(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムであって、
どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する対話情報収集装置と、
該収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する重要語抽出装置と、
該抽出された重要語と当該重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出する応答フィルタと、
該抽出した対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う発話文生成装置と、
を備えたことを特徴とする対話システム。
【請求項２】
対話情報収集装置と、重要語抽出装置と、応答フィルタと、発話文生成装置とを備え、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法であって、
前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第１のステップと、
前記重要語抽出装置が、該収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する第２のステップと、
前記応答フィルタが、該抽出された重要語と当該重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出する第３のステップと、
前記発話文生成装置が、該抽出した対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う第４のステップと、
を備えたことを特徴とする対話方法。
【請求項３】
対話情報収集装置と、重要語抽出装置と、応答フィルタと、発話文生成装置とを備え、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第１のステップと、
前記重要語抽出装置が、該収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する第２のステップと、
前記応答フィルタが、該抽出された重要語と当該重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出する第３のステップと、
前記発話文生成装置が、該抽出した対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う第４のステップと、
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】
本発明は、ソーシャルネットワークにおける対話システム、対話方法およびプログラムに関し、特に、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行う対話システム、対話方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ソーシャルネットワークのコミュニティが発達してきており、特に、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）は日本でのユーザ数が１０００万人に迫る急激な成長を遂げている（２０１０年４月Ｎｉｅｌｓｅｎ  Ｏｎｌｉｎｅ調べ）。そのため、Ｔｗｉｔｔｅｒ等のソーシャルネットワーク上のコミュニティで、自然言語を用いてユーザと対話し宣伝活動やユーザサポートを行う対話システム（ｂｏｔ）に対する期待が高まってきている。
【０００３】
そのため、最近では、非特許文献１に示すように、Ｔｗｉｔｔｅｒに対応した対話システムは既に商品検索システムとの組み合せで商用化されている（例えば、非特許文献１参照）。このシステムは、ユーザ発言に対して、キーワードのマッチングと検索とを行うことで、商品の提示を行っている。
【０００４】
また、非特許文献１に記載のシステムでは、単純なキーワードマッチを用いているため、一対一の応答しか行うことが出来ないが、非特許文献２に記載のシステムでは、システムが持つ知識と、ユーザ発言を構造化することで、ユーザの不十分な入力に対してシステムが聞き返し行いながらインタラクティブに情報提示を行うことが可能である（例えば、非特許文献２参照）。また、非特許文献３に記載のシステムでは、非特許文献２に記載のシステムを音声対話に適用し、音声認識誤りに対する聞き返しも含めたインタラクションを可能とする対話システムを構築している（例えば、非特許文献３参照）。
【０００５】
これら非特許文献１から３のシステムは、実世界での人間同士の対話を再現する対話制御技術であり、入力に対して、必ず応答を行うシステムとなっている。しかし、人間は、ソーシャルネットワーク上で全ての入力に対して必ずしも応答するわけではなく、実世界にはない独特のコミュニケーションを行っている。
【０００６】
ここで、Ｔｗｉｔｔｅｒ上で構築される人間同士のコミュニケーションの構造は、大きく分けて図５の３つに分類される。つまり、（ａ）は、２者間の対話を示す。Ｔｗｉｔｔｅｒではこれらの二者間の会話を第三者が閲覧することが可能となっている。また、（ｂ）のようにＴｗｉｔｔｅｒは、不特定多数のユーザが会話に参加できるため、会議や授業に類する聴衆全体に呼びかけるような対話を行う機能を持つ。Ｔｗｉｔｔｅｒ上では、（ａ）や（ｂ）のように実世界上での人間の会話を模したコミュニケーションが行われているが、Ｔｗｉｔｔｅｒは実世界には無い（ｃ）に示した新たな形態を持ったコミュニケーションがソーシャルネットワーク上で行われている。
【０００７】
