(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定手段と、
前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するユーザ情報抽出手段と、を含み、
前記ユーザ情報抽出手段は、前記述語項構造として、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ前記ユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する
情報抽出装置。
【請求項２】
入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定手段と、
前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するユーザ情報抽出手段と、を含み、
前記ユーザ情報抽出手段は、前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話が表している人物属性を抽出する
情報抽出装置。
【請求項３】
入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定手段と、
前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するユーザ情報抽出手段と、を含み、
前記ユーザ情報抽出手段は、前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話のトピックを抽出する
情報抽出装置。
【請求項４】
対話行為推定手段、及びユーザ情報抽出手段を含む情報抽出装置における情報抽出方法であって、
前記対話行為推定手段が、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するステップと、
前記ユーザ情報抽出手段が、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するステップと、を含み、
前記ユーザ情報抽出手段が抽出するステップでは、前記述語項構造として、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ前記ユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する
情報抽出方法。
【請求項５】
対話行為推定手段、及びユーザ情報抽出手段を含む情報抽出装置における情報抽出方法であって、
前記対話行為推定手段が、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するステップと、
前記ユーザ情報抽出手段が、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するステップと、を含み、
前記ユーザ情報抽出手段が抽出するステップでは、前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話が表している人物属性を抽出する
情報抽出方法。
【請求項６】
対話行為推定手段、及びユーザ情報抽出手段を含む情報抽出装置における情報抽出方法であって、
前記対話行為推定手段が、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するステップと、
前記ユーザ情報抽出手段が、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するステップと、を含み、
前記ユーザ情報抽出手段が抽出するステップでは、前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話のトピックを抽出する
情報抽出方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項３の何れか１項記載の情報抽出装置の各手段として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】
本発明は、情報抽出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザとの対話を行う対話装置において、ユーザ発話の意味内容を示す対話行為タイプを推定し、かつユーザ発話を述語項構造解析した結果を、対話行為タイプと紐づけて履歴に保存し、保存された述語項構造に基づき発話するシステムがあった（例えば、非特許文献１）。図７に、従来のシステムの一例を示す。
【０００３】
具体的には、以下の（例）に示すように、ユーザ自身に関する情報を示す対話行為タイプである「自己開示」の対話行為タイプと紐づいている述語項構造を用いて発話することで、ユーザ自身のことについて確認する発話をしていた。
【０００４】
（例）イギリスに行ったことがあるのですよね。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Higashinaka, Imamura, Meguro, Miyazaki, Kobayashi, Sugiyama, Hirano, Makino and Matsuo, “Towards an open-domain conversational system fully based on natural language processing”, The 25th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2014)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来手法では、対話履歴中の自己開示の対話行為タイプが紐づいている述語項構造に基づく発話をしているが、ユーザ自身に関する情報は年齢や趣味、家族、習慣や経験など様々な情報が存在したり、旅行や音楽等色々なトピックに関する情報であるにも関わらず、これらの情報を区別して扱うことができず、その結果、対話の文脈とまったく関係のない述語項構造を用いた発話をしてしまうことがあった。
【０００７】
また、対話履歴中に保存されている述語項構造を用いて、確認やおうむ返し等の簡単な発話するだけであり、ニュースサイトにある最新の関連情報を検索した結果を発話するなどはできなかった。
