(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時刻tにおける人物iと人物jとの間の共感状態がeである確率を表す指標P(et(i,j)=e)を求める対話状態推定装置と、
C1,C2,C3',C4',X2,X3を所定の定数とし、a2,a3を所定の実数の定数とし、we(e=1,2,…,Ne),we'(e=1,2,…,Ne)を所定の定数とし、Nを人物の総数とし、Tを各指標を計算するために考慮する共感状態のデータの所定の時間長とし、Neを取り得る共感状態の総数として、
ある人物iについての個人バイアスを以下の式により定義されるMiとし、
【数１】
0005921507.tif 000038
ある人物iについての個人明確度を以下の式により定義されるAiとし、
【数２】
0005921507.tif 000039
ある人物iについての個人人物選択度を以下の式により定義されるSiとし、
【数６】
0005921507.tif 000040
【数７】
0005921507.tif 000041
ある人物iについての個人活発度を以下の式により定義されるEiとして、
【数１０】
0005921507.tif 000042
【数１１】
0005921507.tif 000043
上記求まった指標P(et(i,j)=e)を用いて、上記個人バイアス、上記個人明確度、上記個人人物選択度及び上記個人活発度の中の２個の指標のそれぞれをある人物について計算する個人指標計算部と、
上記計算された上記人物についての２個の指標に基づいて、その人物を所定のタイプに分類する個人分類部と、
上記人物についての２個の指標を軸とした表に上記個人分類部による分類結果を表示する表示部と、
を含む対話傾向得点化装置。
【請求項２】
時刻tにおける人物iと人物jとの間の共感状態がeである確率を表す指標P(et(i,j)=e)を求める対話状態推定装置と、
C1,C2,C3',C4',X2,X3を所定の定数とし、a2,a3を所定の実数の定数とし、we(e=1,2,…,Ne),we'(e=1,2,…,Ne)を所定の定数とし、Nを人物の総数とし、Tを各指標を計算するために考慮する共感状態のデータの所定の時間長とし、Neを取り得る共感状態の総数として、
ある人物iについての個人バイアスを以下の式により定義されるMiとし、
【数１】
0005921507.tif 000044
ある人物iについての個人明確度を以下の式により定義されるAiとし、
【数２】
0005921507.tif 000045
ある人物iについての個人人物選択度を以下の式により定義されるSiとし、
【数６】
0005921507.tif 000046
【数７】
0005921507.tif 000047
ある人物iについての個人活発度を以下の式により定義されるEiとして、
【数１０】
0005921507.tif 000048
【数１１】
0005921507.tif 000049
上記求まった指標P(et(i,j)=e)を用いて、上記個人バイアス、上記個人明確度、上記個人人物選択度及び上記個人活発度の中の２個の指標のそれぞれをある人物について計算する個人指標計算部と、
C5,C6,C7,C8,X7を所定の定数として、
あるグループについてのグループバイアスを以下の式により定義されるMとして、
【数１２】
0005921507.tif 000050
あるグループについてのグループ明確度を以下の式により定義されるAとして、
【数１３】
0005921507.tif 000051
あるグループについてのグループ人物選択度を以下の式により定義されるSとして、
【数１４】
0005921507.tif 000052
あるグループについてのグループ活発度を以下の式により定義されるEとして、
【数１７】
0005921507.tif 000053
上記個人指標計算部で計算された２個の指標に基づいて、上記グループバイアス、上記グループ明確度、上記グループ人物選択度及び上記グループ活発度の中の２個の指標のそれぞれをあるグループについて計算するグループ指標計算部と、
上記計算された上記グループについての２個の指標に基づいて、そのグループを所定のタイプに分類するグループ分類部と、
上記グループについての２個の指標を軸とした表に上記グループ分類部による分類結果を表示する表示部と、
を含む対話傾向得点化装置。
【請求項３】
請求項２の対話傾向得点化装置において、
上記個人指標計算部で計算された上記人物についての２個の指標に基づいて、その人物を所定のタイプに分類する個人分類部を更に含み、
上記表示部は、上記人物についての２個の指標を軸とした表に上記個人分類部による分類結果を更に表示する、
対話傾向得点化装置。
【請求項４】
対話状態推定装置が、時刻tにおける人物iと人物jとの間の共感状態がeである確率を表す指標P(et(i,j)=e)を求める対話状態推定ステップと、
C1,C2,C3',C4',X2,X3を所定の定数とし、a2,a3を所定の実数の定数とし、we(e=1,2,…,Ne),we'(e=1,2,…,Ne)を所定の定数とし、Nを人物の総数とし、Tを各指標を計算するために考慮する共感状態のデータの所定の時間長とし、Neを取り得る共感状態の総数として、
ある人物iについての個人バイアスを以下の式により定義されるMiとし、
【数１】
0005921507.tif 000054
ある人物iについての個人明確度を以下の式により定義されるAiとし、
【数２】
0005921507.tif 000055
ある人物iについての個人人物選択度を以下の式により定義されるSiとし、
【数６】
0005921507.tif 000056
【数７】
0005921507.tif 000057
ある人物iについての個人活発度を以下の式により定義されるEiとして、
【数１０】
0005921507.tif 000058
【数１１】
0005921507.tif 000059
個人指標計算部が、上記求まった指標P(et(i,j)=e)を用いて、上記個人バイアス、上記個人明確度、上記個人人物選択度及び上記個人活発度の中の２個の指標のそれぞれをある人物について計算する個人指標計算ステップと、
個人分類部が、上記計算された上記人物についての２個の指標に基づいて、その人物を所定のタイプに分類する個人分類ステップと、
表示部が、上記人物についての２個の指標を軸とした表に上記個人分類部による分類結果を表示する表示ステップと、
を含む対話傾向得点化方法。
【請求項５】
対話状態推定装置が、時刻tにおける人物iと人物jとの間の共感状態がeである確率を表す指標P(et(i,j)=e)を求める対話状態推定ステップと、
C1,C2,C3',C4',X2,X3を所定の定数とし、a2,a3を所定の実数の定数とし、we(e=1,2,…,Ne),we'(e=1,2,…,Ne)を所定の定数とし、Nを人物の総数とし、Tを各指標を計算するために考慮する共感状態のデータの所定の時間長とし、Neを取り得る共感状態の総数として、
ある人物iについての個人バイアスを以下の式により定義されるMiとし、
【数１】
0005921507.tif 000060
ある人物iについての個人明確度を以下の式により定義されるAiとし、
【数２】
0005921507.tif 000061
ある人物iについての個人人物選択度を以下の式により定義されるSiとし、
【数６】
0005921507.tif 000062
