(57)【要約】【課題】処理対象の文集合に対して、実際の話題により近い区間ごとに、実際の話題により近い話題名を特定する。【解決手段】情報処理装置１０は、分割部２０Ａと、特定部２０Ｂと、を備える。分割部２０Ａは、処理対象の文集合４０に含まれる複数の文を、予め設定した教師話題名の一覧を示す教師話題リスト１６Ｂに基づいて、複数のグループＧに分割する。特定部２０Ｂは、グループＧごとに、話題教師リスト１６Ｂに基づいて話題名を特定する。【選択図】図１
2018097562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の文集合に含まれる複数の文を、予め設定した教師話題名の一覧を示す教師話題リストに基づいて複数のグループに分割する分割部と、
前記グループごとに、前記教師話題リストに基づいて話題名を特定する特定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記分割部は、
前記文集合に含まれる単語を複数の話題カテゴリに分類する分類部と、
前記教師話題リストに基づいて、前記文集合に含まれる文ごとに、複数の前記話題カテゴリの各々が属する確率を算出する際に、前記教師話題リストに示される前記教師話題名に対応する前記話題カテゴリが属する確率を、実際の確率より大きくなるように算出する確率算出部と、
前記文集合における位置が隣接する文間の各々における、複数の前記話題カテゴリの各々が属する確率の、類似度を算出する類似度算出部と、
前記文集合に含まれる複数の文を、前記類似度に応じて複数の前記グループに分割するグループ分割部と、
を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記確率算出部は、
前記教師話題リストに基づいて、前記文集合に含まれる文ごとに、複数の前記話題カテゴリの各々が属する確率を示す話題ベクトルを算出し、
前記類似度算出部は、前記文間の各々における、前記話題ベクトルの前記類似度を算出する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記確率算出部は、
複数の前記話題カテゴリの各々における、前記文集合に含まれる複数の単語の各々が属する確率を示す単語所属確率と、前記教師話題リストと、に基づいて、前記文集合に含まれる文ごとに前記話題ベクトルを算出する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記類似度算出部は、
処理対象の前記文集合に含まれる文を、予め定めた結合数の文群ごとにまとめ、隣接する前記文群の間の各々における前記話題ベクトルの前記類似度を算出する、
請求項３または請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記グループ分割部は、
前記類似度の内、低い順に予め定めた数の前記類似度を示す前記文間を区切り位置として、前記文集合に含まれる複数の文を、複数の前記グループに分割する、
請求項２〜請求項５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記グループ分割部は、
前記類似度の内、閾値以下の前記類似度を示す前記文間を区切り位置として、前記文集合に含まれる複数の文を、複数の前記グループに分割する、
請求項２〜請求項５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特定部は、
前記グループごとに、属する確率が最大の前記話題カテゴリが、前記教師話題リストにおける何れかの前記教師話題名に対応するか否かを判断する判断部と、
対応すると判断された前記グループについて、該グループに対応すると判断された前記教師話題名を前記話題名として特定する第１特定部と、
対応しないと判断された前記グループについて、前記文集合に含まれる単語の内、該グループに属する確率が最大の単語を前記話題名として特定する第２特定部と、
を有する、請求項２〜請求項７の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記グループごとに、特定された前記話題名を表示する表示制御部を更に備える、
請求項１〜請求項８の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記表示制御部は、
前記グループごとに、前記教師話題名と対応する前記話題名と、前記教師話題名と対応しない前記話題名と、を異なる表示形態で表示する、
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
表示された前記話題名の内の１つの指定を受付ける受付部と、
受付けた前記話題名に対応する前記グループに属する文を、処理対象の前記文集合として処理するように、前記分割部および前記特定部を制御する階層表示制御部と、
