(57)【要約】【課題】  ユーザの状況を踏まえた様々な観点からのキーワードを提示しつつ、これらを経由して目的の話題までユーザを誘導することで、目的の話題を提示可能とすることである。【解決手段】  話題遷移制御装置４は、複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する装置であり、重み算出部４１と共起関係調整部４２とを備える。重み算出部４１は、各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する。共起関係調整部４２は、算出された重みを用いて、上記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する。【選択図】  図１
2006331343.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する話題遷移制御装置において、
各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する重み算出手段と、
当該重み算出手段により算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する経路選択手段と
を備えることを特徴とする話題遷移制御装置。
【請求項２】
前記経路選択手段は、各キーワードの重みを共起関係の強さにマッピングすることにより、前記現在の話題との共起関係が最も強い経路を選択することを特徴とする請求項１に記載の話題遷移制御装置。
【請求項３】
ユーザの興味対象である現在の話題を抽出する抽出手段と、
当該抽出手段により抽出された現在の話題から目的の話題を経由する各キーワード間の関連性が格納された関連性格納手段と、
前記キーワード間の共起関係が格納された共起関係格納手段と、
前記関連性格納手段に格納されている各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する重み算出手段と、
当該重み算出手段により算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する経路選択手段と、
当該経路選択手段により選択された経路上のキーワードに関連する情報を、前記目的の話題として提示する提示手段と
を備えることを特徴とする話題遷移制御システム。
【請求項４】
複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する話題遷移制御方法において、
各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出するステップと、
算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択するステップと
を含むことを特徴とする話題遷移制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを介してマン・マシン・インタラクションを行う情報通信技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ネットワークを経由して、ユーザにとって有益なサービスや情報を提供する技術が実用化されている。システムが、サービスや情報をユーザに提示する際には、ユーザの状況を踏まえた上で、適切なタイミングで適切な内容のものを提示する必要がある。タイミングの制御に関しては、デバイスの使用状況を基に制御したり、環境側に設置されたセンサから得られた位置情報を利用するものが多い。内容の制御に関しては、システムが、利用機能や操作の履歴からユーザの状況を把握し、所定のルールで設定された状況に適合した場合に、それに即したヘルプ情報を提示するソフトウェアなどがある。
【０００３】
メールやスケジューラと連動した秘書エージェントでは、ユーザが入力しているキーワードについて、これに関連する事柄をその場で即時に提示する（例えば、特許文献１）。その内容は、タスクや操作など、入力内容に直接関連したものであるため、ユーザの関心はこれに引かれやすい。また、言葉の関連性を把握するために、シソーラス辞書や意味ベクトルを用いて、各言葉の意味的な繋がりを考慮するものも多い。更に、協調フィルタリングを用いて、多量のデータから、関連の強さを把握する方法もある。例えば、実際のサービスとしては、ネットショッピングにおいて、購入履歴や詳細閲覧履歴から、他人との協調フィルタリングで得られた、関連性の高い商品を推薦する方法が運用されている。