【数７】
0005921507.tif 000063
ある人物iについての個人活発度を以下の式により定義されるEiとして、
【数１０】
0005921507.tif 000064
【数１１】
0005921507.tif 000065
個人指標計算部が、上記求まった指標P(et(i,j)=e)を用いて、上記個人バイアス、上記個人明確度、上記個人人物選択度及び上記個人活発度の中の２個の指標のそれぞれをある人物について計算する個人指標計算ステップと、
C5,C6,C7,C8,X7を所定の定数として、
あるグループについてのグループバイアスを以下の式により定義されるMとして、
【数１２】
0005921507.tif 000066
あるグループについてのグループ明確度を以下の式により定義されるAとして、
【数１３】
0005921507.tif 000067
あるグループについてのグループ人物選択度を以下の式により定義されるSとして、
【数１４】
0005921507.tif 000068
あるグループについてのグループ活発度を以下の式により定義されるEとして、
【数１７】
0005921507.tif 000069
グループ指標計算部が、上記個人指標計算ステップで計算された２個の指標に基づいて、上記グループバイアス、上記グループ明確度、上記グループ人物選択度及び上記グループ活発度の中の２個の指標のそれぞれをあるグループについて計算するグループ指標計算ステップと、
グループ分類部が、上記計算された上記グループについての２個の指標に基づいて、そのグループを所定のタイプに分類するグループ分類ステップと、
表示部が、上記グループについての２個の指標を軸とした表に上記グループ分類部による分類結果を表示する表示ステップと、
を含む対話傾向得点化方法。
【請求項６】
請求項５の対話傾向得点化方法において、
個人分類部が、上記個人指標計算ステップで計算された上記人物についての２個の指標に基づいて、その人物を所定のタイプに分類する個人分類ステップを更に含み、
上記表示部は、上記人物についての２個の指標を軸とした表に上記個人分類ステップによる分類結果を更に表示する、
対話傾向得点化方法。
【請求項７】
請求項１から３の何れかに記載された対話傾向得点化装置の各部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】
この発明は、対話者間の傾向を表す指標を計算する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、共感、反感、どちらでもない等の二者間の対話状態である共感解釈を推定し、推定した共感解釈を表示する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】熊野史朗, 大塚和弘, 三上弾, 大和淳司, “複数人対話を対象とした表情と視線に基づく共感／反感の推定モデルとその評価”, 電子情報通信学会技術報告，ヒューマンコミュニケーション基礎研究会, HCS 111(214), pp. 33-38，2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、非特許文献１では、共感解釈以外の他の、対話者間の傾向を表す指標は計算されていなかった。
【０００５】
この発明は、共感解釈を用いて、共感解釈以外の他の、対話者間の傾向を表す指標を計算する対話傾向得点化装置、方法及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】
【０００６】
この発明の一態様による対話傾向得点化装置は、時刻tにおける人物iと人物jとの間の共感状態がeである確率を表す指標P(et(i,j)=e)を求める対話状態推定装置と、C1,C2,C3',C4',X2,X3を所定の定数とし、a2,a3を所定の実数の定数とし、we(e=1,2,…,Ne),we'(e=1,2,…,Ne)を所定の定数とし、Nを人物の総数とし、Tを各指標を計算するために考慮する共感状態のデータの所定の時間長とし、Neを取り得る共感状態の総数として、ある人物iについての個人バイアスを以下の式により定義されるMiとし、
【数１】
0005921507.tif 000002
ある人物iについての個人明確度を以下の式により定義されるAiとし、
【数２】
0005921507.tif 000003
ある人物iについての個人人物選択度を以下の式により定義されるSiとし、
【数６】
0005921507.tif 000004
【数７】
0005921507.tif 000005
ある人物iについての個人活発度を以下の式により定義されるEiとして、
【数１０】
0005921507.tif 000006
【数１１】
0005921507.tif 000007
求まった指標P(et(i,j)=e)を用いて、個人バイアス、個人明確度、個人人物選択度及び個人活発度の中の２個の指標のそれぞれをある人物について計算する個人指標計算部と、計算された人物についての２個の指標に基づいて、その人物を所定のタイプに分類する個人分類部と、人物についての２個の指標を軸とした表に個人分類部による分類結果を表示する表示部と、を備えている。
【０００７】
この発明の一態様による対話傾向得点化装置は、時刻tにおける人物iと人物jとの間の共感状態がeである確率を表す指標P(et(i,j)=e)を求める対話状態推定装置と、C1,C2,C3',C4',X2,X3を所定の定数とし、a2,a3を所定の実数の定数とし、we(e=1,2,…,Ne),we'(e=1,2,…,Ne)を所定の定数とし、Nを人物の総数とし、Tを各指標を計算するために考慮する共感状態のデータの所定の時間長とし、Neを取り得る共感状態の総数として、ある人物iについての個人バイアスを以下の式により定義されるMiとし、
【数１】
0005921507.tif 000008
ある人物iについての個人明確度を以下の式により定義されるAiとし、
【数２】
0005921507.tif 000009
ある人物iについての個人人物選択度を以下の式により定義されるSiとし、
【数６】
0005921507.tif 000010
【数７】
0005921507.tif 000011
ある人物iについての個人活発度を以下の式により定義されるEiとして、
【数１０】
0005921507.tif 000012
【数１１】
0005921507.tif 000013
求まった指標P(et(i,j)=e)を用いて、個人バイアス、個人明確度、個人人物選択度及び個人活発度の中の２個の指標のそれぞれをある人物について計算する個人指標計算部と、C5,C6,C7,C8,X7を所定の定数として、あるグループについてのグループバイアスを以下の式により定義されるMとして、
【数１２】
0005921507.tif 000014
あるグループについてのグループ明確度を以下の式により定義されるAとして、
【数１３】
0005921507.tif 000015
あるグループについてのグループ人物選択度を以下の式により定義されるSとして、
【数１４】
0005921507.tif 000016
あるグループについてのグループ活発度を以下の式により定義されるEとして、
【数１７】
0005921507.tif 000017
