(57)【要約】【課題】複数のユーザの会話の内容を考慮して会話を活性化させることができる処理装置を得る。【解決手段】処理装置２０のテキスト生成部２４は、複数のユーザの会話に対応するテキストを生成する。そして、トピックベクトル生成部２６は、テキスト生成部２４によって生成されたテキストに対し、所定のテキスト情報から予め学習されたテキストのトピックに関する学習済みモデルを用いて、テキストのトピックの分布を表すトピックベクトルを生成する。そして、情報取得部３４は、トピックベクトル生成部２６によって生成されたトピックベクトルに応じて、複数のユーザの会話に関連する関連情報及び複数のユーザの会話間の関係を表す関係情報を取得する。そして、出力部３６は、関連情報及び関係情報を出力する。【選択図】図１
2018185690.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザの会話に対応するテキストを生成するテキスト生成部と、
前記テキスト生成部によって生成された前記テキストに対し、所定のテキスト情報から予め学習されたテキストのトピックに関する学習済みモデルを用いて、前記テキストのトピックの分布を表すトピックベクトルを生成するトピックベクトル生成部と、
前記トピックベクトル生成部によって生成された前記トピックベクトルに応じて、前記複数のユーザの会話に関連する関連情報及び前記複数のユーザの会話間の関係を表す関係情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、
前記情報取得部によって生成された前記関連情報及び前記関係情報の少なくとも一方を出力する出力部と、
を含む処理装置。
【請求項２】
前記トピックベクトル生成部によって生成された前記トピックベクトル間の距離を計算する距離計算部を更に含み、
前記情報取得部は、前記距離計算部によって計算された前記トピックベクトル間の距離に基づいて、２次元座標上又は３次元座標上に複数の前記トピックベクトルに対応する前記テキストの各々をプロットして、前記関係情報として取得する、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項３】
前記情報取得部は、トピックベクトルが生成された複数の情報のうち、前記トピックベクトル生成部によって生成された前記テキストの前記トピックベクトルに類似するトピックベクトル及び類似しないトピックベクトルの少なくとも一方に対応する情報を前記関連情報として取得する、
請求項１又は請求項２に記載の処理装置。
【請求項４】
前記トピックベクトル生成部によって生成された前記テキストの各々の前記トピックベクトルを表すラベルを生成するラベル生成部を更に備え、
前記出力部は、前記ラベル生成部によって生成されたラベルと、前記関係情報とを出力する、
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の処理装置。
【請求項５】
前記ラベル生成部は、トピックベクトルと該トピックベクトルに対応するラベルとを含む学習データから教師あり学習によって予め学習された学習済みモデル又は前記トピックに関する学習済みモデルに含まれる単語分布を用いて、前記ラベルを生成する、
請求項４に記載の処理装置。
【請求項６】
前記出力部は、前記情報取得部によって取得された前記関連情報の前記トピックベクトルを表すラベルに関する情報を出力する、
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、会合活性度を評価することにより、会合の活性化に資する会合関数算定装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１に記載の技術では、会合参加者の発話音量の時間変化、及び会合中の会合参加者の発話誘発回数が用いられている。
【０００３】
また、会話支援装置が知られている（例えば、特許文献２を参照）。特許文献２に記載の技術は、各参加者の発言時間に応じて「発言を促す」ことを決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９‐１６３４３１号公報
【特許文献２】特開２０１２‐１９８７２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１及び上記特許文献２では、参加者の発話音量の時間変化、会合中の会合参加者の発話誘発回数、又は発言時間が用いられているのみであり、会話の内容を考慮して会話を活性化させることはできない。
【０００６】