【０００８】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、対話の文脈に沿った発話を生成するためのユーザ情報を得ることができる情報抽出装置、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】
【０００９】
上記目的を達成するために、第１の発明の情報抽出装置は、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定手段と、
前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するユーザ情報抽出手段と、を含み、前記ユーザ情報抽出手段は、前記述語項構造として、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ前記ユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する。
また、第２の発明の情報抽出装置は、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定手段と、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するユーザ情報抽出手段と、を含み、前記ユーザ情報抽出手段は、前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話が表している人物属性を抽出する。
また、第３の発明の情報抽出装置は、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定手段と、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するユーザ情報抽出手段と、を含み、前記ユーザ情報抽出手段は、前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話のトピックを抽出する。
【００１０】
第４の発明の情報抽出方法は、対話行為推定手段、及びユーザ情報抽出手段を含む情報抽出装置における情報抽出方法であって、前記対話行為推定手段が、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するステップと、前記ユーザ情報抽出手段が、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するステップと、を含み、前記ユーザ情報抽出手段が抽出するステップでは、前記述語項構造として、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ前記ユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する。
第５の発明の情報抽出方法は、対話行為推定手段、及びユーザ情報抽出手段を含む情報抽出装置における情報抽出方法であって、前記対話行為推定手段が、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するステップと、前記ユーザ情報抽出手段が、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するステップと、を含み、前記ユーザ情報抽出手段が抽出するステップでは、前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話が表している人物属性を抽出する。
第６の発明の情報抽出方法は、対話行為推定手段、及びユーザ情報抽出手段を含む情報抽出装置における情報抽出方法であって、前記対話行為推定手段が、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するステップと、前記ユーザ情報抽出手段が、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性と、前記ユーザ発話のトピック、前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び前記ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出するステップと、を含み、前記ユーザ情報抽出手段が抽出するステップでは、前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話のトピックを抽出する。
【００１１】
本発明の前記ユーザ情報抽出手段は、前記述語項構造として、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ前記ユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出するようにすることができる。
【００１２】
本発明の前記ユーザ情報抽出手段は、前記Ｅｎｔｉｔｙとして、前記ユーザ発話に含まれる、「が」格、「を」格、又は「に」格の前に出現する名詞を抽出するようにすることができる。
【００１３】
本発明の前記ユーザ情報抽出手段は、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話、及び前記ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ前記ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話が表している人物属性、又は前記ユーザ発話のトピックを抽出するようにすることができる。
【００１４】
本発明に係るプログラムは、コンピュータに、本発明の情報抽出装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明の情報抽出装置、方法、及びプログラムによれば、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話について、当該ユーザ発話が表している人物属性と、当該ユーザ発話のトピック、当該ユーザ発話に含まれる述語と述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び当該ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出することにより、対話の文脈に沿った発話を生成するためのユーザ情報を得ることができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態のデータベースに格納されるユーザ情報の一例と、対話装置の動作の概念を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る情報抽出装置の構成の一例を示す図である。