個人指標計算部で計算された２個の指標に基づいて、グループバイアス、グループ明確度、グループ人物選択度及びグループ活発度の中の２個の指標のそれぞれをあるグループについて計算するグループ指標計算部と、計算されたグループについての２個の指標に基づいて、そのグループを所定のタイプに分類するグループ分類部と、グループについての２個の指標を軸とした表にグループ分類部による分類結果を表示する表示部と、を備えている。
【発明の効果】
【００１０】
共感解釈以外の他の、対話者間の傾向を表す指標を計算することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第一実施形態の対話傾向得点化装置の例を示すブロック図。
【図２】第二実施形態の対話傾向得点化装置の例を示すブロック図。
【図３】第二実施形態の対話傾向得点化装置の変形例を示すブロック図。
【図４】第三実施形態の対話傾向得点化装置の例を示すブロック図。
【図５】第四実施形態の対話傾向得点化装置の例を示すブロック図。
【図６】第一実施形態の対話傾向得点化方法の例を示すフローチャート。
【図７】第二実施形態の対話傾向得点化方法の例を示すフローチャート。
【図８】第三実施形態の対話傾向得点化方法の例を示すフローチャート。
【図９】第四実施形態の対話傾向得点化方法の例を示すフローチャート。
【図１０】個人指標に基づく人物の分類の例を説明するための図。
【図１１】グループ指標に基づく人物の分類の例を説明するための図。
【図１２】個人指標を表示するためのレーダーチャートの例。
【図１３】グループ指標を表示するためのレーダーチャートの例。
【図１４】対話状態推定装置の例を示すブロック図。
【図１５】パラメタ学習部の例を示すブロック図。
【図１６】学習フェーズの処理の流れを示す図。
【図１７】推定フェーズの処理の流れを示す図。
【図１８】時間差関数を説明するための図。
【図１９】対話者の行動と共感解釈の時間差を説明するための図。
【図２０】変化タイミング関数を説明するための図。
【図２１】変化タイミング関数の有効範囲を説明するための図。
【図２２】変化タイミング関数の有効範囲を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、対話傾向得点化装置及び方法の各実施形態を説明する。
【００１３】
［第一実施形態］
第一実施形態の対話傾向得点化装置は、図１に示すように、個人指標計算部７０１、個人分類部７０２及び表示部７０３を例えば備えている。
第一実施形態の対話傾向得点化方法は、対話傾向得点化装置が図６の各ステップの処理を例えば行うことにより実現される。
【００１４】
＜個人指標計算部＞
個人指標計算部７０１は、個人バイアス、個人明確度、個人人物選択度及び個人活発度の中の少なくとも２個の指標のそれぞれをある人物について計算する（ステップＳ１）。計算された指標は、個人分類部７０２に提供される。
【００１５】
個人指標計算部７０１は、後述する対話状態推定装置１が求めた共感解釈、具体的には後述する確率P(et(i,j)=e)に基づいて、個人指標を計算する。
【００１６】
以下、個人バイアス、個人明確度、個人人物選択度及び個人活発度について説明する。以下の説明において、Nは、人物の総数であり、所定の正の整数である。言い換えれば、Nは、対象としている人物iの対話相手の数＋１である。i,jは人物を表すインデックスである。
【００１７】
また、Tは、各指標を計算するために考慮する共感状態のデータの時間長であり、所定の正の整数である。以下の例では、時刻t=1から時刻t=Tまでの共感状態のデータに基づいて各指標が計算されている。
また、Neは、取り得る共感状態の総数である。例えば、共感状態として、共感(e=1)、中立(e=2)及び反感(e=3)という３個の状態を取り得るとする。このとき、Ne=3となる。
また、P(et(i,j)=e)は、時刻tにおける人物iと人物jとの間の共感状態がeである確率を表す指標である。
【００１８】
<<個人バイアス>>
ある人物についての個人バイアスとはその人物が共感／反感／どちらでもないを表す状態の少なくとも２個の何れになりやすいかを表す指標である。例えば、ある人物についての個人バイアスとはその人物が共感／反感のどちらになりやすいかを表す指標であるとする。この場合、人物iについての個人バイアスMiは例えば以下のように定義される。
【数１】
0005921507.tif 000018
C1は所定の定数である。例えばC1は0<C1≦1の実数である。例えば、C1=1/((N-1)・T)とする。
weは、所定の定数である。例えば、w1=1、w2=0、w3=-1とする。
【００１９】
なお、共感解釈が、確率P(et(i,j)=e)ではなく、-1（反感）から1（共感）までの数値である強度で与えられている場合には、個人指標計算部７０１は、強度を確率に変換し、この変換された確率に基づいて個人バイアスを計算してもよい。例えば以下のように強度を確率に変換することができる。
【００２０】
強度≧０の場合、P(et(i,j)=1)=強度とし、P(et(i,j)=2)=1-強度とし、P(et(i,j)=3)=0とする。また、強度＜０の場合、P(et(i,j)=1)=0とし、P(et(i,j)=2)=1-強度とし、P(et(i,j)=3)=強度とする。
【００２１】
<<個人明確度>>
ある人物についての個人明確度とはその人物の共感解釈の集中のしやすさを表す指標である。言い換えれば、その人物が共感や反感などのある１つの解釈にどれほど集中しやすいかを表す指標である。人物iについての個人明確度Aiは例えば以下のように定義される。
【数２】
0005921507.tif 000019
C2は所定の定数である。例えばC2は0<C2≦1の実数である。a2は所定の実数の定数である。
【００２２】
Aiが大きいほどその人物iの共感状態が集中のしやすいことを示すようにする場合には、C2,a2,X2を例えば以下のように定義する。
【数３】
0005921507.tif 000020
【００２３】
C2,a2,X2を例えば以下のように定義してもよい。
【数４】
0005921507.tif 000021
【００２４】
maxVarは、要素数がNe個で和が１のデータ集合の分散の最大値であり、例えば以下の値を取る。
【数５】
0005921507.tif 000022
【００２５】
<<個人人物選択度>>
ある人物についての個人人物選択度とはその人物が共感又は反感しやすい人物の集中のしやすさを表す指標である。言い換えれば、ある人物が、特定の人物と共感又は反感になりやすいかを表す指標である。個人人物選択度を計算する際にはN≧3であるとする。人物iについての個人人物選択度Siは例えば以下のように定義される。
【数６】
0005921507.tif 000023
【００２６】
ここで、E(i,j)は例えば以下のように定義される。
【数７】
0005921507.tif 000024
weの定義は、<<個人バイアス>>の欄で述べたものと同じである。すなわち、例えば、w1=1、w2=0、w3=-1とする。
C3’は所定の定数である。例えばC3’は0<C3’≦1の実数である。a3は所定の実数の定数である。
【００２７】
Siが大きいほどその人物が共感又は反感しやすい人物が集中しやすいことを示すようにする場合には、C3’,a3,Xを例えば以下のように定義する。
【数８】
0005921507.tif 000025
【００２８】
C3’,a3,Xを例えば以下のように定義してもよい。
【数９】