本発明は上記事実を考慮して、複数のユーザの会話の内容を考慮して会話を活性化させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の処理装置は、複数のユーザの会話に対応するテキストを生成するテキスト生成部と、前記テキスト生成部によって生成された前記テキストに対し、所定のテキスト情報から予め学習されたテキストのトピックに関する学習済みモデルを用いて、前記テキストのトピックの分布を表すトピックベクトルを生成するトピックベクトル生成部と、前記トピックベクトル生成部によって生成された前記トピックベクトルに応じて、前記複数のユーザの会話に関連する関連情報及び前記複数のユーザの会話間の関係を表す関係情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、前記情報取得部によって生成された前記関連情報及び前記関係情報の少なくとも一方を出力する出力部と、を含んで構成されている。これにより、複数のユーザの会話の内容を考慮して会話を活性化させることができる。
【０００８】
本発明の処理装置は、前記トピックベクトル生成部によって生成された前記トピックベクトル間の距離を計算する距離計算部を更に含み、前記情報取得部は、前記距離計算部によって計算された前記トピックベクトル間の距離に基づいて、２次元座標上又は３次元座標上に複数の前記トピックベクトルに対応する前記テキストの各々をプロットして、前記関係情報として取得するようにすることができる。これにより、ユーザに対して、会話の関係を表す情報を提供することができる。
【０００９】
本発明の前記情報取得部は、トピックベクトルが生成された複数の情報のうち、前記トピックベクトル生成部によって生成された前記テキストの前記トピックベクトルに類似するトピックベクトル及び類似しないトピックベクトルの少なくとも一方に対応する情報を前記関連情報として取得するようにすることができる。これにより、ユーザに対して、会話を活性化させるための情報を提供することができる。
【００１０】
本発明処理装置は、前記トピックベクトル生成部によって生成された前記テキストの各々の前記トピックベクトルを表すラベルを生成するラベル生成部を更に備え、前記出力部は、前記ラベル生成部によって生成されたラベルと、前記関係情報とを出力するようにすることができる。これにより、ユーザに対して、会話の内容を表す情報を簡易に提供することができる。
【００１１】
本発明の前記ラベル生成部は、トピックベクトルと該トピックベクトルに対応するラベルとを含む学習データから教師あり学習によって予め学習された学習済みモデル又は前記トピックに関する学習済みモデルに含まれる単語分布を用いて、前記ラベルを生成するようにすることができる。これにより、ニューラルネットワークの学習済みモデルからラベルが生成されることにより、トピックベクトルと予め対応付けられたラベルを取得することができる。また、トピックに関する学習済みモデルに含まれる単語分布からラベルが生成されることにより、トピックに関する学習済みモデルを生成する際に得られる単語分布を利用してラベルを取得することができる。
【００１２】
本発明の前記出力部は、前記情報取得部によって取得された前記関連情報の前記トピックベクトルを表すラベルに関する情報を出力するようにすることができる。これにより、ユーザに対して、会話を活性化させるための情報を簡易に提供することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、複数のユーザの会話の内容を考慮して会話を活性化させることができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係るブレインストーミング支援システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】ブレインストーミング支援システムの具体的な構成例を示す図である。
【図３】トピック記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図４】関連情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図５】ブレインストーミング支援処理ルーチンの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１６】
＜ブレインストーミング支援システムのシステム構成＞
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係るブレインストーミング支援システム１００の構成の一例を示すブロック図である。ブレインストーミング支援システム１００は、機能的には、図１に示されるように、複数の音声取得装置１０、処理装置２０、及び出力装置４０を含んだ構成で表すことができる。
【００１８】