を更に備える、請求項１〜請求項１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
処理対象の文集合に含まれる複数の文を、予め設定した教師話題名の一覧を示す教師話題リストに基づいて複数のグループに分割し、
前記グループごとに、前記教師話題リストに基づいて話題名を特定する、
情報処理方法。
【請求項１３】
処理対象の文集合に含まれる複数の文を、予め設定した教師話題名の一覧を示す教師話題リストに基づいて複数のグループに分割するステップと、
前記グループごとに、前記教師話題リストに基づいて話題名を特定するステップと、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の情報システムの高度化に伴い、特許文献、新聞記事、ウェブページ、および、書籍といった文書、並びに、映像および音声などのデータを蓄積することが可能になっている。これらのデータの内容を容易に把握可能とする技術が求められている。
【０００３】
このような技術の１つとして、テキストデータに含まれる全ての単語について、単位時間あたりの発話密度が所定値を超える単語を、該単位時間における話題語として抽出する技術が提案されている。しかしながら、従来技術では、単位時間ごとに、発話密度の高い単語を話題語として抽出していた。このため、従来技術では、実際の話題より細かい単位で話題名が付与されると共に、実際の話題より細かい意味を示す単語が話題名として付与されていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−９５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、処理対象の文集合に対して、実際の話題により近い区間ごとに、実際の話題により近い話題名を特定することができる、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の情報処理装置は、分割部と、特定部と、を備える。分割部は、処理対象の文集合に含まれる複数の文を、予め設定した教師話題名の一覧を示す教師話題リストに基づいて、複数のグループに分割する。特定部は、グループごとに、教師話題リストに基づいて、話題名を特定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本実施の形態の情報処理システムの構成の一例を示す模式図である。
【図２】図２は、録音時に端末に表示される表示画面の一例を示す模式図である。
【図３】図３は、履歴管理ＤＢのデータ構成の一例を示す模式図である。
【図４】図４は、教師話題リストのデータ構成の一例を示す模式図である。
【図５】図５は、話題ベクトルの算出の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、話題ベクトルの算出の一例を示す模式図である。
【図７】図７は、類似度算出の一例を示す模式図である。
【図８】図８は、グループへの分割の一例の説明図である。
【図９】図９は、表示制御部が表示する表示画面の一例を示す模式図である。
【図１０】図１０は、情報処理装置で実行される情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、分割処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、話題名特定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、本実施の形態の情報処理装置のハードウェア構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムの、実施の形態を詳細に説明する。
【０００９】
図１は、本実施の形態の情報処理システム１０００の構成の一例を示す模式図である。
【００１０】
本実施の形態の情報処理システム１０００は、情報処理装置１０と、端末１２と、認識装置１４と、記憶装置１６と、を備える。情報処理装置１０、端末１２、認識装置１４、および記憶装置１６は、ネットワーク１８を介して通信可能に接続されている。
【００１１】
ネットワーク１８は、例えば、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、および、インターネットなどである。ネットワーク１８の形態はこれらに限られず、任意のネットワーク形態とすることができる。
【００１２】
なお、情報処理装置１０、端末１２、認識装置１４、および記憶装置１６の少なくとも１つは、無線または有線によりネットワーク１８に接続されている。無線により接続する場合、例えば、３Ｇ回線、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを用いればよい。
【００１３】