Ｔｗｉｔｔｅｒ上で各ユーザは、それぞれ自分が気に入った他のユーザをフォローすることでネットワークを構築している。図６は、あるユーザのフォローリストを示す。Ｔｗｉｔｔｅｒは、フォローリストに含まれるユーザの発言を、図７に示されるように、時系列順に提示する。Ｔｗｉｔｔｅｒでは、この画面をタイムライン（ＴＬ）と呼ぶ。基本的にＴｗｉｔｔｅｒ上では、誰が自分をフォローするかは制御できないため、（ｃ）に示すように、対象を特定せずに、応答を期待しない独り言に似た発言を行うことが多い。ユーザは自分のＴＬ上に気に入った発言を見つけると、その発言に関して対象を特定せずに独り言を行う。
【０００８】
以上のように、Ｔｗｉｔｔｅｒ上に構築されるソーシャルネットワークの最大の特徴は、自分の発言に対する応答を他の別のユーザに義務付けないことであり、その暗黙の了解が発言の敷居を下げ、多数のアクティブユーザを獲得する要因の一つとなっている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】コレカモ http://korekamo.net/
【非特許文献２】清田 陽司, 黒橋 禎夫, 木戸 冬子:大規模テキスト知識ベースに基づく自動質問応答 −ダイアログナビ−,自然言語処理, Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．４，ｐｐ．１４５――１７５，Ｊｕｌｙ，２００３．
【非特許文献３】翠輝久, 河原達也, 正司哲朗, 美濃導彦: 質問応答・情報推薦機能を備えた音声による情報案内システム. 情報処理学会論文誌,Ｖｏｌ．４８，Ｎｏ．１２，ｐｐ．３６０２――３６１１，２００７．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述の非特許文献１から３に記載のシステムは、実世界での人間同士の対話に近い（ａ）や（ｂ）に属する対話を可能とする対話制御技術であり、ユーザ入力に対して必ず応答を行うシステムとなっている。そのため（ａ）と（ｂ）に属するコミュニケーションを取ることが可能である一方で、これらのシステムでは、Ｔｗｉｔｔｅｒ上の着目すべきユーザをフォローし、ＴＬから着目すべき発言を抽出することが出来ないため（ｃ）に示すコミュニケーションを取ることができないという問題があった。
【００１１】
また、ＴＬから発言を抽出する方法として、影響度が高い対話情報を選ぶという戦略をとることも考えられる。各対話情報の発言が、どれだけリツイートされたかを観測することで、世界に対してどれだけ影響を与えた発言かを量ることが可能である。対話システムが、影響度の高い発言を選んで、言及することで、ユーザの注目を集め宣伝効果の高い発言を行うことが可能であり、有効な戦略である。
【００１２】
しかし、どれだけリツイートされたか観測するためには、ある程度時間を取ってツイートを収集する必要がある。そのためユーザが発言してから対話システムが言及するまでタイムラグが発生してしまい、その話題の注目度が最も高い時期に発言する機会を逸してしまうことがある。
【００１３】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、重要語を影響度の代わりに用いることにより、このタイムラグを解消する対話システム、対話方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、上述の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。
【００１５】
（１）本発明は、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムであって、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する対話情報収集装置（例えば、図１の対話情報収集装置１００に相当）と、該収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する重要語抽出装置（例えば、図１の重要語抽出装置２００に相当）と、該抽出された重要語と当該重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出する応答フィルタ（例えば、図１の応答フィルタ３００に相当）と、該抽出した対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う発話文生成装置（例えば、図１の発話文生成装置４００に相当）と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。
【００１６】
本発明によれば、対話情報収集装置は、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する。重要語抽出装置は、収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する。応答フィルタは、抽出された重要語と重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出する。発話文生成装置は、抽出した対話情報に基づいて、対話情報の理解、発話文の作成、および発話文による応答の制御を行う。したがって、重要語を影響度の代わりに用いることにより、従来、問題となっていたタイムラグを解消することができる。
【００１７】