本実施形態に係るブレインストーミング支援システム１００は、複数のユーザによって行われるブレインストーミングを支援するための情報を提示する。
【００１９】
複数の音声取得装置１０は、例えば、ユーザ毎に設置され、ユーザから発せられた音声を取得する。そして、複数の音声取得装置１０は、ユーザ毎の音声を処理装置２０へ出力する。
【００２０】
図２に、本実施形態のブレインストーミング支援システム１００の構成例を示す。図２に示されるように、ブレインストーミングが複数のユーザＡ、Ｂ、Ｃによって行われる場合、各ユーザが位置する箇所に音声取得装置１０が設置される。
【００２１】
音声取得装置１０は、図１に示されるように、マイク１２と、音声出力部１４とを備える。
【００２２】
マイク１２は、ユーザによって発せられた音声を取得する。マイク１２は、例えば指向性マイクによって実現される。音声出力部１４は、マイク１２によって取得されたユーザの音声を処理装置２０へ出力する。
【００２３】
処理装置２０は、複数の音声取得装置１０によって取得された複数のユーザの音声に基づいて、ブレインストーミングを支援するための情報を出力する。具体的には、図２に示されるように、ブレインストーミングに含まれる会話のラベル、会話の関係情報、会話の関連情報をユーザに対して出力することにより、ブレインストーミング内のユーザ間の会話を活性化させる。
【００２４】
処理装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されている。また、処理装置２０は、機能的には、取得部２２と、テキスト生成部２４と、学習済みモデル記憶部２５と、トピックベクトル生成部２６と、ラベル生成部２８と、トピック記憶部２９と、距離計算部３０と、関連情報記憶部３２と、情報取得部３４と、出力部３６とを備える。
【００２５】
取得部２２は、複数の音声取得装置１０によって取得された複数のユーザの音声を取得する。次に、取得部２２は、取得された各時刻の音声を、時系列に並べて合成して音声データを生成する。例えば、取得部２２は、各時刻に取得されたユーザＡの音声と、各時刻に取得されたユーザＢの音声と、各時刻に取得されたユーザＣの音声とを時系列に並べて音声データを得る。
【００２６】
そして、取得部２２は、得られた音声データを所定時間間隔で分割して、複数の会話の音声データを取得する。これにより、ブレインストーミング内の複数の会話が取得される。
【００２７】
テキスト生成部２４は、取得部２２によって取得された複数のユーザの会話の音声データに対応するテキストを生成する。具体的には、テキスト生成部２４は、取得部２２によって取得された複数の会話の音声データの各々を、所定の音声認識技術を用いて、テキストに変換する。なお、テキスト生成部２４は、テキストに含まれる文字列からストップワードを除去して、テキストを単語の集まりへ変換する。
【００２８】
学習済みモデル記憶部２５には、学習済みトピックモデルと学習済み分類器とが格納されている。学習済みトピックモデルは、テキストが入力されると、入力されたテキストのトピックの分布を表すトピックベクトルを出力する。また、学習済み分類器は、学習済みトピックモデルから出力されたトピックベクトルが入力されると、入力されたトピックベクトルのラベルを出力する。学習済みトピックモデルはトピックに関する学習済みモデルの一例である。
【００２９】
学習済みトピックモデルには、テキストｄがトピックｋとなる確率を表すトピック分布θｄｋと、トピックｋで単語ｖが生成される確率を表す単語分布φｋｖと、テキストｄの単語ｖがトピックｋとなる確率ｑｄｖｋとが含まれる。本実施形態では、テキストｄがトピックｋとなる確率を表すトピック分布θｄｋを学習済みトピックモデルとして用いる。
【００３０】
学習済みトピックモデルは、所定のテキスト情報から予め学習される（例えば、参考文献（岩田具治、「トピックモデル」、機械学習プロフェッショナルシリーズ、講談社）を参照）。なお、トピックモデルにおけるトピックの数Ｋは予め設定される。所定のテキスト情報としては、例えば、インターネット上に存在する文書情報、学術文献の文書情報、及び特許文献の文書情報等が挙げられる。
【００３１】
学習済み分類器は、例えば、ニューラルネットワーク等によって実現される。ニューラルネットワークの学習済みモデルは、トピックベクトルと当該トピックベクトルに対応する正解ラベルとを含む学習データに基づいて、教師あり学習によって予め学習される。具体的には、特定のトピックベクトルが入力された場合には正解ラベルが出力されるように、ニューラルネットワークを学習させ、学習済み分類器を得る。ラベルとしては、例えば、所定の技術分類情報（例えば、特許分類情報）、テキストの題名に含まれる単語情報、及びテキストに対して予め付与されたタグ情報等を用いることができる。