【特許文献１】特開２００３−２９６３６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の従来技術は何れも、１対１の共起関係を把握するものであることから、その共起関係の強い話題へと１ステップで誘導させることを行う。すなわち、目的のものへ複数回の誘導を経て移行するものではない。１回の誘導に対しては、共起関係が最も強い（最短距離の）ものを選択すればよいが、最終的な話題展開を考えると、目的の話題までの経路全体を考慮すべきである。このため、ユーザを目的の話題へと誘導させるには、１回の誘導ではなく、目的の話題までの全誘導行程までを評価した上で、最適な経路を設定する必要がある。
【０００５】
そこで、本発明の課題は、ユーザの状況を踏まえた様々な観点からのキーワードを提示しつつ、これらを経由して目的の話題までユーザを誘導することで、当該目的の話題を提示可能とすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る話題遷移制御装置は、複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する話題遷移制御装置において、各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する重み算出手段と、当該重み算出手段により算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する経路選択手段とを備える。
【０００７】
本発明に係る話題遷移制御システムは、ユーザの興味対象である現在の話題を抽出する抽出手段と、当該抽出手段により抽出された現在の話題から目的の話題を経由する各キーワード間の関連性が格納された関連性格納手段と、前記キーワード間の共起関係が格納された共起関係格納手段と、前記関連性格納手段に格納されている各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する重み算出手段と、当該重み算出手段により算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する経路選択手段と、当該経路選択手段により選択された経路上のキーワードに関連する情報を、前記目的の話題として提示する提示手段とを備える。
【０００８】
本発明に係る話題遷移制御方法は、複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する話題遷移制御方法において、各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出するステップと、算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択するステップとを含む。
【０００９】
現在のタスクに関連性の高い話題の中から、様々な観点に合った話題を選択するには、１ステップだけでなく、現在の話題から目的の話題までの全経由を踏まえて、最適な経路を選択する必要がある。そこで、本発明では、経路上の各キーワードに対して、共起関係のみならず、語彙の繋がりの概念的な関係に着目した重み付けを行う。これにより、ユーザの状況に応じた様々な観点が反映された最適な目的話題への誘導が実現される。
【００１０】
上述した話題遷移制御装置において好適には、前記経路選択手段は、各キーワードの重みを共起関係の強さにマッピング（写像）することにより、前記現在の話題との共起関係が最も強い経路を選択する。本発明によれば、短時間で、より効率的な最適経路の算出が可能となる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ユーザの状況を踏まえた様々な観点からのキーワードを提示しつつ、これらを経由して目的の話題までユーザを誘導することで、当該目的の話題を提示することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の一実施形態における話題遷移制御システムについて説明する。
