（CPU１０１）がプログラムに従って行う処理は、必ずしも図３乃至図４に示したフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、図１の情報処理装置１０（CPU１０１）がプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。
【０２４０】
また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。すなわち、図３乃至図４に示した七五調変換出力処理の各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０２４１】
なお、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０２４２】
また、本技術は、以下のような構成をとることができる。
【０２４３】
（１）
入力されたテキスト情報を、七五調に変換して出力する処理部を備える
情報処理装置。
（２）
前記処理部は、ユーザからのフィードバックで得られるユーザフィードバック情報に基づいて、前記テキスト情報を七五調に変換する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記処理部は、前記テキスト情報に対するコンテキスト情報に基づいて、前記テキスト情報を七五調に変換する
前記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記処理部は、
前記ユーザフィードバック情報を参照して、前記コンテキスト情報に適合した七五調変換処理を選定し、
前記テキスト情報に対し、選定された七五調変換処理を実行する
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記ユーザフィードバック情報は、七五調の候補を生成する候補生成パターンごとに、過去の環境情報と前記ユーザの反応とをスコア値化した情報を含み、
前記コンテキスト情報は、現在の環境情報を含み、
前記処理部は、前記過去の環境情報のうち、前記現在の環境情報と同一又は類似する過去の環境情報のスコアが、閾値以上となる候補生成パターンを選定する
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記処理部は、複数の候補生成パターンが選定可能な場合に、ランダムに１つの候補生成パターンを選定する
前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記候補生成パターンは、
助詞を抜いて七五調になる候補を生成する助詞抜き、
意味的に不要な部分を除去して七五調になる候補を生成する不要部分除去、
語尾を追加して七五調になる候補を生成する語尾追加、
意味的に変わらない語を追加して七五調になる候補を生成する意味不変語追加、
ある語を繰り返して七五調になる候補を生成する繰り返し追加、
オノマトペを追加して七五調になる候補を生成するオノマトペ追加、及び
同義語に置換して七五調になる候補を生成する同義語追加
による七五調候補生成のうち、１つの七五調候補生成、又は複数の七五調候補生成の組み合わせを含む
前記（５）又は（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記コンテキスト情報は、時間帯、場所、話者、同席者、及び場の雰囲気を示す情報のうち、少なくとも１つの情報を含む
前記（５）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記テキスト情報は、ユーザの発話に対する応答である
前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記テキスト情報は、音声合成により読み上げられることを目的とした情報である
前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
情報処理装置の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
入力されたテキスト情報を、七五調に変換して出力する
情報処理方法。
【符号の説明】
【０２４４】
１  対話システム，  １０  情報処理装置，  ２０  サーバ，  ３０  インターネット，  １００  制御部，  １０１  CPU，  １０２  ROM，  １０３  RAM，  １５０  情報処理部，  １５１  音声認識部，  １５２  発話意図理解部，  １５３  アプリケーション／サービス実行部，  １５４  応答生成部，  １５５  コンテキスト取得部，  １５６  七五調変換部，  １５７  音声合成部，  １５８  ユーザフィードバック収集部，  ２０１  コンテキスト情報DB，  ２０２  ユーザフィードバック情報DB，  ２１１  語尾リスト，  ２１２  意味不変語リスト，  ２１３  オノマトペリスト，  ２１４  同義語リスト
【図１】
2019044534.tif 000003
【図２】
2019044534.tif 000004
【図３】
2019044534.tif 000005
【図４】
2019044534.tif 000006
【図５】
2019044534.tif 000007
【図６】
2019044534.tif 000008
【図７】
2019044534.tif 000009
【図８】
2019044534.tif 000010
【図９】
2019044534.tif 000011
【図１０】
2019044534.tif 000012
【図１１】
2019044534.tif 000013
【図１２】
2019044534.tif 000014
【図１３】
2019044534.tif 000015
【国際調査報告】
2019044534.tif 000016
2019044534.tif 000017