【００３２】
トピックベクトル生成部２６は、学習済みモデル記憶部２５に格納された学習済みトピックモデルを用いて、テキスト生成部２４によって生成されたテキストの各々について、テキストのトピックの分布を表すトピックベクトルを生成する。
【００３３】
トピックベクトル生成部２６は、例えば、参考文献（Matthew D. Hoffman, David M. Blei, Francis Bach, "Online Learning for Latent Dirichlet Allocation", NIPS 2010）の手法に基づいて、学習済みトピックモデルを用いて、テキスト生成部２４によって生成されたテキストのトピックベクトルを生成する。テキストのトピックベクトルは、例えば、以下の式（１）に示される形式で表現される。
【００３４】
［ｐ１,ｐ２,...,ｐＫ］              （１）
【００３５】
上記式（１）におけるｐｋは、テキストがｋ番目のトピックｋである確率を表す。トピックベクトル生成部２６により、取得部２２により取得された１つの会話を表すテキストに対して、１つのトピックベクトルが生成される。そして、トピックベクトル生成部２６は、生成されたトピックベクトルをトピック記憶部２９へ格納する。
【００３６】
ラベル生成部２８は、学習済みモデル記憶部２５に格納された学習済み分類器を用いて、トピックベクトル生成部２６により生成されたトピックベクトルを表すラベルを生成する。具体的には、ラベル生成部２８は、トピックベクトル生成部２６によって生成されたトピックベクトルを学習済み分類器に入力し、トピックベクトルに対応するラベルを得る。例えば、技術分類情報を表す「建築」「土木」「電気」や、テキストの題名に含まれる単語情報を表す「株価」や、テキストに対して予め付与されたタグ情報等である「環境」といった情報がラベルとして出力される。そして、ラベル生成部２８は、生成されたラベルをトピック記憶部２９へ格納する。
【００３７】
トピック記憶部２９には、トピックベクトル生成部２６によって生成された各時刻のトピックベクトルと、ラベル生成部２８によって生成された各時刻のラベルとが対応付けられて格納される。
【００３８】
例えば、トピック記憶部２９には、図３に示されるようなテーブル形式で情報が格納される。図３に示される例では、取得部２２により取得された会話の取得時刻と、会話の識別情報を表す会話ＩＤと、各時刻に取得された会話のテキストと、各時刻の会話のテキストから生成されたトピックベクトルと、各時刻のトピックベクトルから生成されたラベルとが対応付けられて格納される。
【００３９】
距離計算部３０は、トピック記憶部２９に格納されたトピックベクトル間の距離を計算する。具体的には、距離計算部３０は、トピック記憶部２９に格納された各時刻のトピックベクトルを読み出し、トピックベクトル間の距離行列を計算する。
【００４０】
関連情報記憶部３２には、トピックベクトルが予め生成された複数の情報が格納されている。関連情報記憶部３２には、例えば、ニュース、学術文献、及び特許文献等である複数の情報に対応するトピックベクトル等が予め生成され格納される。後述する情報取得部３４によって、関連情報記憶部３２に格納されている情報から、ブレインストーミングにおけるユーザの会話に関連する関連情報が取得される。例えば、関連情報記憶部３２には、図４に示されるようなテーブル形式で情報が格納される。
【００４１】
図４に示される例では、情報の識別情報を表す情報ＩＤと、情報のテキスト種類と、情報の具体的内容を表すテキストと、情報のテキストから予め生成されたトピックベクトルと、情報のトピックベクトルから予め生成されたラベルとが対応付けられて格納される。
【００４２】
情報取得部３４は、トピック記憶部２９に格納されたトピックベクトルに応じて、複数のユーザの会話に関連する関連情報及び複数のユーザの会話間の関係を表す関係情報を取得する。また、情報取得部３４は、トピック記憶部２９に格納された複数のラベルに応じて、ラベルの分布を表す円グラフを生成する。
【００４３】
具体的には、例えば、情報取得部３４は、トピック記憶部２９に格納された複数のトピックベクトルのうち、最新のトピックベクトルを読み出す。そして、情報取得部３４は、関連情報記憶部３２に格納されている複数のトピックベクトルから、最新のトピックベクトルに類似するトピックベクトルを特定し、関連情報記憶部３２に格納されている当該トピックベクトルに対応する情報を関連情報として取得する。
【００４４】