話題遷移制御システム１は、図１に示すように、話題抽出部２（抽出手段に対応）と、キーワード関連把握部３と、話題遷移制御装置４と、話題提示部５（提示手段に対応）とを備える。これら各構成要素は、バスを介して、相互に信号の入出力が可能なように接続されている。
【００１３】
以下、各構成要素について詳細に説明する。
話題抽出部２は、ユーザが利用中のコンテンツを入力とする。システムが、推薦するコンテンツまで誘導するためには、提示される内容がユーザの興味から大きく外れないことが必要であることから、話題抽出部２は、上記コンテンツの内容から現在の話題を抽出する。具体的には、話題抽出部２は、コンテンツの特徴を表すキーワードを“話題”として抽出する。
【００１４】
話題抽出部２を構成する出現頻度算出部２１は、ユーザが実行しているタスクで用いているコンテンツのテキストから、その中で用いられている各キーワードの出現頻度を算出する。そのコンテンツとは、例えば、アプリケーションがブラウザソフトであればコンテンツはＷｅｂページであり、メールソフトであればメール文である。そして、そのコンテンツのキーワードの中で、出現頻度の高い方から所定順位内のキーワードを、話題「TopicＮ」として出力する。
【００１５】
すなわち、出現頻度算出部２１は、Ｗｅｂページやメール文に含まれるテキストから、キーワード（例えば名詞）を抽出し、その出現頻度に基づいてランク付けを行う。ランク付けは、例えば、出現回数１回を１ポイントとするが、タイトル部分に含まれるキーワードに関しては、コンテンツの内容を直接的に示すものであるので２ポイントとし、各キーワードのポイント総数が算出される。また、“ドッグ”と“犬”のように同義異字のキーワードは表記を統一し、同一のキーワードとしてポイント換算することが望ましい。同義異字の検出に際しては、シソーラス辞書を使用することができる。シソーラス辞書は、単語辞書、対訳辞書、共起辞書の各辞書から参照される概念を規定するための辞書である。
【００１６】
出現頻度算出部２１は、算出されたポイント総数に基づいて各キーワードを順位付けし、例えば第１位のキーワードを、ユーザの現タスクにおける話題“TopicＮ”とする。また、出現頻度算出部２１は、ポイント総数が上位１０位以内のキーワードに関して、ユーザの現タスクの話題“TopicＮ”とする、あるいは、文章全体に対して所定値以上の重み値を有するキーワードを“TopicＮ”とすることもできる。
【００１７】
出現頻度算出部２１は、コンテンツが音声データや動画像データである場合にも、そのメディアを説明するメタデータ内のキーワードを用いて、その特徴を表す重要な項目に含まれるキーワードを話題“TopicＮ”として出力する。例えば、ユーザが音楽を聴いたり動画像を見たりしている場合には、メディアファイルから、実行中のタスクに関連のあるキーワードが抽出される。キーワードは、例えば、メタデータに記述されているアーティスト名、ファイル名、会社名などのメディアの特徴に応じた重要度に基づいて、ランク付けされる。コンテンツは、ユーザが、情報検索時に入力したキーワードや、メール編集時に入力したメールの内容などのように、端末の備えるセンサから入力されるものであってもよい。
【００１８】
キーワード関連把握部３は、キーワード間の意味的な関連性が設定された辞書データベース３１（関連性格納手段に対応）と、キーワード間の共起関係が設定された共起関係データベース３２（共起関係格納手段に対応）とを備える。キーワード関連把握部３は、ユーザの操作履歴やコンテンツの内容から得られた、キーワード間における関連性の強弱を把握する。
【００１９】
辞書データベース３１には、各キーワードに関連する様々な単語が格納されている。シソーラス辞書の場合には、各キーワードの同義語、広義語、狭義語、反義語、関連語が格納されている。また、日本語語彙大系のように、体系的に分類された約３，０００のカテゴリに属するキーワードを、カテゴリ種別と対応付けて格納することもできる。例えば、カテゴリが“乗り物”の場合には「車」であり、“住居”の場合には「部屋」である。このように、上位概念や下位概念が把握される。
更に、連想概念辞書の場合には、上位概念、下位概念、部分・材料、類義、属性、動作、環境の概念が設定され、これら各概念に対するキーワードが格納される。