【図３】対話行為タイプの一例を示す図である。
【図４】人物属性とトピックとの一例を示す図である。
【図５】ユーザ情報の必要性を説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る情報抽出処理ルーチンのフローチャートの一例である。
【図７】従来技術を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００１８】
本発明の実施の形態は、ユーザと対話を行う対話装置に関係し、特にユーザ発話で述べられているユーザ自身に関するユーザ情報を、パーソナライズのために構造化する技術に関するものである。本発明の実施の形態では、ユーザ発話からユーザ情報を抽出する情報抽出装置に本発明を適用させた場合を例に説明する。
【００１９】
図１に、本発明の実施の形態の処理の概要を示す。本発明の実施の形態では、図１に示すように、対話行為タイプが自己開示である場合のユーザ発話を解析し、（１）人物属性、（２）トピック、（３）述語項構造、（４）Ｅｎｔｉｔｙを含むユーザ情報を抽出する。例えば、「歌手Ａが好きだよ」というユーザ発話からは、人物属性＝趣味・嗜好、トピック＝音楽、述語項構造＝歌手Ａ：が：好き、Ｅｎｔｉｔｙ＝歌手Ａの情報を抽出する。具体的には、本発明の実施の形態に係る情報抽出装置は、以下の（１）〜（４）の処理を行う。
【００２０】
（１）ユーザ発話について、述語項構造に「が」格、「を」格、「に」格がないものについては、ユーザ情報を抽出せずに、ＳＫＩＰする。
（２）ユーザ発話の最終述部のみを出力する。
（３）Ｅｎｔｉｔｙを抽出するために、述語項構造から指定のルールでＥｎｔｉｔｙを取得する。
（４）文脈情報（直前発話）も利用して、素性を抽出し、トピック分類、人物属性分類を行う。
【００２１】
なお、上記図１に示すユーザ情報のテーブルデータ内の述語項構造のうち、「１＿」は「が」格を表し、「２＿」は「を」格を表し、「３＿」は「に」格を表す。
【００２２】
対話装置は、上記図１に示すように、情報抽出装置によって抽出されたユーザ情報を用いて発話を生成し、ユーザとの対話を行う。
【００２３】
＜情報抽出装置のシステム構成＞
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。図２は、本発明の実施の形態に係る情報抽出装置の構成の一例を示す図である。なお、本発明の実施の形態に係る情報抽出装置によって抽出されたユーザ情報は、ユーザと対話を行う対話装置が取得する。対話装置は、取得したユーザ情報を用いて発話を生成し、生成された発話を用いてユーザと対話を行うものとする。
【００２４】
本実施の形態に係る情報抽出装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する情報抽出処理ルーチンを実行するためのプログラム及び各種データを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてＨＤＤを設けてもよい。
【００２５】
このコンピュータは、機能的には、図２に示すように、入力部１０、演算部２０、及びデータベース３０を含んだ構成で表わすことができる。
【００２６】
入力部１０は、ユーザ発話の入力を受け付ける。また、入力部１０は、当該ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ当該ユーザ発話を誘発した発話（以下、文脈情報と称する。）の入力を受け付ける。本発明の実施の形態では、文脈情報として、当該ユーザ発話の直前発話を用いる。直前発話は当該ユーザ発話を誘発したものであれば、誰の発話であっても良い。例えば、直前発話としては、対話装置が発した発話であってもよいし、ユーザ自身が発した発話であってもよい。または、直前発話としては、対話装置及びユーザ以外の第三者が発した発話であってもよい。
【００２７】
演算部２０は、形態素解析部２００と、対話行為推定部２０２と、ユーザ情報抽出部２０３とを備えている。
【００２８】
形態素解析部２００は、入力部１０によって受け付けたユーザ発話及び直前発話に対して形態素解析を行う。
【００２９】
対話行為推定部２０２は、形態素解析部２００によって得られたユーザ発話の形態素解析結果に基づいて、入力部１０によって受け付けたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する。対話行為タイプは、ユーザ発話の意味内容を表す。例えば、対話行為推定部２０２は、予め学習された対話行為付与モデルと、形態素解析部２００によって得られた形態素結果とを用いて、ユーザ発話の対話行為タイプを推定する。
【００３０】
具体的には、対話行為推定部２０２は、ユーザ発話の形態素解析結果が入力されると、図３に示す３３種類の対話行為タイプの中から選択された１つを出力する。例えば、「歌手Ａが好きだよ」というユーザ発話に対しては、「自己開示_評価＋」が出力される。
【００３１】
ユーザ情報抽出部２０３は、対話行為推定部２０２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプである場合に、入力部１０によって受け付けたユーザ発話について、当該ユーザ発話が表している人物属性、当該ユーザ発話のトピック、当該ユーザ発話に含まれる述語と当該述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び当該ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙを抽出する。ユーザ情報抽出部２０３は、述語項構造解析部２０４と、述語項構造選択部２０６と、Ｅｎｔｉｔｙ抽出部２０８と、トピック分類部２１０と、人物属性分類部２１２とを備えている。
【００３２】
述語項構造解析部２０４は、対話行為推定部２０２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプである場合に、形態素解析部２００によって得られた形態素解析結果に基づいて、ユーザ発話に対して述語項構造解析を行い、ユーザ発話の述語項構造を取得する。例えば、「歌手Ａが好きだよ」というユーザ発話の入力に対しては、「０＿好き  １＿歌手Ａ」が出力される。