（２）本発明は、対話情報収集装置と、重要語抽出装置と、応答フィルタと、発話文生成装置とを備え、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法であって、前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第１のステップ（例えば、図４のステップＳ１０１に相当）と、前記重要語抽出装置が、該収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する第２のステップ（例えば、図４のステップＳ１０２に相当）と、前記応答フィルタが、該抽出された重要語と重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出する第３のステップ（例えば、図４のステップＳ１０３に相当）と、前記発話文生成装置が、該抽出した対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う第４のステップ（例えば、図４のステップＳ１０４に相当）と、を備えたことを特徴とする対話方法を提案している。
【００１８】
本発明によれば、対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集し、重要語抽出装置が、収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する。そして、応答フィルタが、抽出された重要語と重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出し、発話文生成装置が、抽出した対話情報に基づいて、対話情報の理解、発話文の作成、および発話文による応答の制御を行う。したがって、重要語を影響度の代わりに用いることにより、従来、問題となっていたタイムラグを解消することができる。
【００１９】
（３）本発明は、対話情報収集装置と、重要語抽出装置と、応答フィルタと、発話文生成装置とを備え、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第１のステップ（例えば、図４のステップＳ１０１に相当）と、前記重要語抽出装置が、該収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する第２のステップ（例えば、図４のステップＳ１０２に相当）と、前記応答フィルタが、該抽出された重要語と重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出する第３のステップ（例えば、図４のステップＳ１０３に相当）と、前記発話文生成装置が、該抽出した対話情報に基づいて、該対話情報の理解、発話文の作成、および該発話文による応答の制御を行う第４のステップ（例えば、図４のステップＳ１０４に相当）と、をコンピュータに実行させるプログラムを提案している。
【００２０】
本発明によれば、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集し、収集した対話情報に対して単語の出現頻度の総数と最近の出現頻度とに基づいて算出した重要度に応じて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する。そして、抽出された重要語と重要語の重要度を蓄積更新し、最新の重要度に応じて選択した重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出し、抽出した対話情報に基づいて、対話情報の理解、発話文の作成、および発話文による応答の制御を行う。したがって、重要語を影響度の代わりに用いることにより、従来、問題となっていたタイムラグを解消することができる。
【発明の効果】
【００３７】
ＳＮＳ上のコミュニティ内で、頻繁に話題にのぼる内容は、そのコミュニティ内で、ユーザの注目を集めている話題と考えられる。特に、Ｔｗｉｔｔｅｒのようなリアルタイムにコミュニケーションを行うＳＮＳでは、注目を集める話題は、時間共に変化するため、Ｔｗｉｔｔｅｒ上で宣伝行為を行う場合は、その話題の変化を捉えて的確なタイミングに発言することが重要となる。そのため、本発明では、ユーザが注目する話題に対しユーザが最もホットなタイミングで対話システムに言及させることにより、効果的に宣伝行為を行うことが可能となるという効果がある。
【００３８】
また、本発明によれば、対話システムが、常に、影響度の高い対話情報に関する発言を行うことで、他のユーザの注目を集める効果がある。そのため、本対話システムは、宣伝用途において特に有効である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の対話システムに係る構成を示す図である。
【図２】本発明の重要語抽出装置の構成を示す図である。
【図３】本発明の応答フィルタの構成を示す図である。
【図４】本発明の対話システムに係る処理を示す図である。
【図５】従来例に係るソーシャルネットワークにおける対話形式を例示する図である。
【図６】従来のＴｗｉｔｔｅｒにおけるユーザのフォローリストを例示する図である。
【図７】従来のＴｗｉｔｔｅｒにおけるフォローリストに含まれるユーザの発言を時系列順に提示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００４１】
以下、図１から図４を用いて、本発明の対話システムに係る実施形態について説明する。なお、本実施形態においては、ソーシャルネットワークとして、Ｔｗｉｔｔｅｒを例示して説明する。
【００４２】
＜対話システムの構成＞
本実施形態に係る対話システムは、図１に示すように、主に、対話情報収集装置１００と、重要語抽出装置２００と、応答フィルタ３００と、発話文生成装置４００とから構成されている。
【００４３】