【００２０】
共起関係データベース３２には、キーワード間の共起関係が設定されている。共起関係は、ユーザが入力したデータや閲覧したコンテンツから算出された、キーワード間における関連性の強弱を示す。コンテンツ内に含まれるキーワードをそれぞれ１ポイントとしたとき、様々なコンテンツから同様に獲得されたポイント数が高いものほど「共起関係が強い」とする。
【００２１】
例えば野球のニュース記事には、「プロ野球」、「楽天（登録商標）」、「選手」、「ＴＶ中継」、「仙台」というキーワードが含まれ、サッカーの記事には、「サッカー」、「ＴＶ中継」、「Ｊ１」、「レッズ」、「ボーダフォン（登録商標）」が含まれ、ショッピングサイトには、「楽天」、「ショッピング」、「お取寄せ」が含まれていたとする。「楽天」は「ショッピング」にも関連があり、かつ、「野球」、「ＴＶ中継」にも関連があるため、これらのキーワード間の共起関係は強いということになる。
また、「ショッピング」と「レッズ」は関係はあるが、共起関係は弱い。すなわち、その共起関係の程度は、「ＴＶ中継」のみを介する「レッズ」と「プロ野球」よりも、「楽天」、「ＴＶ中継」の２つを介する分弱くなる。
キーワードの関連付けの方法は、同一コンテンツ中におけるキーワードの出現回数や文章単位での出現回数に応じて関連の強さに影響を与える方法など、他の方法を用いてもよい。
【００２２】
共起関係データベース３２には、所定のキーワードが同一コンテンツに含まれた回数Ｄが格納される。更に、この回数Ｄを用いて、関連の強いキーワード間の距離を短く、関連の弱いキーワード間の距離を遠くとることで、関連の強さを距離で表すこともできる。例えば２つのキーワード間の距離をＬ、それらが同時に用いられる回数をＤとすると、その距離はＬ／Ｄと表すことができる。したがって、全く関係のないキーワード間の距離は無限となり、関係の強いキーワード間の距離は短くなる。
【００２３】
話題“TopicＮ”が決定されると、共起関係データベース３２が参照され、その“TopicＮ”と共起関係を有する全てのキーワードが選択される。また、共起関係の強さが所定値以上の評価値のキーワードや、評価値の高いものから所定数個のキーワードが選択されるものとしてもよい。以下、選択されたキーワード数をＭ個とするとともに、選択された各キーワードをＷ［ｍ］、関連の強さをＷ［ｍ］［ｗ］とする。
【００２４】
経路探索の観点は、詳細や反意、類似、上位概念などである。話題“TopicＮ”の設定された概念に対応するキーワードは、上述の辞書データベース３１を基に選択される。観点が「詳細」の場合には、話題“TopicＮ”の下位概念にあたるキーワードが選択され、「類似」の場合には、関連語や同カテゴリに属するキーワードが選択される。共起関係データベース３２から得られたキーワードＷ［ｍ］に一致するキーワードがあれば、それらを優先的に選択するための重みＰが付加される。
【００２５】
話題遷移制御装置４は、重み算出部４１（重み算出手段に対応）と最適経路探索部４２（経路選択手段に対応）とを更に備える。
重み算出部４１は、各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する。最適経路探索部４２は、重み算出部４１により算出された重みを用いて、共起関係調整部４２ａによりキーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する。最適経路探索部４２は、各キーワードの重みを共起関係の強さにマッピング（写像）することにより、現在の話題との共起関係が最も強い経路を選択する。
【００２６】
最適経路探索部４２は、現在の話題“TopicＮ”から目的の話題である“TopicＧ”までの経路探索を行う。候補となる経路の選択に際しては、各観点ごとに最適なものを選択する。“TopicＮ”から“TopicＧ”までの経路は、シソーラス辞書内のキーワードをノードとし、概念間の関係の強さをリンクの距離として、概念間の繋がりにより形成される。このように、最適経路探索部４２は、各キーワードにリンクされる様々な概念を利用することにより、“TopicＮ”から“TopicＧ”までの様々な経路を作成することができる。
【００２７】