例えば、情報取得部３４は、最新のトピックベクトルと関連情報記憶部３２に格納された複数のトピックベクトルの各々との間でベクトル間の類似度を算出する。そして、情報取得部３４は、類似度が最も高いトピックベクトルに対応する情報を、関連情報記憶部３２から関連情報として取得する。最新のトピックベクトルと類似するトピックベクトルに対応する関連情報が取得されることで、後述の処理において、現在の会話の内容に沿った関連情報が提示される。なお、直近の複数のトピックベクトルの平均ベクトルと関連情報記憶部３２に格納された複数のトピックベクトルの各々との間でベクトル間の類似度を算出し、類似度に応じて関連情報記憶部３２から関連情報を取得するようにしてもよい。
【００４５】
なお、情報取得部３４は、関連情報記憶部３２に格納されている複数のトピックベクトルから、トピック記憶部２９から読み出された最新のトピックベクトルと類似しないトピックベクトルを特定し、関連情報記憶部３２に格納されている当該トピックベクトルに対応する情報を関連情報として取得してもよい。
【００４６】
例えば、情報取得部３４は、最新のトピックベクトルと関連情報記憶部３２に格納された複数のトピックベクトルの各々との間でベクトル間の類似度を算出する。そして、情報取得部３４は、類似度が最も低いトピックベクトルに対応する情報を、関連情報記憶部３２から関連情報として取得する。なお、関連情報記憶部３２に格納されている複数のトピックベクトルのうち、最新のトピックベクトルと直交するトピックベクトルに最も類似するトピックベクトルの情報を、関連情報記憶部３２から関連情報として取得するようにしてもよい。最新のトピックベクトルと類似しないトピックベクトルに対応する関連情報が取得されることで、後述の処理において、現在の会話の内容とは異なる観点の関連情報が提示される。
【００４７】
そして、情報取得部３４は、関連情報記憶部３２から取得された関連情報を用いて、レコメンド形式の関連情報を生成する。
【００４８】
例えば、ブレインストーミング内の直近の会話において、建築に関する会話が行われている場合を例に説明する。この場合には、ブレインストーミング内の直近の会話に対応するトピックベクトルとして、建築に関する会話に応じたトピックベクトルが生成される。
【００４９】
この場合、最新のトピックベクトルと類似するトピックベクトルの関連情報が取得される場合には、関連情報も建築に関する情報である可能性が高い。そのため、情報取得部３４は、類似するトピックベクトルに応じたレコメンド形式の情報を生成する。
【００５０】
例えば、図４に示される情報ＩＤ「０００１」に対応するトピックベクトル［0.4,0.2,…］が最新のトピックベクトルに類似すると特定された場合、情報取得部３４は、情報ＩＤ「０００１」に対応するテキスト種類「特許文献」とテキスト「ＡＡＡ１」とを用いて、「特許文献のＡＡＡ１が関連情報としてあります。」といったレコメンド形式の情報を生成する。これにより、現在の会話の内容に沿った情報が提示される。
【００５１】
また、例えば、最新のトピックベクトルと類似しないトピックベクトルの関連情報が取得される場合には、関連情報は建築とは異なるトピックに関する情報である可能性が高い。そのため、情報取得部３４は、類似しないトピックベクトルに応じたレコメンド形式の情報を生成する。具体的には、例えば、情報取得部３４は、取得された関連情報のトピックベクトルを表すラベルを用いて、ラベルに関する情報の一例である、問いかけ、提案といったレコメンド形式の情報を生成する。
【００５２】
例えば、図４に示される情報ＩＤ「０００２」に対応するトピックベクトル［0.1,0.1,…］が最新のトピックベクトルに類似しないと特定された場合、情報取得部３４は、情報ＩＤ「０００２」に対応する、テキスト種類「ニュース」、テキスト「ＡＡ２」、及びラベル「環境」を用いて、「環境に関しては考慮しましたか。例えば、ニュースＡＡ２が報道されています。」といったレコメンド形式の情報を生成する。また、ラベルに関する情報の一例として単に「環境に関しては考慮しましたか。」等のレコメンド形式の情報が生成されてもよい。
【００５３】
このように、ブレインストーミング内の会話に対応するトピックベクトルと類似する関連情報、及び会話に対応するトピックベクトルと類似しない関連情報が複数のユーザへ提示されることにより、ブレインストーミングが活性化される。
【００５４】
具体的には、ブレインストーミング内の会話の関連情報が示されることにより、社会に存在する既存情報をブレインストーミングへ取り入れることができ、ブレインストーミングに参加しているユーザ以外の知見を取り入れることができる。これにより、ブレインストーミングに参加しているユーザとは異なる発想及び視点に対応する会話が生まれやすくなり、ブレインストーミングが活性化される。
【００５５】