0005921507.tif 000026
【００２９】
<<個人活発度>>
ある人物についての個人活発度とは、その人物の共感及び反感になりやすさを表す指標である。人物iについての個人活発度Eiは、例えば以下のように定義される。
【数１０】
0005921507.tif 000027
C4’は所定の定数である。例えばC4’は0<C4’≦1の実数である。例えばC4’=1/(N-1)としてもよい。
【００３０】
E’(i,j)は、人物iと人物jとの間で共感又は反感の状態になった頻度であり、例えば以下のように定義される。
【数１１】
0005921507.tif 000028
we’は、所定の定数である。例えば、w1’=1、w2’=0、w3’=1とする。
【００３１】
＜個人分類部＞
個人分類部７０２は、個人指標計算部７０１により計算された人物についての少なくとも２個の指標に基づいて、その人物を所定のタイプに分類する（ステップＳ２）。分類結果は、表示部７０３に提供される。
【００３２】
例えば、各指標が複数の範囲に分割されているとする。個人指標計算部７０１により計算された各指標が含まれる範囲に基づいて、その人物を所定のタイプに分類する。以下、図１０を参照して、各指標が含まれる範囲に基づくタイプの分類の例を説明する。
【００３３】
例えば、個人バイアスが、「共感になりやすい」「バランス」「反感になりやすい」という３個の範囲に分割されているとする。Mc1,Mc2をMc1<Mc2の関係を満たす所定の実数であるとする。このとき、Mc2≦Miであれば人物iの個人バイアスは「共感になりやすい」という範囲に含まれるとし、Mc1≦Mi<Mc2であれば人物iの個人バイアスは「バランス」という範囲に含まれるとし、Mi<Mc1であれば人物iの個人バイアスは「反感になりやすい」という範囲に含まれるとする。
【００３４】
また、個人人物選択度が、「高い」「低い」という２個の範囲に分割されているとする。Sc1を所定の実数であるとする。このとき、Sc1<Siであれば人物iの個人人物選択度は「高い」という範囲に含まれるとし、Si≦Sc1であれば人物iの個人人物選択度は「低い」という範囲に含まれるとする。
【００３５】
このとき、図１０に例示するように、（１）個人バイアスが「共感になりやすい」であり個人人物選択度が「低い」である場合には人物iは「八方美人」というタイプに分類され、（２）個人バイアスが「バランス」であり個人人物選択度が「低い」である場合には人物iは「バランス／気配り」というタイプに分類され、（３）個人バイアスが「反感になりやすい」であり個人人物選択度が「低い」である場合には人物iは「批評家」というタイプに分類され、（４）個人人物選択度が「高い」である場合には人物iは「選り好み」というタイプに分類されるとする。
【００３６】
ここで、分割する範囲の数及び分類するタイプの数は任意である。また、図１０の例では、個人バイアスと個人人物選択度の２個の指標に基づいて、人物を所定のタイプに分類したが、他の２個の指標に基づく分類又は３個以上の指標に基づく分類をしても構わない。
【００３７】
＜表示部＞
表示部７０３は、個人分類部７０２による分類結果を表示する（ステップＳ３）。表示部７０３は、例えば、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ等の表示装置である。表示部７０３は、例えば図１０に示した表を表示する。
【００３８】
このように、共感解釈に基づく指標を計算し表示することにより、各人物のコミュニケーションの傾向及び特性を把握することができる。
【００３９】
［第二実施形態］
第一実施形態の対話傾向得点化装置は、図２に示すように、個人指標計算部７０１、表示部７０３、グループ指標計算部７０４及びグループ分類部７０５を例えば備えている。
【００４０】
第二実施形態の対話傾向得点化方法は、対話傾向得点化装置が図７の各ステップの処理を例えば行うことにより実現される。
【００４１】
以下、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。第一実施形態と同様の部分については同じ符号を付けて重複説明を省略する。
【００４２】
＜個人指標計算部＞
個人指標計算部７０１は、第一実施形態と同様に、個人バイアス、個人明確度、個人人物選択度及び個人活発度の中の少なくとも２個の指標のそれぞれをグループに含まれる各人物について計算する（ステップＳ１）。計算された指標は、グループ指標計算部７０４に提供される。
【００４３】
＜グループ指標計算部＞
グループ指標計算部７０４は、個人指標計算部７０１が計算した指標に基づいて、グループバイアス、グループ明確度、グループ人物選択度及びグループ活発度の中の少なくとも２個の指標のそれぞれをあるグループについて計算する（ステップＳ４）。計算された指標は、グループ分類部７０５に提供される。
【００４４】
以下、グループバイアス、グループ明確度、グループ人物選択度及びグループ活発度について説明する。
【００４５】
<<グループバイアス>>
あるグループについてのグループバイアスとはそのグループに含まれる人物が共感／反感／どちらでもないを表す状態の少なくとも２個の何れになりやすいかを表す指標である。例えば、ある人物についてのグループバイアスとはその人物が共感／反感のどちらになりやすいかを表す指標であるとする。この場合、グループがN人の人物から構成されるとき、グループバイアスは例えば以下のように定義される。Nは、所定の２以上の整数である。
【数１２】
0005921507.tif 000029
C5は所定の定数である。例えばC5は0<C5≦1の実数である。例えば、C5=1/Nとする。
【００４６】
<<グループ明確度>>
あるグループについてのグループ明確度とはそのグループに含まれる人物の共感解釈の集中のしやすさを表す指標である。言い換えれば、そのグループに含まれる人物が共感や反感などのある１つの解釈にどれほど集中しやすいかを表す指標である。グループがN人の人物から構成される場合、グループ明確度は例えば以下のように定義される。
【数１３】
0005921507.tif 000030
C6は所定の定数である。例えばC6は0<C6≦1の実数である。例えば、C6=1/Nとする。
【００４７】
<<グループ人物選択度>>
あるグループについてのグループ人物選択度とはそのグループに含まれる人物が共感又は反感しやすい人物の集中のしやすさを表す指標である。グループがN人の人物から構成される場合、グループ人物選択度Sは例えば以下のように定義される。
【数１４】
0005921507.tif 000031
【００４８】
C7は所定の定数である。例えばC7は0<C7≦1の実数である。Sが大きいほどそのグループに含まれる人物が共感又は反感しやすい人物が集中しやすいことを示すようにする場合には、C7,X7を例えば以下のように定義する。
【数１５】
0005921507.tif 000032
【００４９】
C7,X7を例えば以下のように定義してもよい。
【数１６】
0005921507.tif 000033
【００５０】
<<グループ活発度>>
あるグループについてのグループ明確度とはそのグループに含まれる人物の共感及び反感になりやすさを表す指標である。グループがN人の人物から構成される場合、グループ活発度は例えば以下のように定義される。
【数１７】
0005921507.tif 000034