効果的に話題を遷移させるには、ユーザが最も想起し易い話題を経由することが望ましい。このため、最適経路探索部４２は、経路選択に際して、ユーザが思い出し易いキーワードを経由する経路を選択する。そして、観点ごとの総距離のうち、最も短いものを最適経路とする。
キーワードＷ［ｍ］、関連の強さＷ［ｍ］［ｗ］は、辞書データベース３１に含まれる情報である。観点に応じて連想されるキーワードは、優先的に選択されるため、関連の強さをより強く調整する。キーワードには、観点に応じて、優先度としてのみ重みＰが設定される。共起関係データベース３２から得られた共起関係の強さを示す距離を“Ｌ”とし、キーワードの重みを“Ｐ”とすると、その場における概念間の距離「Ｌ’」は、Ｌ’＝Ｌ＊１／（Ｐ＋１）と表すことができる。Ｌ’の合計値を、その経路の距離とする。
【００２８】
最短経路の算出には、Ｄｉｊｋｓｔｒａ法を用いる。図２に示すように、Ｄｉｊｋｓｔｒａ法では、“TopicＮ”を中心にリンクが存在する全てのノードについてそれぞれの距離が参照される。全てのノードの値が調査されると、最短の経路に存在するノードは、同様に次のリンクの調査を行う。重みを距離に組み込むことで全経路が算出されるため、重みの計算をすることなく、“TopicＮ”からの距離が最短の経路に関してのみ、経路探索を進めていくことができる。その結果、短時間かつ効率的な、最適経路の探索が実現される。
【００２９】
各概念には多数のリンクが貼られているため、キーワードの重みとリンクの距離の両方を考慮して経路の評価を行うことは難しい。しかし、話題遷移制御装置４は、リンク距離内に重みを付加することにより、Ｄｉｊｋｓｔｒａ法を用いることができる。好適には、経路距離の算出に時間をかけないため、該当するリンクにきた際に距離の調整を行う。まず、話題遷移制御装置４は、現在のノードにリンクが貼られている全ノードを調査し、ノード内に重みをもつリンクがあった場合に、リンクの距離を再計算する。
【００３０】
話題提示部５は、最適経路探索部４２の探索した最適経路内に含まれるキーワードを含むコンテンツを探すため、多量のコンテンツが格納された話題データベース５１を有する。話題提示部５は、コンテンツの検索結果を受信する通信手段（図示せず）へ接続し、システムが推薦するコンテンツを出力する。
例えば、経路上のキーワードをタイトルに含むニュース記事やブログ記事が検索された場合には、話題提示部５は、これらの記事を提示する。
【００３１】
話題提示部５は、決定された経路に従って、所定のキーワードの前後のキーワードを含むコンテンツを検索する。この場合、前後両方のキーワードを含むコンテンツがない場合には、一方のキーワードを含むコンテンツを選択してもよい。
【００３２】
続いて、図３〜図８を参照しながら、本実施の形態における話題遷移制御システム１の動作を説明し、併せて、本発明に係る話題遷移制御方法を構成する各ステップについて説明する。
動作説明の前提として、話題遷移制御システム１が、ユーザが閲覧しているコンテンツに関連した情報を提示しつつ、目的の話題までユーザを誘導していく状況を想定する。その際、上記コンテンツの内容に対して「詳細である」、「類似している」、「反意である」といった観点ごとに最適な話題を提供していく。
【００３３】
まず図３のＳ１では、出現頻度算出部２１は、ユーザが利用しているアプリケーションのコンテンツから、そのタスクに関連する話題“TopicＮ”を取得する。最終的にユーザに提示したい目的話題“TopicＧ”が設定されると（Ｓ２）、話題遷移制御装置４は、以下の手順で、現在の話題“TopicＮ”から目的の話題“TopicＧ”を意味的に結ぶ経路の生成を開始する。
【００３４】
Ｓ３では、最適経路探索部４２は、“TopicＮ”と“TopicＧ”とを結ぶ経路の中から、経由するキーワード数が最少の経路（最小付加経路）を発見する。最小付加経路の探索には、例えば、上述したＤｉｊｋｓｔｒａ法を用いることができる。
最小付加経路は複数存在することも多いため、最適経路探索部４２は、そのうちで最適な経路を更に選択する。その際、最適経路探索部４２は、ユーザの使用頻度の高いキーワードや、キーワード間の関連性が高い話題が優先的に選択されるよう、経路に含まれるキーワード毎に、重み算出部４１の算出した重みを付加する（Ｓ４）。
【００３５】
Ｓ５では最小付加経路毎の重みが合計され、その合計値が最も高いものが最適経路に選定される（Ｓ６）。なお、最適経路が複数存在する場合には、最適経路探索部４２は、それらの経路上の１個目のキーワードに注目し、観点ごとの重みに応じて、各観点での最適経路を選択する。