また、情報取得部３４は、距離計算部３０によって計算されたトピックベクトル間の距離を表す距離行列に基づいて、２次元座標上に複数のトピックベクトルに対応するテキストの各々をプロットする。例えば、情報取得部３４は、距離計算部３０によって計算された距離行列に基づいて、多次元尺度構成法を用いて、複数のトピックベクトルに対応するテキストの位置関係を２次元座標上にプロットする。このとき、最新のトピックベクトルに対応するテキストの位置を、他のテキストと識別可能な形式でプロットする。そして、情報取得部３４は、２次元座標上にプロットされたテキストの各々を関係情報とする。なお、いままでにない位置にある会話の方が、オリジナリティがあるとみなすことができる。
【００５６】
また、情報取得部３４は、トピック記憶部２９に格納されている複数のトピックベクトルから、複数のトピックベクトルの分散共分散行列を求める。そして、情報取得部３４は、分散共分散行列の対格成分の和をブレインストーミングの会話の広がり度合いを表すスコアとして計算し、関連情報とする。
【００５７】
このように、ブレインストーミング内の会話がどのように推移しているのかを表す関連情報が視覚的かつ定量的に示されるため、複数のユーザは関連情報を認識しながらブレインストーミングを進めることができる。これにより、異なる意見を出そうという動機付けが生まれ、ブレインストーミングが活性化される。
【００５８】
出力部３６は、情報取得部３４によって取得された関連情報及び関係情報と、ラベルの分布とを出力する。
【００５９】
出力装置４０は、処理装置２０の出力部３６から出力された関連情報及び関係情報とラベルの分布とを出力する。例えば、出力装置４０は、ディスプレイによって実現される。出力装置４０が、ディスプレイである場合、図２に示されるように、関係情報を表す２次元座標上のプロット点及びブレインストーミングの会話の広がり度合いを表すスコアと、関連情報を表すレコメンド形式の情報と、ラベルの分布とが表示される。なお、レコメンド形式の情報としては、ラベル「○○」を用いた「○○については議論しましたか？？」といった情報と、「以下の特許文献Ｘが存在します」といった情報が示されている。
【００６０】
ブレインストーミングに参加している複数のユーザは、出力装置４０の表示画面を見ながらブレインストーミングを行うことにより、ブレインストーミングが活性化される。
【００６１】
＜ブレインストーミング支援システムの作用＞
【００６２】
次に、図５を参照して、ブレインストーミング支援システム１００の作用を説明する。ブレインストーミング支援システム１００が起動し、複数のユーザによってブレインストーミングが開始されると、音声取得装置１０は、ユーザから発せられた音声を逐次取得する。そして、複数の音声取得装置１０は、取得されたユーザの音声を処理装置２０へ逐次出力する。そして、処理装置２０は、図５に示すブレインストーミング支援処理ルーチンを実行する。
【００６３】
ステップＳ１００において、取得部２２は、複数の音声取得装置１０によって取得された複数のユーザの音声を取得する。次に、取得部２２は、取得された各時刻の音声を、時系列に並べて合成して音声データを生成する。
【００６４】
ステップＳ１０２において、取得部２２は、上記ステップＳ１００で得られた音声データを所定時間間隔で分割して、複数の会話を取得する。
【００６５】
ステップＳ１０４において、テキスト生成部２４は、上記ステップＳ１０２で取得された複数の会話の各々を、テキストに変換する。
【００６６】
ステップＳ１０６において、トピックベクトル生成部２６は、学習済みモデル記憶部２５に格納された学習済みトピックモデルを用いて、上記ステップＳ１０４で得られたテキストの各々についてトピックベクトルを生成する。そして、トピックベクトル生成部２６は、トピックベクトルの各々をトピック記憶部２９へ格納する。
【００６７】
ステップＳ１０８において、ラベル生成部２８は、上記ステップＳ１０６で得られたトピックベクトルの各々について、学習済みモデル記憶部２５に格納された学習済み分類器を用いて、トピックベクトルのラベルを生成する。そして、ラベル生成部２８は、上記ステップＳ１０６で格納されたトピックベクトルの各々に対応付けて、ラベルの各々をトピック記憶部２９へ格納する。
【００６８】
ステップＳ１１０において、距離計算部３０は、トピック記憶部２９に格納された各時刻のトピックベクトルを読み出し、トピックベクトル間の距離行列を計算する。
【００６９】
ステップＳ１１２において、情報取得部３４は、トピック記憶部２９に格納されたトピックベクトルを読み出し、トピックベクトルに応じたレコメンド形式の情報を生成する。
【００７０】
ステップＳ１１４において、情報取得部３４は、上記ステップＳ１１０で計算されたトピックベクトル間の距離を表す距離行列に基づいて、現在までの会話の関係情報を表す２次元座標上のプロット点を生成する。