【００３３】
なお、述語項構造解析部２０４は、文脈情報である直前発話を参照しながら、ユーザ発話に対して述語項構造解析を行う。例えば、述語項構造解析部２０４は、特許５２２５２１９号に記載の述語構造解析方法を用いて、文脈情報である直前発話を参照しながら、ユーザ発話に対して述語項構造解析を行う。
【００３４】
述語項構造選択部２０６は、述語項構造解析部２０４によって解析された述語項構造解析結果に基づいて、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する。「が」格、「を」格、及び「に」格については、本発明の実施の形態においては「必須格」とも称する。
【００３５】
また、述語項構造選択部２０６は、「が」格、「を」格、及び「に」格以外の格（助詞）（例えば「は」格）であっても、述語項構造解析によって必須格と判定された場合には、「が」格、「を」格、及び「に」格と同様に扱い、述語項構造を抽出する。例えば、述語項構造選択部２０６は、上記特許５２２５２１９号に記載の述語構造解析方法を用いて、「は」格が、「が」格、「を」格、及び「に」格のいずれかの格と同一であるか否かを判定する。なお、後述するＥｎｔｉｔｙ抽出部２０８におけるＥｎｔｉｔｙの抽出についても、同様に、「が」格、「を」格、及び「に」格以外の格（助詞）であっても、必須格と判定された場合には、「が」格、「を」格、及び「に」格と同様に扱う。
【００３６】
具体的には、述語項構造選択部２０６は、述語項構造選択部２０６によって得られたユーザ発話内に存在する１つ以上の述語項構造を入力として、（Ａ）「が」格、「を」格、又は「に」格を有する述語項構造に限定し、かつ、（Ｂ）ユーザ発話内の最後部に出現する述部の述語項構造に限定する。
【００３７】
例えば、ユーザ発話例：「アメリカで美術館を見たあと、ハンバーガーを食べました」から抽出可能な述語項構造は、「０＿見る ２＿美術館」と「０＿食べる  ２＿ハンバーガー」とであるが、最終述部である「０＿食べる  ２＿ハンバーガー」を当該ユーザ発話の述語項構造と決定し、当該述語項構造を選択する。
【００３８】
述語項構造選択部２０６によって、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造に限定することにより、述語項構造解析結果からより正確な述語項構造を得られるため、ユーザ情報を特定しやすくなる。また、複数の述語項構造が含まれていた場合に、ユーザ発話の前半部に対応する述語項構造よりも重要度の高い最終述部に対応する述語項構造を抽出することにより、ユーザ情報を特定しやすくなる。
【００３９】
なお、述語項構造選択部２０６は、上記（Ａ）及び（Ｂ）の条件を満たす述語項構造がユーザ発話内に存在しない場合は、出力なしとし、以降の処理をＳＫＩＰする。
【００４０】
Ｅｎｔｉｔｙ抽出部２０８は、述語項構造選択部２０６によって選択された述語項構造に基づいて、当該ユーザ発話に含まれる、「が」格、「を」格、又は「に」格の前に出現する名詞を、Ｅｎｔｉｔｙとして抽出する。本発明の実施の形態では、Ｅｎｔｉｔｙは「対象物」と位置付ける。また、Ｅｎｔｉｔｙは名詞句に限定され、複数の名詞を連結した名詞句も含む。
【００４１】
具体的には、Ｅｎｔｉｔｙ抽出部２０８は、述語項構造選択部２０６によって選択された１つの述語項構造を入力とし、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造の項をＥｎｔｉｔｙとして出力する。
【００４２】
なお、述語項構造に「が」格、「を」格、「に」格が２つ以上存在する際には、以下の優先順で抽出する。
【００４３】
１．「を」格、２．「が」格、３．「に」格
【００４４】
例えば、「０＿好き  １＿歌手Ａ」が入力された場合は、「を」格は存在しないため、「が」格の項である「歌手Ａ」を出力する。
【００４５】
トピック分類部２１０は、対話行為推定部２０２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性、及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話のトピックを抽出する。
【００４６】
具体的には、トピック分類部２１０は、形態素解析部２００によって得られたユーザ発話及び直前発話（文脈情報）の形態素解析結果を入力として、図４に示す４３種類のトピックから、適切なカテゴリを１つ選択し、トピックを抽出する。なお、トピックの分類には、周知の機械学習技術を用いる。
【００４７】
トピック抽出のための素性としては、形態素解析結果から得られるユーザ発話と直前発話中との単語の表記、および、各単語に紐づく日本語語彙大系のカテゴリを素性として用いる。あるいは素性に発話中の機能語および副詞を追加しても良い。
【００４８】
素性作成においては、単語表記と日本語語彙大系の各素性として、ユーザ発話と直前発話のどちらにものか区別する識別子（直前発話ｏｒユーザ発話）を設けた素性と、区別しない識別子（ＡＬＬ）を設けた素性との両方を作成する。
【００４９】
例えば、「直前発話：好きな歌手は？」「ユーザ発話：歌手Ａが好きだよ」には「好き」という単語があるが、この単語に対する素性として、発話を区別した「直前発話＿好き：１」「ユーザ発話_好き：１」と、「ＡＬＬ＿好き：２」の３種類が作成される。
【００５０】
人物属性分類部２１２は、対話行為推定部２０２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性、及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話が表している人物属性を抽出する。
【００５１】
具体的には、人物属性分類部２１２は、形態素解析部２００によって得られたユーザ発話及び直前発話（文脈情報）の形態素解析結果を入力として、図４に示す３４種類の人物属性から、適切なカテゴリを１つ選択し、人物属性を抽出する。なお、人物属性抽出のための素性としては、トピック分類部２１０で用いる素性と同様の素性を用いる。また、人物属性の分類には、周知の機械学習技術を用いる。
【００５２】