Ｓ７では、話題提示部５は、Ｓ６で選択された最適経路の通知を受け、該経路に含まれるキーワードに関連した情報を目的の話題として提示する。関連した情報とは、例えば、上記キーワードを含むニュースやブログの記事である。
【００３６】
最適経路の探索には、最小ホップ数を把握してから重みを算出する方法（図４参照）を採ってもよいし、重みを距離に組み込んだ上で最短距離を探索する方法（図５参照）を採ってもよい。
【００３７】
前者の方法では、最適経路探索部４２は、図４に示す以下の手順で最適経路の探索を行う。
まず、最小付加経路が探索された後（Ｓ１１）、ユーザの操作履歴やキーワード間の関連性の強さに基づき、キーワード毎の重みが付加される（Ｓ１２）。その後、各経路毎に重みの合計値が算出され（Ｓ１３）、重み合計値が最高の経路が特定される（Ｓ１４）。特定された経路は、観点別に調査された上で（Ｓ１５）、最適経路として選択される（Ｓ１６）。
【００３８】
後者の方法では、最適経路探索部４２は、図５に示す以下の手順で最適経路の探索を行う。
まず、ユーザの操作履歴やキーワード間の関連性の強さを問い合わせた後（Ｓ２１）、その回答に基づき、キーワード毎の重みが付加される（Ｓ２２）。続いて、付加された重みを使用して各経路の距離が計算された後（Ｓ２３）、各経路の１個目のキーワードに対してのみ、観点に応じた重みが付加される（Ｓ２４）。Ｓ２５では、その重みを基に各経路の距離が再び計算され、それらの経路のうち最短距離を有するものが最適経路として選択される（Ｓ２６）。
【００３９】
更に、図６は、重みを距離にマッピングする場合における最適経路探索処理を説明するためのフローチャートである。
かかる手法では、重みを距離にマッピングして合計距離が最短となる経路のみを追跡していくため、最適経路探索部４２は、現在のノードに貼られているリンク数に“ｒ”を設定する（Ｓ３１）。
【００４０】
Ｓ３２では、次ノードにおける重みＰの存否が判定され、存在する場合には上述の距離“Ｌ”（共起関係の強さを示す距離）が再設定される（Ｓ３３）。その後、上記重みＰと距離Ｌとを用いて、Ｌ＊１／（Ｐ＋１）から、概念間の距離“Ｌ’”が算出される（Ｓ３４）。Ｓ３５では、現時点で算出されている概念間の距離Ｌ’から経路の合計距離が算出される。
なお、次ノードにおける重みＰが存在しない場合には（Ｓ３２；ＮＯ）、Ｓ３３，Ｓ３４の各処理は省略され、Ｓ３５に移行する。
【００４１】
Ｓ３２〜Ｓ３５の一連の処理は、Ｓ３１で設定されたｒ回分実行され、ｒ回目の実行が完了した時点で（Ｓ３６；ＹＥＳ）、Ｓ３７に移行する。Ｓ３７では、その時点における最短の経路が探索され、その経路が全経路中最短距離の経路であるか否かの判定が為される（Ｓ３８）。判定の結果、最短経路であればＳ３９に移行し、最短経路でなければＳ３１に戻る。
そして、現在のノードが目的の話題“TopicＧ”に一致したとき（Ｓ３９；ＹＥＳ）、一連の処理は終了する。
【００４２】
最適経路の探索手法に関して、図７を参照して詳述する。
図７において、観点なしの場合におけるキーワードｗ１とｗ２との距離Ｌ’は、Ｌ’＝Ｌ（ｗ１，ｗ２）と表すものとする。この場合、観点が「詳細」の距離Ｌ’（Ａ｜ｗ１，ｗ２）は、Ｌ（ｗ１，ｗ２）／ａと表すことができ、これと同様に、観点が「類似」、「反意」の距離Ｌ’（Ｂ｜ｗ１，ｗ２），Ｌ’（Ｃ｜ｗ１，ｗ２）は、それぞれＬ（ｗ１，ｗ２）／ｂ，Ｌ（ｗ１，ｗ２）／ｃと表すことができる。したがって、例えば観点Ａ（詳細）に関する経路評価値は、Ｌ’（Ａ｜ｗ１，ｗ２）＋Ｌ’（ｗ２，ｗ３）＋Ｌ’（ｗ３，ｗ４）＋…と表現することができる。最適経路探索部４２は、この値と、他の経路の評価値（例えば、Ｌ’（Ａ｜ｗ１，ｗ１１）＋Ｌ’（ｗ１１，ｗ１２）…）とを比較し、最小のものを最適経路とする。
【００４３】
次に、図８を参照して、探索された最適経路で情報が提示されていく様子を、より具体的に説明する。