また、図１には、情報処理装置１０、端末１２、認識装置１４、および記憶装置１６を、別体として構成した場合を示した。しかし、情報処理装置１０、端末１２、認識装置１４、および記憶装置１６の少なくとも２つ以上を、１つの装置として構成してもよい。
【００１４】
また、情報処理装置１０、端末１２、認識装置１４、および記憶装置１６の各々の機能の少なくとも一部が、他の装置に備えられていてもよい。また、情報処理装置１０、端末１２、認識装置１４、および記憶装置１６の各々の機能の一部または全部を、１つの装置内に備えた構成としてもよい。
【００１５】
まず、端末１２について説明する。端末１２は、ユーザによって操作される端末装置である。端末１２は、例えば、スマートフォン、タブレット、および、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）などである。
【００１６】
端末１２は、制御部３０と、音声入力部３２と、操作パネル３４と、通信部３６と、を備える。音声入力部３２、操作パネル３４、および通信部３６は、制御部３０に接続されている。
【００１７】
音声入力部３２は、ユーザにより発話された音声等を入力する。音声入力部３２は、例えば、マイクロフォンである。
【００１８】
操作パネル３４は、ユーザの操作に応じた各種の操作入力を受付けるとともに、各種の情報や各種の画像を表示する。
【００１９】
本実施の形態では、操作パネル３４は、操作部３４Ａと、表示部３４Ｂと、の双方を一体的に備えたタッチパネルである場合を説明する。操作部３４Ａは、各種操作入力の受付けを行う受付機能を実現する。表示部３４Ｂは、各種情報の表示を行う表示機能を実現する。なお、操作パネル３４の構成は、このような構成に限定されない。例えば、操作パネル３４は、操作部３４Ａと、表示部３４Ｂと、を別体として構成してもよい。
【００２０】
通信部３６は、ネットワーク１８を介して他の装置と通信する。
【００２１】
制御部３０は、端末１２を制御する。制御部３０は、受付部３０Ａと、表示制御部３０Ｂと、を有する。受付部３０Ａおよび表示制御部３０Ｂの一部または全ては、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などの処理装置にプログラムを実行させること（すなわちソフトウェア）により実現してもよいし、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェアにより実現してもよいし、併用して実現してもよい。
【００２２】
受付部３０Ａは、ユーザによる操作部３４Ａの操作指示によって示される信号を受付ける。表示制御部３０Ｂは、表示部３４Ｂへの表示処理を制御する。例えば、表示制御部３０Ｂは、表示画面などの各種の画像を表示部３４Ｂへ表示する制御を行う。
【００２３】
例えば、ユーザは、表示部３４Ｂに表示された表示画面を介して、音声の録音開始や録音終了を指示する。図２は、録音時に端末１２に表示される表示画面３８の一例を示す模式図である。
【００２４】
表示画面３８は、端末１２の操作パネル３４に表示される。表示画面３８は、音声の認識結果を示す表示領域３８Ａと、録音開始ボタン３８Ｂと、録音終了ボタン３８Ｃと、再生ボタン３８Ｄと、を含む。
【００２５】
例えば、ユーザは、表示画面３８における録音開始ボタン３８Ｂを押下する。すると、受付部３０Ａは、音声入力を開始するように音声入力部３２を制御し、音声入力部３２から音声を受付ける。また、表示制御部３０Ｂは、録音開始ボタン３８Ｂが押下されると、録音開始ボタン３８Ｂに代えて、録音終了ボタン３８Ｃを表示画面３８に表示する。そして、受付部３０Ａは、ユーザによって録音終了ボタン３８Ｃが押下されるまで、音声の受付を継続する。端末１２の通信部３６は、録音開始ボタン３８Ｂが押下されてから録音終了ボタン３８Ｃが押下されるまでの期間に受付けた音声を、１つの音声ファイルとして、認識装置１４へ出力する。表示画面３８の表示領域３８Ａには、例えば、該音声ファイルの認識結果である文が表示される。
【００２６】
図１に戻り、説明を続ける。次に、認識装置１４について説明する。認識装置１４は、音声を認識し、認識結果を示すテキストデータを出力する。例えば、認識装置１４は、端末１２の音声入力部３２で録音された音声の音声ファイルを受信する。そして、認識装置１４は、音声ファイルを解析することで、音声ファイルに含まれる音声をテキスト（文）に変換し、テキストデータを得る。
【００２７】
テキストデータは、複数の文の集合体である。複数の文の集合体を、文集合と称して説明する。言い換えると、文集合は、複数の文を含む。認識装置１４によって得られた１または複数の文は、記憶装置１６に記憶される。
【００２８】
次に、記憶装置１６について説明する。記憶装置１６は、各種の情報を記憶する記憶部を備える。記憶装置１６は、ファイルサーバ、クラウドサーバ、と称される場合がある。記憶装置１６の記憶部は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００２９】