C8は所定の定数である。例えばC8は0<C8≦1の実数である。例えば、C8=1/Nとする。
【００５１】
＜グループ分類部＞
グループ分類部７０５は、計算された上記グループについての少なくとも２個の指標に基づいて、そのグループを所定のタイプに分類する（ステップＳ５）。分類結果は、表示部７０３に提供される。
【００５２】
例えば、各指標が複数の範囲に分割されているとする。グループ指標計算部７０４により計算された各指標が含まれる範囲に基づいて、そのグループを所定のタイプに分類する。以下、図１１を参照して、各指標が含まれる範囲に基づくタイプの分類の例を説明する。
【００５３】
例えば、グループバイアスが、「共感になりやすい」「バランス」「反感になりやすい」という３個の範囲に分割されているとする。Mc1’,Mc2’をMc1’<Mc2’の関係を満たす所定の実数であるとする。このとき、Mc2’≦Mであればグループバイアスは「共感になりやすい」という範囲に含まれるとし、Mc1’≦M<Mc2’であればグループバイアスは「バランス」という範囲に含まれるとし、M<Mc1’であればグループバイアスは「反感になりやすい」という範囲に含まれるとする。
【００５４】
また、グループ人物選択度が、「高い」「低い」という２個の範囲に分割されているとする。Sc1’を所定の実数であるとする。このとき、Sc1’<Siであればグループ人物選択度は「高い」という範囲に含まれるとし、Si≦Sc1’であればグループ人物選択度は「低い」という範囲に含まれるとする。
【００５５】
このとき、図１１に例示するように、（１）グループバイアスが「共感になりやすい」でありグループ人物選択度が「低い」である場合にはそのグループは「協調的対話」というタイプに分類され、（２）グループバイアスが「バランス」でありグループ人物選択度が「低い」である場合にはそのグループは「全員参加型対話」というタイプに分類され、（３）グループバイアスが「反感になりやすい」でありグループ人物選択度が「低い」である場合にはそのグループは「競合的対話」というタイプに分類され、（４）グループ人物選択度が「高い」である場合にはそのグループは「リーダー型対話」というタイプに分類されるとする。
【００５６】
ここで、分割する範囲の数及び分類するタイプの数は任意である。また、図１１の例では、グループバイアスとグループ人物選択度の２個の指標に基づいて、人物を所定のタイプに分類したが、他の２個の指標に基づく分類又は３個以上の指標に基づく分類をしても構わない。
【００５７】
＜表示部＞
表示部７０３は、グループ分類部７０５による分類結果を表示する（ステップＳ３）。表示部７０３は、例えば図１１に示した表を表示する。
【００５８】
なお、第二実施形態の対話傾向得点化装置は、図３に示すように個人分類部７０２を更に備えていてもよい。
【００５９】
この場合、個人分類部７０２は、第一実施形態と同様にして、個人指標計算部７０１により計算された人物についての少なくとも２個の指標に基づいて、その人物を所定のタイプに分類する（ステップＳ２）。分類結果は、表示部７０３に提供される。
【００６０】
この結果、表示部７０３には、グループ分類部７０５による分類結果のみならず、個人分類部７０２による分類結果も表示される。
【００６１】
このように、共感解釈に基づく指標を計算し表示することにより、各人物及び／又はグループ全体のコミュニケーションの傾向及び特性を把握することができる。
【００６２】
［第三実施形態］
第三実施形態の対話傾向得点化装置は、図４に示すように、個人指標計算部７０１及び表示部７０３を例えば備えている。
【００６３】
第三実施形態の対話傾向得点化方法は、対話傾向得点化装置が図８の各ステップの処理を例えば行うことにより実現される。
【００６４】
以下、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。第一実施形態と同様の部分については同じ符号を付けて重複説明を省略する。
【００６５】
＜個人指標計算部＞
個人指標計算部７０１は、第一実施形態と同様に、個人バイアス、個人明確度、個人人物選択度及び個人活発度の中の少なくとも２個の指標のそれぞれをある人物について計算する（ステップＳ１）。計算された指標は、表示部７０３に提供される。
【００６６】
＜表示部＞
表示部７０３は、個人指標計算部７０１により計算された人物についての少なくとも２個の指標をレーダーチャートとして表示する（ステップＳ３）。例えば、表示部７０３は、図１２に例示するように、各指標をレーダーチャートとして表示する。
【００６７】
このように、共感解釈に基づく指標を計算し表示することにより、各人物のコミュニケーションの傾向及び特性を把握することができる。
【００６８】
［第四実施形態］
第四実施形態の対話傾向得点化装置は、図５に示すように、個人指標計算部７０１、グループ指標計算部７０４及び表示部７０３を例えば備えている。
【００６９】
第四実施形態の対話傾向得点化方法は、対話傾向得点化装置が図９の各ステップの処理を例えば行うことにより実現される。
【００７０】
以下、第二実施形態と異なる部分を中心に説明する。第二実施形態と同様の部分については同じ符号を付けて重複説明を省略する。
【００７１】
＜個人指標計算部＞
個人指標計算部７０１は、第二実施形態と同様に、個人バイアス、個人明確度、個人人物選択度及び個人活発度の中の少なくとも２個の指標のそれぞれをグループに含まれる各人物について計算する（ステップＳ１）。計算された指標は、グループ指標計算部７０４に提供される。
【００７２】
＜グループ指標計算部＞
グループ指標計算部７０４は、第二実施形態と同様に、個人指標計算部７０１が計算した指標に基づいて、グループバイアス、グループ明確度、グループ人物選択度及びグループ活発度の中の少なくとも２個の指標のそれぞれをあるグループについて計算する（ステップＳ４）。計算された指標は、表示部７０３に提供される。
【００７３】
＜表示部＞
表示部７０３は、グループ指標計算部７０４により計算されたグループについての少なくとも２個の指標をレーダーチャートとして表示する。例えば、表示部７０３は、図１３に例示するように、各指標をレーダーチャートとして表示する。
【００７４】
なお、図５に破線で示すように、個人指標計算部７０１で計算された指標が、表示部７０３に提供されてもよい。
【００７５】
この場合、表示部７０３は、グループ指標計算部７０４で計算された各指標をレーダーチャートとして表示するのみならず、個人指標計算部７０１で計算された各指標をレーダーチャートとして表示する。
【００７６】
このように、共感解釈に基づく指標を計算し表示することにより、各人物及び又はグループ全体のコミュニケーションの傾向及び特性を把握することができる。
【００７７】
［変形例］
上記の処理は、記載の順にしたが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。
【００７８】
また、対話傾向得点化装置における各処理をコンピュータによって実現する場合、その装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、その各処理がコンピュータ上で実現される。
【００７９】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００８０】