対話情報収集装置１００は、どの範囲の集団に影響を持った人物・発言を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、キーワードを用いてソーシャルネットワーク（Ｔｗｉｔｔｅｒ）上の発言を検索収集する。重要語抽出装置２００は、得られた対話情報（ツイット）内の単語の出現頻度をカウントし、単語毎に出現頻度の総数と最近の出現頻度を計測し、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する。応答フィルタ３００は、最新の重要語を保持し、重要語と上記の集団を特定するキーワードを持った対話情報（ツイット）をＴＬから抽出し、発話文生成装置４００に送る。発話文生成装置４００は、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う。用途に応じて例えば非特許文献１から非特許文献３に示した従来の対話制御技術を用いる。システム発話を生成する際、元になった対話情報（ツイット）中で重要語を含む箇所を引用することで、対話システムが、ユーザ発話の何に反応したか明らかにするとともに、重要語自体が持つ影響力を利用してユーザからの注目を集める。
【００４４】
つまり、どの範囲の集団に影響を持った人物・発言を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、キーワードを用いてソーシャルネットワーク（Ｔｗｉｔｔｅｒ）上の発言を検索収集し、得られた対話情報（ツイット）内の単語の出現頻度をカウントし、単語毎に出現頻度の総数と最近の出現頻度を計測し、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する。一方、応答フィルタ３００は、ソーシャルネットワーク（Ｔｗｉｔｔｅｒ）上からソーシャルネットワーク（Ｔｗｉｔｔｅｒ）のタイムライン（ＴＬ）を取得したクライアントから対話情報（ツイット）をも入力するとともに、重要語抽出装置２００から出力される重要語に対し、最新の重要語を保持し、重要語と上記の集団を特定するキーワードを持った対話情報（ツイット）をＴＬから抽出し、発話文生成装置４００に送る。なお、タイムライン（ＴＬ）を取得したクライアントは、Ｔｗｉｔｔｅｒ  ＡＰＩを用いて、対話システム（ＢＯＴ）のタイムライン（ＴＬ）をリアルタイムに取得する。
【００４５】
そして、発話文生成装置４００は、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う。出力クライアントは、Ｔｗｉｔｔｅｒ  ＡＰＩを用いて、発話文生成装置４００から発話文を入力し、システムに対して、発言（ツイット）を送信する。
【００４６】
＜重要語抽出装置の構成＞
本実施形態に係る重要語抽出装置２００は、図２に示すように、出現頻度演算部２１０と、重要語抽出部２２０とから構成されている。
【００４７】
出現頻度演算部２１０は、文書ｉにおける単語ｗの出現頻度をＴＦ（ｗ）i、単語ｗを含む文書数をＤＦ（ｗ）、全単語の出現数をＮとしたとき、数１のｔｆ−ｉｄｆ（ｗ）iを求めることにより出現頻度を算出する。
（数１）
ｔｆ−ｉｄｆ（ｗ）i＝ＴＦ（ｗ）i＊ｌｏｇ＿ｅ（Ｎ／ＤＦ（ｗ））
【００４８】
重要語抽出部２２０は、出現頻度演算部２１０の演算結果に基づいて、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する。なお、上記数１は、１文書における単語ｗの重要度ではなく、最近出現した文書集合における重要度であるため、ＴＦ（ｗ）には、最近投稿された対話情報（ツイット）の集合における単語ｗの出現頻度を用いる。また、本実施形態に係る対話システムは、一定時間おきに、Ｓｅａｒｃｈ  ＡＰＩで最新の対話情報（ツイット）を収集することを想定していりため、ここ一定時間以内に投稿された対話情報（ツイット）集合における各単語の出現頻度を計算する。なお、短い文書でコミュニケーションが行われる対話システムでは、その短い文書の中に複数の単語が登場することが元々少ない。また、ユーザが、１つの意見を述べるのに複数の文書を用いることがあり、集合に対して処理を適用しないと特徴を正しく抽出できない。加えて本発明は、特定の１ユーザの特定の発言について特徴を調べるのではなく、複数のユーザのある範囲を持った時期内における発言の傾向を捉えることを重要視するため、文書集合に対して演算をおこなっている。複数ユーザを対象とした理由は、宣伝効率の向上を目的とするとともに、あるコミュニティ内で注目度が高いキーワードに対して対話システムが発言することにより、ユーザ同士のコミュニケーションの活性化も目的としているためである。すなわち、対話システムが、一度発言しただけでは宣伝効果はその１回であるが、ユーザが対話システムの発言内容を参照してさらに発言すれば、口コミ効果によってより高い宣伝効果が期待できるためである。
【００４９】
＜応答フィルタの構成＞
本実施形態に係る応答フィルタ３００は、図３に示すように、データベース３１０と、更新部３２０と、計測部３３０と、対話情報出力部３４０とから構成されている。
【００５０】
データベース３１０は、重要語抽出装置２００から入力した単語とその重要度とを関連付けて登録する。更新部３２０は、データベース３１０に登録された単語の重要度を入力のたびに更新する。計測部３３０は、最大応答回数を計測する。対話情報出力部３４０は、最大応答回数が１以上の重要語を含む対話情報を発話文生成装置４００に出力する。
【００５１】
つまり、応答フィルタ３００は、重要語抽出装置２００から送られた単語と重要度の組みをデータベース３１０に登録する。重要語は各単語の重要度は上記の更新頻度で新しく計算された値で更新する。これは、重要語を含む発話に全てに反応してしまうと、対話システムの応答数が多くなりすぎて、かえって、ユーザの注目が下がる可能性があるため重要度を定数Ｋで割った値を応答回数の上限とするものである。本実施形態では、最大応答回数が１以上の重要語を含む対話情報（ツイット）をＴＬ上で検出した場合、応答フィルタ３００は、対話情報（ツイット）を発話文生成装置４００に送信する。