データベース３０には、人物属性分類部２１２によって抽出されたユーザ発話が表している人物属性、トピック分類部２１０によって抽出されたユーザ発話のトピック、述語項構造選択部２０６によって選択された述語項構造、及びＥｎｔｉｔｙ抽出部２０８によって抽出されたユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの組み合わせが、ユーザ情報として格納される。
【００５３】
図５に、ユーザ情報に含まれる、人物属性、Ｅｎｔｉｔｙ、述語項構造、及びトピックの必要性を表す図を示す。
【００５４】
図５に示すように、人物属性は、ユーザのパーソナライズによって、経験や趣味、居住地、年齢等のどの情報を利用するかが変わるために必要なユーザ情報である。また、人物属性は、対話行為タイプが自己開示のユーザ発話を人物属性の観点で区別するために必要なユーザ情報である。
【００５５】
Ｅｎｔｉｔｙは外部のニュースサイト等にある関連情報を検索する際のキーワードとして利用するために必要な情報である。また、Ｅｎｔｉｔｙは、キーワード検索したり、タスク対話の条件を埋めるために必要なユーザ情報である。
【００５６】
述語項構造は、従来通り、確認やオウム返し等の簡単な発話をするために必要な情報であり、対話装置が発話するために必要なユーザ情報である。
【００５７】
トピックは、ユーザと対話装置との現在の対話の流れに適切なユーザ情報を選択するために必要な情報である。例えば、音楽の話題の時には、同じ音楽の話題に属する情報に基づく発話が可能となる。また、トピックは、Ｅｎｔｉｔｙを分野ごとに絞り込んで情報検索するためや、関連する話題のユーザ情報を発話するために必要なユーザ情報である。
【００５８】
例えば、直前発話として「好きな歌手は？」が入力され、ユーザ発話として「歌手Ａが好きだよ」が入力された場合には、ユーザ情報抽出部２０３によって、人物属性：「趣味・嗜好」、Ｅｎｔｉｔｙ：「歌手Ａ」、述語項構造：「０＿好き  １＿歌手Ａ」、トピック：「音楽」がユーザ情報として抽出され、データベース３０に格納される。
【００５９】
データベース３０に格納されたユーザ情報は、ユーザと対話装置との対話において、対話装置の発話生成に用いられる。
【００６０】
例えば、上記図１に示すように、対話装置からユーザに対して情報提供を行う場合には、人物属性及びトピックを主キーとして、ユーザ情報からＥｎｔｉｔｙである「歌手Ａ」を取得し、「歌手Ａ」を用いた発話を生成し、ユーザに対して生成された発話を発する。
また、雑談対話を行う場合には、人物属性及びトピックを主キーとして、ユーザ情報から述語項構造である「０＿行く  ３＿イギリス」を取得し、当該述語項構造を用いた発話を生成し、ユーザに対して生成された発話を発する。
【００６１】
＜情報抽出装置１００の作用＞
次に、本実施の形態に係る情報抽出装置１００の作用について説明する。まず、ユーザと対話装置との対話が開始されると、情報抽出装置１００によって、図６に示す情報抽出処理ルーチンが実行される。情報抽出処理ルーチンは、ユーザ発話が発せられる毎に実行される。
【００６２】
まず、ステップＳ１００において、入力部１０によって、ユーザ発話と直前発話との入力を受け付ける。
【００６３】
次に、ステップＳ１０２において、形態素解析部２００によって、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話及び直前発話に対して形態素解析を行う。
【００６４】
ステップＳ１０４において、対話行為推定部２０２によって、上記ステップＳ１０２で得られたユーザ発話の形態素解析結果に基づいて、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話について、対話行為タイプを推定する。
【００６５】
ステップＳ１０６において、上記ステップＳ１０４で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプであるか否かを判定する。上記ステップＳ１０４で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプである場合には、ステップＳ１０８へ進む。一方、上記ステップＳ１０４で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプでない場合には、情報抽出処理ルーチンを終了する。
【００６６】
ステップＳ１０８において、述語項構造解析部２０４によって、上記ステップＳ１０２で得られた形態素解析結果に基づいて、ユーザ発話に対して述語項構造解析を行い、ユーザ発話の述語項構造を取得する。
【００６７】
ステップＳ１１０において、述語項構造選択部２０６によって、上記ステップＳ１０８で得られた述語項構造解析結果に基づいて、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であるか否かを判定する。「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造である場合には、ステップＳ１１２へ進む。一方、「が」格、「を」格、又は「に」格を含まない述語項構造である場合には、情報抽出処理ルーチンを終了する。
【００６８】
ステップＳ１１２において、述語項構造選択部２０６によって、上記ステップＳ１０８で得られた述語項構造解析結果に基づいて、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する。
【００６９】
ステップＳ１１４において、Ｅｎｔｉｔｙ抽出部２０８によって、上記ステップＳ１１２で抽出された述語項構造に基づいて、ユーザ発話に含まれる、「が」格、「を」格、又は「に」格の前に出現する名詞を、Ｅｎｔｉｔｙとして抽出する。
【００７０】
ステップＳ１１６において、トピック分類部２１０によって、上記ステップＳ１０２で得られた形態素解析結果に基づいて、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性、及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話のトピックを抽出する。
【００７１】
ステップＳ１１８において、人物属性分類部２１２によって、上記ステップＳ１０２で得られた形態素解析結果に基づいて、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性、及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話が表している人物属性を抽出する。