また、各処理手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの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。
【００８１】
その他、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【００８２】
［対話状態推定装置］
以下、共感解釈を求める対話状態推定装置の例について説明する。共感解釈は、例えば、図１４に記載された対話状態推定装置１により求められる。
【００８３】
＜構成＞
図１４を参照して、この実施形態の対話状態推定装置１の構成例について説明する。対話状態推定装置１は入力部１０と行動認識部２０と共感解釈付与部３０とパラメタ学習部４０学習用映像記憶部７０とモデルパラメタ記憶部７４とを備える。学習用映像記憶部７０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置、ハードディスクや光ディスクもしくはフラッシュメモリなどの半導体メモリ素子により構成される補助記憶装置、などにより構成することができる。モデルパラメタ記憶部７４は、学習用映像記憶部７０と同様に構成してもよいし、リレーショナルデータベースやキーバリューストアなどのミドルウェア、などにより構成してもよい。
【００８４】
図１５を参照して、この実施形態のパラメタ学習部４０の構成例について説明する。パラメタ学習部４０は事前分布学習部４２とタイミングモデル学習部４４と静的モデル学習部４６とを備える。
【００８５】
＜学習フェーズ＞
図１１を参照して、対話状態推定装置１の学習フェーズにおける動作例を説明する。
【００８６】
入力部１０へ学習用映像が入力される（ステップＳ１１）。学習用映像は、複数の人物が対話する状況を撮影した映像であり、少なくとも対話者の頭部が撮影されていなければならない。学習用映像の撮影は、各対話者について一台のカメラを用意して、複数のカメラにより撮影した映像を多重化した映像でもよいし、魚眼レンズを用いるなどした全方位カメラ一台で対話者全員を撮影した映像であってもよい。入力された学習用映像は学習用映像記憶部７０に記憶される。
【００８７】
行動認識部２０は学習用映像記憶部７０に記憶されている学習用映像を入力として、学習用映像に撮影された各対話者の行動として、表情、視線、頭部ジェスチャ、発話有無などを検出し、その結果生成された対話者の行動の時系列を出力する（ステップＳ２１）。この実施形態では、表情、視線、頭部ジェスチャ、および発話有無の4つの行動チャネルを認識対象とする。行動チャネルとは、行動の形態のことである。表情は、感情を表す主要な経路である。この実施形態では、無表情／微笑／哄笑／苦笑／思考中／その他、の6状態を表情の認識対象とする。視線は、感情を誰に伝えようとしているのかということと、他者の行動を観察していることとの少なくとも一方などを表している。この実施形態では、他者のうちの誰か一人を見ておりその相手が誰である／誰も見ていない（という状態）、を視線の認識対象としている。すなわち、状態数は対話者の数となる。ここで、対話者とは、視線を測定している対象者を含む対話に参加している全員を指す。表情と視線の認識方法は、「特開２０１２−１８５７２７号公報（参考文献１）」又は非特許文献１に記載の方法を用いればよい。
【００８８】
頭部ジェスチャは、しばしば他者の意見に対する態度の表明として表出される。この実施形態では、なし／頷き／首ふり／傾げ／これらの組み合わせ、の4状態を頭部ジェスチャの認識対象とする。頭部ジェスチャの認識方法は、周知のいかなる方法も用いることができる。例えば「江尻康, 小林哲則, “対話中における頭部ジェスチャの認識”, 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2002-61, pp.31-36, Jul.2002.（参考文献２）」に記載の方法を用いればよい。発話有無は、話し手／聞き手という対話役割の主要な指標となる。この実施形態では、発話／沈黙、の2状態を発話有無の認識対象とする。発話有無の認識方法は、映像中の音声パワーを検出してあらかじめ定めた閾値を超えた場合に発話していると判断すればよい。もしくは映像中の対話者の口元の動きを検出することで発話の有無を検出してもよい。それぞれの行動は一台の装置ですべて認識してもよいし、行動ごとに別々の装置を用いて認識しても構わない。例えば、表情の認識であれば、行動認識装置の一例として「特許４９４２１９７号公報（参考文献３）」を使用すればよい。なお、行動認識部２０は、共感解釈付与部３０と同様に人手によるラベル付けを行い、その結果を出力するとしても構わない。
【００８９】
また、表情や頭部ジェスチャに関しては、「強度」を推定して出力するとしてもよい。表情の強度は、対象とする表情である確率により求めることができる。また、頭部ジェスチャの強度は、振幅の最大値（頷きであれば、頷く角度の最大値）に対する取得された動作の振幅の値の割合により求めることができる。
【００９０】
共感解釈付与部３０は学習用映像記憶部７０に記憶されている学習用映像に基づいて複数の外部観察者が共感解釈をラベル付けした学習用共感解釈時系列を出力する（ステップＳ３０）。学習用共感解釈時系列は、学習用映像を複数の外部観察者に提示して、各時刻における対話二者間の共感解釈を外部観察者が人手によりラベル付けした時系列である。この実施形態では、二者間の対話状態として、共感／反感／どちらでもない、の3状態を対象とする。二者間の対話状態とは、同調圧力（自分とは異なる同じ意見を大勢の他者が持っているときにそれに従わなければならないと感じること）に深く関わり、合意形成や人間関係を構築する上での基本要素である。また、外部観察者が解釈するこれらの状態のことをまとめて共感解釈と呼ぶ。すなわち、この実施形態における対話状態解釈とは共感解釈である。
【００９１】
行動認識部２０の出力する学習用行動時系列と共感解釈付与部３０の出力する学習用共感解釈時系列とはパラメタ学習部４０に入力される。パラメタ学習部４０は、外部観察者の共感解釈と対話者の行動とを関連付けるモデルパラメタを学習する。モデルパラメタは、対話者間の共感解釈の事前分布と、対話者間の行動の時間差と対話者間の行動の一致性とに基づく共感解釈の尤度を表すタイミングモデルと、対話者間の行動の共起性に基づく共感解釈の尤度を表す静的モデルとを含む。
【００９２】
パラメタ学習部４０の備える事前分布学習部４２は、学習用共感解釈時系列を用いて事前分布を学習する（ステップＳ４２）。パラメタ学習部４０の備えるタイミングモデル学習部４４は、学習用行動時系列と学習用共感解釈時系列とを用いてタイミングモデルを学習する（ステップＳ４４）。パラメタ学習部４０の備える静的モデル学習部４６は、学習用行動時系列と学習用共感解釈時系列とを用いて静的モデルを学習する（ステップＳ４６）。得られたモデルパラメタはモデルパラメタ記憶部７４に記憶される。
【００９３】
＜＜モデルの概要＞＞
この実施形態のモデルについて詳述する。この実施形態では、外部観察者が与える共感解釈は対話二者の組み合わせ毎に独立であることを仮定する。よって、以下では対話者が二人のみの場合を想定する。なお、対話者が三人以上の場合には、それぞれの対話二者の組み合わせのみに注目して学習を行えばよい。
【００９４】