【００５２】
＜対話システムの処理＞
図４を用いて、本実施形態に係る対話システムの処理について説明する。
【００５３】
まず、対話情報収集装置１００が、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは対話情報を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、ソーシャルネットワーク（Ｔｗｉｔｔｅｒ）上での対話情報（ツイット）を収集し（ステップＳ１０１）、重要語抽出装置２００が、収集した対話情報に対して単語の出現頻度をカウントし、普段は出現しないが最近出現頻度が高い単語を重要語として抽出する（ステップＳ１０２）。
【００５４】
そして、応答フィルタ３００が、最新の重要語を保持し、重要語と前記集団を特定するキーワードを持った対話情報を抽出し（ステップＳ１０３）、発話文生成装置４００が、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う（ステップＳ１０４）。
【００５５】
以上、説明したように、本実施形態によれば、ユーザが注目する話題に対しユーザが最もホットなタイミングで対話システムに言及させることにより、効果的に宣伝行為を行うことが可能となる。また、対話システムが、常に、影響度の高い対話情報に関する発言を行うことで、他のユーザの注目を集めるという効果がある。そのため、本対話システムは、宣伝用途において特に有効である。
【００５６】
＜実施例＞
具体的な実施例として、Ｔｗｉｔｔｅｒ社が公開しているＡＰＩを用いて映画の映像配信サービスの販売促進を行うＢｏｔを実装するケースについて説明する。
【００５７】
この場合、まず販売したい映画に関係する単語を映画の宣伝文から抽出しキーワードとする。対話情報収集装置１００は、ＴｗｉｔｔｅｒのＳｅａｒｃｈ  ＡＰＩを用い、以上のキーワードでツイートを収集する。Ｔｗｉｔｔｅｒ社が公開しているＡＰＩでは、その契約形態に応じて得られるデータ量が異なるため、契約の範囲内で可能な限り漏れ無くデータを収集できるよう、定期的にＳｅａｒｃｈ  ＡＰＩを利用しそのキーワードを含む呟きを収集する。
【００５８】
重要語抽出装置２００は、前述した方法で、重要語を抽出する。応答フィルタ３００は、重要語抽出装置２００から送られた単語と重要度の組みをＤＢに登録する。重要語は各単語の重要度は上記の更新頻度で新しく計算された値で更新する。重要語を含む発話に全てに反応してしまうと、Ｂｏｔの応答数が多くなりすぎてかえってユーザの注目が下がる可能性があるため重要度を定数Ｋで割った値を応答回数の上限とする。最大応答回数が１以上の重要語を含むツイートをＴＬ上で検出した場合、応答フィルタ３００は、ツイートを発話文生成装置４００に送信する。
【００５９】
発話文生成装置４００の実施例としては非特許文献１に記載の技術と同じ手法について説明する。先ず、前もって宣伝したい映画についてマッチさせるキーワードとキーワードに応じたテンプレートを用意しておく。応答フィルタ３００を経由して入力されたツイートに対して最長マッチするキーワードを抽出し、そのキーワードに対応したテンプレートを選択する。このとき応答フィルタ３００から渡されたユーザのツイートから重要語を含む文を抽出し、何に対して言及しているかユーザに分かるように示す。
【００６０】
以下は、発言用テンプレートの例である。
出演者は、「[映画タイトル]のような映画にもでているよ[宣伝用ＵＲＬ]」、監督名は、「[映画タイトル]も作っているよ[宣伝用ＵＲＬ]」、その他キーワードとしては、「こんな[映画タイトル]もあるよ[宣伝用ＵＲＬ]」等が例示できる。
【００６１】
また、ＢＯＴの応答例としては、ユーザのツイートを「ＳＦ作家の小松左京氏が亡くなられた。Ａｍａｚｏｎの「日本沈没  第二部」の感想が急に増えている。ｈｔｔｐ：//ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍ／ｈｏｇｅｈｏｇｅ．．．」に対して、ＢＯＴのツイートとして、「小松左京さん原作映画の特集コーナーがあるよ  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｋｄｄｉ．ｃｏｍ／ｌｉｓｍｏ／ｋｏｍａｔｓｕ＿ｓａｋｙｏｕ／@ユーザ名：ＳＦ作家の小松左京氏が亡くなられた。」とユーザのツイート中から重要語を含む文章を引用する。
【００６２】
なお、対話システムの処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを対話システムに読み込ませ、実行することによって本発明の対話システムを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【００６３】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【００６４】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００６５】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００６６】
１００；対話情報収集装置
２００；重要語集出装置
２１０；出現頻度演算部
２２０；重要語抽出部
３００；応答フィルタ
３１０；データベース
３２０；更新部
３３０；計測部
３４０；対話情報出力部
４００；発話文生成装置
【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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