【００７２】
ステップＳ１２０において、上記ステップＳ１１８で抽出された人物属性、上記ステップＳ１１４で抽出されたＥｎｔｉｔｙ、上記ステップＳ１１２で抽出された述語項構造、及び上記ステップＳ１１６で抽出されたトピックの組み合わせを、データベース３０に格納して、情報抽出処理ルーチンを終了する。
【００７３】
対話装置は、データベース３０に格納されたユーザ情報を用いて発話を生成する。
【００７４】
以上説明したように、本実施の形態に係る情報抽出装置１００によれば、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話について、当該ユーザ発話が表している人物属性、当該ユーザ発話のトピック、当該ユーザ発話に含まれる述語と述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び当該ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙを抽出することにより、対話の文脈に沿った発話を生成するためのユーザ情報を得ることができる。
【００７５】
また、抽出されたユーザ情報を用いることにより、ユーザ自身に関する情報を年齢や趣味、家族、習慣や経験の人物属性や、旅行や音楽等のトピックを区別でき、対話の文脈と関係のある、自然な流れで、履歴中の述語項構造を用いた発話ができるようになる。
【００７６】
また、抽出されたユーザ情報を用いることにより、ニュースサイトにある最新の関連情報を検索した結果を発話することができるようになる。
【００７７】
また、従来方法よりも対話の流れに沿ってユーザの人物属性、トピック、およびＥｎｔｉｔｙを特定しやすくなる。
【００７８】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７９】
上記実施の形態では、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話について、当該ユーザ発話が表している人物属性、当該ユーザ発話のトピック、当該ユーザ発話に含まれる述語と述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び当該ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙを抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。
例えば、対話装置が生成する発話に応じて、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話について、当該ユーザ発話が表している人物属性と、当該ユーザ発話のトピック、当該ユーザ発話に含まれる述語と述語に対応する項との組み合わせである述語項構造、及び当該ユーザ発話に含まれるＥｎｔｉｔｙの少なくとも１つとを抽出してもよい。
【００８０】
また、上記実施の形態では、人物属性分類部２１２は、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性、及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話が表している人物属性を抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、発話中の機能語および副詞に関する素性を追加し、ユーザ発話が表している人物属性を抽出しても良い。
【００８１】
また、上記実施の形態では、データベース３０を備えている場合について説明したが、例えばデータベース３０が情報抽出装置の外部装置に設けられ、情報抽出装置は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、データベース３０を参照するようにしてもよい。
【００８２】
また、上記実施の形態では、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話、及び当該ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ当該ユーザ発話を誘発した発話（文脈情報）に基づいて、ユーザ発話に対して述語項構造解析を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性に基づいて、述語項構造解析を行ってもよい。
【００８３】
また、上記実施の形態では、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話、及び当該ユーザ発話より前に出現した発話であって、かつ当該ユーザ発話を誘発した発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話が表している人物属性、又はユーザ発話のトピックを抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性に基づいて、ユーザ発話が表している人物属性、又はユーザ発話のトピックを抽出してもよい。
【００８４】
また、上記実施の形態では、ユーザ情報の抽出処理と発話の生成処理とを別々の装置として構成する場合を例に説明したが、ユーザ情報の抽出処理と発話の生成処理とを１つの装置として構成してもよい。
【００８５】
また、上述の情報抽出装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、コンピュータシステムは、ＷＷＷ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。
【００８６】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８７】
１０   入力部
２０   演算部
３０   データベース
１００ 情報抽出装置
２００ 形態素解析部
２０２ 対話行為推定部
２０３ ユーザ情報抽出部
２０４ 述語項構造解析部
２０６ 述語項構造選択部
２０８ Ｅｎｔｉｔｙ抽出部
２１０ トピック分類部
２１２ 人物属性分類部
【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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