この実施形態では、対話者の行動の時系列Bが与えられたときの各時刻tでの外部観察者の共感解釈eの事後確率分布P(et|B)を、ナイーブベイズモデルを用いてモデル化し、その推定を行う。ナイーブベイズモデルは従属変数（ここでは共感解釈）と各説明変数（ここでは各対話者の行動）との間の確率的依存関係が説明変数間で独立であることを仮定する。ナイーブベイズモデルはシンプルであるにも関わらず多くの分野で高い推定性能を示すことが確認された優れたモデルである。この発明においてナイーブベイズモデルを用いる利点は二つある。一つは、行動チャネル間の全ての共起（例えば、表情、視線、頭部ジェスチャ、および発話有無の全てが同時に発生した状態）をモデル化しないため、過学習を避けやすいという点である。これは、対象とする変数空間に対して学習サンプルが少ない場合に特に有効である。もう一つは、観測情報としての行動チャネルの追加や削除が容易という点である。
【００９５】
この実施形態におけるナイーブベイズモデルでは、事後確率分布P(et|B)は式（１）のように定義される。
【数１８】
0005921507.tif 000035
ここで、P(dttb|ctb,et)はタイミングモデルであり、時刻tの周辺で行動チャネルbについて二者間の行動が時間差dttbで一致性ctbであるときに外部観察者の共感解釈がeとなる尤度を表す。一致性cとは、二者間で行動が一致しているか否かを表す二値状態のことであり、対話二者の行動のカテゴリが同じか否かで判断する。P(bt,et)は静的モデルであり、時刻tのその瞬間において行動チャネルbが対話二者間でどう共起しているのかをモデル化している。これら二つのモデルについては以下で順に説明する。P(et)は共感解釈eの事前分布であり、行動を考えないときに各共感解釈eがどれくらいの確率で生成されるかを表す。
【００９６】
＜＜タイミングモデル＞＞
この実施形態における行動チャネルbについてのタイミングモデルは式（２）のように定義される。
【数１９】
0005921507.tif 000036
【００９７】
式（２）から明らかなように、このタイミングモデルは、対話二者の行動間の時間差がdtでありその一致性がcであるときの共感解釈eの尤度を表す時間差関数P( d~ttb|ctb,et)と、その相互作用の近辺で共感解釈eがどのタイミングで変化するかを表す変化タイミング関数πtから構成されている。d~ttbは、外部観察者の共感解釈の時系列をヒストグラム化した際のビン番号である。ビンサイズについては例えば200ミリ秒とする。
【００９８】
なお、この実施形態では、それぞれの行動チャネルについてその行動チャネル内で二者間のタイミングモデルを構築したが、行動チャネル間のモデルを構築しても構わない。例えば、表情と頭部ジェスチャとの間の時間差dtと一致性cと、共感解釈eとの関係をモデル化することができる。ただしこの場合は、一致性cを決める際に各行動チャネルについて、例えば、肯定的／中立的／否定的といった、異なる行動チャネルの間でも一致性cを判断できるカテゴリ群を新たに導入する必要がある。これらのカテゴリについては、映像から行動チャネルを検出する際に認識してもよいし、一旦行動チャネルごとに異なるカテゴリ群で認識しておいて、表情が微小なら肯定的といったようにそれらのラベルを後から肯定的／中立的／否定的に分類し直しても構わない。
【００９９】
＜＜時間差関数＞＞
時間差関数P(d~ttb|ctb,et)は、対話二者間の行動が行動チャネルbにおいて一致しているか否かを示す一致性cとその時間差dtによって共感解釈eがどの種類となりやすいかの尤度を表す。この実施形態では、外部観察者の共感解釈の時系列をヒストグラム化した際のビン番号d~ttbを使用している。ビンサイズについては例えば200ミリ秒とする。
【０１００】
図１８にこの実施形態の時間差関数の一例を表す。時間差関数P(d~ttb|ctb,et)は対話者の行動の一致性cと時間差のビン番号d~ttbとにより共感解釈eの尤度を決定する。図１８（Ａ）は対話者間の行動が一致する場合の時間差関数の一例であり、図１８（Ｂ）は対話者間の行動が不一致の場合の時間差関数の一例である。例えば、対話者間の行動が一致する場合に、与え手の行動表出から受け手の反応表出の時間差が500ミリ秒であった場合には、共感解釈eが「共感」である尤度が約0.3、「どちらでもない」である尤度が約0.2、「反感」である尤度が約0.5となる。時間差関数は外部観察者がラベル付けした共感解釈の時系列を時間差ビン単位で集計し、共感解釈eのカテゴリ毎にすべての時間差ビンにおける尤度の総和が1となるように正規化することで求める。
【０１０１】
＜＜変化タイミング関数＞＞
変化タイミング関数πはどのタイミングで共感解釈eが変化するかを表す。別の見方をすると、変化タイミング関数πは時間差関数がどの範囲にわたってどの程度の強さで式（１）における共感解釈eの推定に寄与するかを決定する。
【０１０２】
この実施形態では変化タイミング関数を式（３）のようにモデル化する。
【数２０】
0005921507.tif 000037
ここで、taは対象の相互作用における与え手の行動表出開始の時刻を表す。また、時刻t'は与え手の行動表出開始の時刻をt'=0とし、受け手の反応表出開始時刻をt'=1としたときの相互作用中での相対時間を表し、t'=(t-ta)/dtとして計算される。
【０１０３】
π=0は、式（１）で表される事後確率分布P(et|B)において、タイミングモデルP(dttb|ctb,et)が全く寄与しないことを表す。π=1は、事後確率分布P(et|B)において、タイミングモデルP(dttb|ctb,et)が完全に寄与することを表す。
【０１０４】
条件dt>Lは、与え手の行動表出に対して受け手の反応表出が遅すぎることを表す。例えば、この実施形態では閾値Lを2秒とする。これは、話し手の語彙的に重要なフレーズに対する聞き手の表情表出がおよそ500〜2,500ミリ秒の範囲で起こるという研究結果を参考にした値であり、どの行動チャネルにおいても概ねこの範囲に収まるという仮定に基づく。上記の研究結果についての詳細は、「G. R. Jonsdottir, J. Gratch, E. Fast, and K. R. Thorisson, “Fluid semantic back-channel feedback in dialogue: Challenges & progress”, International Conference Intelligent Virtual Agents (IVA), pp. 154-160, 2007.（参考文献５）」を参照されたい。
【０１０５】
条件t-ta>Wは、時刻tがそれ以前の直近で表出された与え手の表情表出からの時間経過が長いことを意味する。対話二者間でお互いに行動を表出して相互作用が行われると、それから一定の間は外部観察者の共感解釈がそのタイミングに影響を受けるが、その後しばらく次の相互作用が行われなければその影響はなくなるということをモデル化したものである。閾値Wは正の値であればどのような値でもよく、二者対話のように対象の二者間で絶えず相互作用が発生する場合には無限大としても問題無い。しかし、大人数での対話で主に一人が話しているといった状況で、その中のある二人の聞き手の間での相互作用といったように、必ずしも相互作用が頻繁とは限らない場合には閾値Wが長すぎる場合も考えられる。この実施形態では経験的に閾値Wを4秒とする。これは、閾値Wを4秒付近に設定した場合に推定精度が最も高くなったという実験結果に基づくものである。