【００７１】
ステップＳ１１６において、情報取得部３４は、トピック記憶部２９に格納されている複数のトピックベクトルから、ブレインストーミングの会話の広がり度合いを表すスコアを算出する。
【００７２】
ステップＳ１１８において、情報取得部３４は、トピック記憶部２９に格納された複数のラベルに応じて、ラベルの分布を生成する。
【００７３】
ステップＳ１２０において、出力部３６は、上記ステップＳ１１２で生成されたレコメンド形式の情報、上記ステップＳ１１４で生成された２次元座標上のプロット点、上記ステップＳ１１６で生成されたブレインストーミングの会話の広がり度合いを表すスコア、及び上記ステップＳ１１８で生成されたラベルの分布を出力する。
【００７４】
出力装置４０は、処理装置２０から出力された、２次元座標上のプロット点と、ブレインストーミングの会話の広がり度合いを表すスコアと、レコメンド形式の情報と、ラベルの分布とを表示する。
【００７５】
以上詳細に説明したように、本実施形態では、複数のユーザの会話に対応するテキストのトピックベクトルを生成し、生成されたトピックベクトルに応じて、複数のユーザの会話に関連する関連情報及び複数のユーザの会話間の関係を表す関係情報を出力する。これにより、複数のユーザの会話の内容を考慮して会話を活性化させることができる。
【００７６】
また、本実施形態では、ユーザに対して、複数のトピックベクトルに対応するテキストがプロットされた２次元座標上のプロット点を会話の関係を表す関係情報として提供することができる。これにより、ブレインストーミング内で行われている会話の関係が可視化され、ブレインストーミングを活性化させることができる。具体的には、どのような会話が行われ、どのようなアイデアが出てきているかがリアルタイムで可視化されることにより、現在の状況に応じて複数のユーザがブレインストーミングを進めることができる。
【００７７】
また、ブレインストーミングの会話の広がり度合いを表すスコアが生成されることにより、会話から生まれるアイデアをオリジナリティの観点からリアルタイムに評価することができる。
【００７８】
また、本実施形態では、ユーザに対して、会話を活性化させるための関連情報として、ブレインストーミング内の会話のトピックベクトルに類似する関連情報及び類似しない関連情報を提供することができる。これにより、ブレインストーミングに参加しているユーザ以外の知見を取り入れることができ、ブレインストーミングを活性化させることができる。
【００７９】
また、ユーザに対して、ブレインストーミング内の会話のラベルの分布を提示することにより、会話の内容を表す情報を簡易に提供することができる。また、ニューラルネットワークの学習済みモデルの一例である学習済み分類器からラベルが生成されるように設定することにより、トピックベクトルと予め対応付けられたラベルを取得することができる。例えば、技術分類情報、テキストの題名に含まれる単語情報、及びテキストに付与されたタグ情報等をラベルとして用いることで、ユーザに理解しやすい形式で会話の分布を提示することができる。
【００８０】
なお、本発明は、上述した実施の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。
【００８１】
例えば、上記実施形態では、ブレインストーミングは複数のユーザの口頭の会話によって行われ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、複数のユーザ間のテキストのやりとりによって、会話が行われていてもよい。
【００８２】
また、上記実施形態では、処理装置２０の取得部２２は、音声データを所定時間間隔で分割して、複数の会話を取得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、取得部２２は、複数のユーザの各々について、当該ユーザから発せられた１まとまりの発話を１つの会話として取得してもよい。また、例えば、取得部２２は、音声データのうち、音声が発せられていない区間（例えば、音量が予め設定した閾値以下である区間）を特定し、音声が発せられていない区間が閾値以上の長さである場合に、当該区間を除外することにより、複数の会話を取得するようにしてもよい。この場合には、例えば、長い沈黙の区間は除外され、ユーザＡの音声とユーザＢの音声との間のやりとりが会話として取得される。
【００８３】
また、上記実施形態では、最新のトピックベクトルと類似するトピックベクトル又は類似しないトピックベクトルを特定し、関連情報を取得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、情報取得部３４は、トピック記憶部２９に格納された複数のトピックベクトルの平均ベクトルを算出し、平均ベクトルと類似するトピックベクトル又は類似しないトピックベクトルを特定し、関連情報を取得するようにしてもよい。この場合、平均ベクトルは、ブレインストーミングにおける複数の会話の平均を表す。