話題遷移制御システム１の管理者側は、新発売のビールの情報をユーザに提示したいとする。Ｗｅｂ上でスポーツニュースを閲覧しているユーザＡは、昨日行われたプロ野球の試合結果をチェックしており、「△△チームが勝利」という記事を読んでいた。すると、表示画面の端部に、「□□□ホークスの結果」や「△△イーグルス大敗の結果」、「△△イーグルスの選手紹介」、「△△市場のセール情報」といったリンクが表示された。そこで、ユーザＡは、「△△イーグルスの選手紹介」をクリックし、人気選手ランキング１位の一場選手の情報を見た。画面端部には更に、他の人気選手である「新庄選手のプロフィール」と、一場選手の出身地である「××市の案内」、及び、一場選手のグッズを売っているＷｅｂサイト「△△ショップ」のリンクが表示された。ユーザＡが「新庄選手のプロフィール」を選択すると、新庄選手の契約しているＣＭのビールに関する情報が表示された。
【００４４】
以上説明したように、話題遷移制御システム１によれば、語彙間の繋がりの強弱が反映された静的な距離を重み（優先度）により変更させる。そして、ユーザが閲覧中のコンテンツＣ１に関する現在の話題“TopicＮ”から目的の話題“TopicＧ”までの全経路の中から、キーワード間の関連性を保ちながら誘導するための最適な遷移経路を探索する。また、話題遷移制御システム１は、ある話題を基に、ユーザの意識が向けられている事柄を経由しながら、それに関連する情報を順次提示していく。したがって、ユーザの関心を保ちながら、その志向に沿った新たな話題への移行をスムーズに行うことが可能となる。
また、Ｗｅｂブラウザによるユーザ支援を行うのみならず、２つの概念に共通する概念を発見し、これを新たな知見としてユーザに与えることができる。
【００４５】
なお、本実施形態に記載の態様は、本発明に係る話題遷移制御システムの好適な一例であり、本発明は、かかる態様に限定されるものではない。
例えば、上記実施の形態では、ユーザに対する情報の提示を目的とするものとして話題遷移制御システム１を構成したが、対話の活性化、あるいはエージェントとの会話を楽しむことを目的としてもよい。かかる構成とすることで、ユーザにとって、対話を通して新たな興味を発見する、あるいは、予定された流れの会話ではなく、関連性が保たれた種々多様な話題を題材とした会話を楽しむ、ことができるという効果がある。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明に係る話題遷移制御技術は、ユーザが端末装置との対話を通じて情報を獲得するマン・マシン・インタラクションを行うシステムに適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の一実施形態における話題遷移制御システムの機能的構成を示す図である。
【図２】最短経路を算出するためのＤｉｊｋｓｔｒａ法を説明するための図である。
【図３】話題遷移制御システムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】第１の最適経路探索処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】第２の最適経路探索処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】各キーワードの重みを距離にマッピングする場合の最適経路探索処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】最適経路を探索するための各経路の評価手順を説明するための図である。
【図８】キーワードの具体例が反映された経路の評価手順を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４８】
１…話題遷移制御システム、２…話題抽出部、３…キーワード関連把握部、４…話題遷移制御装置、５…話題提示部、２１…出現頻度算出部、３１…辞書データベース、３２…共起関係データベース、４１…重み算出部、４２…最適経路探索部、４２ａ…共起関係調整部、５１…話題データベース、Ｃ１，Ｃ２…コンテンツ
【図１】
2006331343.tif 000003
【図２】
2006331343.tif 000004
【図３】
2006331343.tif 000005
【図４】
2006331343.tif 000006
【図５】
2006331343.tif 000007
【図６】
2006331343.tif 000008
【図７】
2006331343.tif 000009
【図８】
2006331343.tif 000010