【０１０６】
図１９に共感解釈、与え手の行動表出、および受け手の反応表出の一例を示す。図１９の塗りつぶしパターンは行動もしくは共感解釈のカテゴリの違いを表す。αとβの値については例えばα=0.2、β=0.8と設定する。これらの値は、式（３）の変化タイミング関数πが累積確率を最も近似するように定めたものである。
【０１０７】
図２０に変化タイミング関数πの一例を示す。グラフ上にプロットした点は、実際に女性4名の対話グループ4つ（計16名）の対話データに対して計9名の外部観察者が与えた共感解釈のラベルおいて、そのラベルが相対時刻t'中のどこで変化したかの累積確率を表す。この変化タイミング関数によってよく近似できていることが見て取れる。但し、αとβはこの値に限らなくてもよく、α+β=1、0≦α≦1、0≦β≦1を満たすようにする。簡単な設定としては，「α=0、β=1」でもかまわない。
【０１０８】
図２１及び図２２は変化タイミング関数の有効範囲の一例を模式的に表した図である。黒の塗りつぶしは行動が検出されていない状態、白の塗りつぶしと斜めのハッチングは行動のカテゴリを表している。共感解釈の縦のハッチングは共感であること、横のハッチングは反感であることを表している。図２１（Ａ）は対話者間の行動が一致した場合についての有効範囲を表している。与え手の行動と受け手の反応が一致しているため「共感」が閾値Wの間だけ継続している。図２１（Ｂ）は対話者間の行動が不一致であった場合についての有効範囲を表している。与え手の行動と受け手の反応が不一致であるため「反感」が閾値Wの間だけ継続している。図２１（Ｃ）は与え手の行動表出に対して受け手の反応表出が遅すぎる、すなわちdt>Lであるために変化タイミング関数が有効範囲外となっている状況を表している。この場合は全体を通して「どちらでもない」状態が継続している。図２２は対話二者が交互に行動を表出したときの有効範囲である。基本的な考え方は図２１（Ａ）から図２１（Ｃ）と同様である。
【０１０９】
＜＜静的モデル＞＞
静的モデルP(bt|et)は、時刻tに行動チャネルbについて対話二者間で特定の行動が共起した場合に、共感解釈eがどの程度の尤度で生成されるかをモデル化したものである。
【０１１０】
モデル化の方法は、表情と視線については特許文献１および非特許文献１にて提案されているため、これらの文献の記載に従えばよく、対話二者間の視線状態のモデルと、その視線状態毎の表情の状態との共起のモデルとを組み合わせればよい。ここで、二者間の視線状態とは、例えば、相互凝視／片側凝視／相互そらし、の3状態が考えられる。
【０１１１】
頭部ジェスチャについての静的モデルはP(g|e)で表される。ここで、gは二者間での頭部ジェスチャの組み合わせ状態を表す。対象とする頭部ジェスチャの状態数をNgとすると、二者間での頭部ジェスチャの組み合わせの状態数はNg×Ngとなる。カテゴリとして任意の種類と数を対象としても構わないが、数が多すぎると学習サンプル数が少ない場合に過学習に陥りやすい。その場合は、最初に用意したカテゴリをさらにクラスタリングによりグルーピングしても構わない。例えば、その方法の一つとしてSequential Backward Selection (SBS)が挙げられる。例えば頭部ジェスチャのカテゴリを対象とする場合、頭部ジェスチャのみを用いた推定、すなわち事後確率をP(e|B):=P(e)P(g'|e)として、すべてのカテゴリから推定精度が最高になるように選択した二つのカテゴリを統合して一つにまとめる。これを推定精度が悪化する直前まで繰り返すことで一つずつカテゴリ数を減らしていけばよい。ここで、g’はグルーピング後における二者間での頭部ジェスチャの組み合わせ状態である。発話有無についても頭部ジェスチャと同様に二者間の共起をモデル化する。
【０１１２】
＜＜モデルの学習方法＞＞
この実施形態では、いずれのモデルについても離散状態として記述されているため、学習フェーズではその離散状態が学習サンプル中に何回出現したかの頻度を取り、最後にその頻度を正規化（確率化）すればよい。
【０１１３】
このとき、モデルを準備する方針として、モデルパラメタの学習に使用する学習用映像に撮影された対話者の集団と、対話状態を推定したい推定用映像に撮影された対話者の集団が同一であれば、対話二者毎にそれぞれ独立にパラメタを学習し、ある対話二者についての推定にはその対話二者のデータから学習したパラメタを用いるとすればよい。他方、学習用映像に撮影された対話者の集団と、推定用映像に撮影された対話者の集団が異なる場合には、対話二者を区別せずに一つのモデルを学習し、その一つのモデルを使用して推定したい対話二者についての推定を行えばよい。
【０１１４】
＜推定フェーズ＞
図１７を参照して、対話状態推定装置１の推定フェーズにおける動作例を説明する。
【０１１５】
入力部１０へ推定用映像が入力される（ステップＳ１２）。推定用映像は、複数の人物が対話する状況を撮影した映像であり、少なくとも対話者の頭部が撮影されていなければならない。また、推定用映像は学習用映像とは異なる未知の映像である。推定用映像の撮影方法は上述の学習フェーズにおける学習用映像の撮影方法と同様である。入力された推定用映像は推定用映像記憶部７２に記憶される。
【０１１６】
行動認識部２０は推定用映像記憶部７２に記憶されている推定用映像を入力として、推定用映像に撮影された各対話者の行動として、表情、視線、頭部ジェスチャ、発話有無などを検出し、その結果生成された対話者の行動の時系列Bを出力する（ステップＳ２２）。行動の認識方法は上述の学習フェーズにおける行動の認識方法と同様であるので、ここでは説明を省略する。
【０１１７】
行動認識部２０の出力する推定用行動時系列Bは事後確率推定部５０に入力される。事後確率推定部５０は、モデルパラメタ記憶部７４に記憶されているモデルパラメタを用いて、推定用行動時系列Bから時刻tにおける対話者間の共感解釈の事後確率分布P(et|B)を推定する（ステップＳ５０）。事後確率推定部５０は、推定用映像に基づいて生成された対話者の行動の時系列Bと、パラメタ学習部４０で学習した事前分布とタイミングモデルと静的モデルの各パラメタを含むモデルパラメタとを入力として、上記の式（１）に従って、時刻tにおける共感解釈eの事後確率分布P(et|B)を計算する。
【０１１８】
出力部６０は、対話者間の共感解釈eの事後確率分布P(et|B)を出力する（ステップＳ６０）。共感解釈の推定結果を確率分布ではなく一つの種類として出力する必要がある場合には、事後確率が最も高い共感解釈の種類、すなわちe~t=argmax e_t P(et|B)を対話状態値e~tとして併せて出力すればよい。
【０１１９】
また、事後確率が最も高い共感解釈の種類に加え、その事後確率が最も高い共感解釈の強度を出力してもよい。例えば、強度は、共感であれば、強度＝共感の確率−反感の確率という式から、反感であれば、強度＝反感の確率―共感の確率という式により求めることができる。この場合、強度は、-1から1の間の数値で表される。
【符号の説明】
【０１２０】
７０１  個人指標計算部
７０２  個人分類部
７０３  表示部
７０４  グループ指標計算部
７０５  グループ分類部
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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