【００８４】
また、上記実施形態では、ブレインストーミング内の会話毎にトピックベクトルが生成され、２次元座標上にプロットされ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、ブレインストーミング内の全ての会話を表すトピックベクトルを生成し、前回行われたブレインストーミングを表すトピックベクトルとの位置関係を２次元座標上にプロットしてもよい。これにより、今回のブレインストーミングと前回のブレインストーミングとの位置関係について、視覚的に理解することができる。
【００８５】
また、上記実施形態では、学習済み分類器がニューラルネットワークモデルであ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、学習済み分類器は、学習済みトピックモデルに含まれる単語分布を用いて、ラベルを生成するようにしてもよい。この場合には、トピックｋで単語ｖが生成される確率を表す単語分布φｋｖに応じて、確率値が最も高い単語ｖをラベルとして生成する。トピックに関する学習済みモデルに含まれる単語分布からラベルが生成されることにより、トピックに関する学習済みモデルを生成する際に得られる単語分布を利用してラベルを取得することができる。
【００８６】
また、上記実施形態では、関連情報記憶部３２から会話に対応するトピックベクトルの関連情報を取得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、インターネット上の情報から、会話に対応するトピックベクトルの関連情報を取得するようにしてもよい。
【００８７】
また、上記実施形態では、情報取得部３４は、会話の関連情報及び会話の関係情報を取得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。情報取得部３４は、会話の関連情報及び会話の関係情報の何れか一方のみを取得してもよい。
【００８８】
また、上記実施形態では、情報取得部３４は、会話の関連情報として、会話のトピックベクトルに類似するトピックベクトルの情報及び類似しないトピックベクトルの情報を取得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。情報取得部３４は、会話のトピックベクトルに類似するトピックベクトルの情報及び類似しないトピックベクトルの情報の何れか一方のみを取得してもよい。
【００８９】
また、上記実施形態では、トピックベクトルに対応するテキストの各々を２次元座標上にプロット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く、３次元座標上に複数のトピックベクトルに対応するテキストの各々をプロットしてもよい。
【００９０】
また、上記実施形態では、出力装置４０がディスプレイである場合を例に説明したがこれに限定されるものではなく、例えば、音声機器によって実現されていてもよい。この場合には、例えば、レコメンド形式の情報が音声によって出力される。
【００９１】
また、上記実施形態では、教師あり学習によってニューラルネットワークモデルを学習させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他のモデルを教師あり学習によって学習させて学習済みモデルを取得してもよい。
【００９２】
また、上記ではプログラムが記憶部（図示省略）に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及びマイクロＳＤカード等の記録媒体の何れかに記録されている形態で提供することも可能である。
【符号の説明】
【００９３】
１０   音声取得装置
１２   マイク
１４   音声出力部
２０   処理装置
２２   取得部
２４   テキスト生成部
２５   モデル記憶部
２６   トピックベクトル生成部
２８   ラベル生成部
２９   トピック記憶部
３０   距離計算部
３２   関連情報記憶部
３４   情報取得部
３６   出力部
４０   出力装置
１００ ブレインストーミング支援システム
【図１】
2018185690.tif 000003
【図２】
2018185690.tif 000004
【図３】
2018185690.tif 000005
【図４】
2018185690.tif 000006
【図５】
2018185690.tif 000007