本実施の形態では、記憶装置１６は、履歴管理ＤＢ１６Ａと、教師話題リスト１６Ｂと、を記憶する。
【００３０】
図３は、履歴管理ＤＢ１６Ａのデータ構成の一例を示す模式図である。履歴管理ＤＢ１６Ａは、文集合を管理するためのデータベースである。なお、履歴管理ＤＢ１６Ａのデータ形式は、データベースに限定されない。
【００３１】
例えば、履歴管理ＤＢ１６Ａは、ファイルと、ファイルに含まれる文の文ＩＤと、文と、発話タイミングと、形態素と、を対応づけたものである。なお、履歴管理ＤＢ１６Ａは、少なくとも、後述する情報処理装置１０で処理する対象の複数の文を登録したデータベースであればよい。
【００３２】
ファイルは、履歴管理ＤＢ１６Ａに登録されている文の認識元のファイルである。すなわち、ファイルは、音声ファイル、文書ファイル、などである。
【００３３】
文ＩＤは、文の識別情報である。発話タイミングは、対応するファイルにおける、文の相対位置を示す情報である。例えば、発話タイミングは、対応する文を示す音声の発話されたタイミングや、対応するファイルにおける位置（例えば、行，列によって示される位置）などを示す。形態素は、対応する文に含まれる形態素である。
【００３４】
例えば、認識装置１４は、端末１２から受信した音声ファイルと、音声ファイルに含まれる認識した文と、文の発話タイミングと、文に含まれる形態素と、を対応づけて履歴管理ＤＢ１６Ａに記憶する。また、認識装置１４は、履歴管理ＤＢ１６Ａに登録されている文の各々に、文ＩＤを付与し、履歴管理ＤＢ１６Ａに登録する。
【００３５】
なお、履歴管理ＤＢ１６Ａに文書ファイルを登録する場合、例えば、記憶装置１６の制御部が、該文書ファイルを公知の方法により解析し、文ＩＤ、発話タイミング、文、および形態素、を対応づけて履歴管理ＤＢ１６Ａに登録すればよい。この場合、発話タイミングには、各文の各々の、文書ファイルにおける位置を用いればよい。
【００３６】
なお、形態素の解析方法には、公知の形態素解析を用いればよい。また、形態素の解析および履歴管理ＤＢ１６Ａへの登録は、認識装置１４、記憶装置１６、および後述する情報処理装置１０の何れで行ってもよい。
【００３７】
次に、記憶装置１６に記憶される、教師話題リスト１６Ｂについて説明する。図４は、教師話題リスト１６Ｂのデータ構成の一例を示す模式図である。
【００３８】
教師話題リスト１６Ｂは、予め設定した教師話題名の一覧を示す。教師話題名とは、予め想定および設定した話題名を示す。教師話題名は、スーパーバイズド・トピック・ネームと称してもよい。
【００３９】
例えば、教師話題リスト１６Ｂは、教師話題名と、文・単語と、を対応づけたものである。教師話題名に対応する、文・単語とは、対応する教師話題名の話題に属する文（テキスト）や単語を示す。すなわち、教師話題リスト１６Ｂにおける教師話題名の各々は、対応する文・単語によって規定される話題の名称であり、予め設定および想定されたものである。
【００４０】
なお、本明細書において、文集合とは、複数の文の集合である。すなわち、上述したように、文集合は、複数の文を含む。文は、文法上の言語単位であり、文字で書かれたまとまった一連の単語の集合である。文は、複数の形態素から構成される。単語は、形態素の内の自由形態素である。自由形態素は、他の形態素と連結せずに、単体で単語となれる形態素である。教師話題名および話題名は、単語の１種であり、教師話題名や話題名として選択された単語であるといえる。
【００４１】
教師話題リスト１６Ｂは、予め設定される。教師話題リスト１６Ｂは、ユーザによる操作指示などによって変更可能としてもよい。本実施の形態では、記憶装置１６は、１つの教師話題リスト１６Ｂを予め記憶する場合を、一例として説明する。しかし、記憶装置１６は、予め定めた分野ごとに、１または複数の教師話題リスト１６Ｂを予め記憶してもよい。この場合、記憶装置１６は、分野の識別情報（分野ＩＤ）と、教師話題リスト１６Ｂと、を対応づけて記憶すればよい。
【００４２】
図１に戻り説明を続ける。次に、情報処理装置１０について説明する。情報処理装置１０は、処理対象の文集合に対して、分割したグループごとに話題名を特定する（詳細後述）。
【００４３】
図１に示すように、情報処理装置１０は、制御部２０と、通信部２２と、を備える。通信部２２は、ネットワーク１８を介して、端末１２、認識装置１４、および記憶装置１６と通信する。通信部２２は、制御部２０に接続されている。
【００４４】
制御部２０は、情報処理装置１０を制御する。制御部２０は、分割部２０Ａと、特定部２０Ｂと、表示制御部２０Ｃと、受付部２０Ｄと、階層表示制御部２０Ｅと、を備える。分割部２０Ａは、分類部２０Ｆと、確率算出部２０Ｇと、類似度算出部２０Ｈと、グループ分割部２０Ｉと、を含む。特定部２０Ｂは、判断部２０Ｊと、第１特定部２０Ｋと、第２特定部２０Ｌと、を含む。
【００４５】
分割部２０Ａ、特定部２０Ｂ、表示制御部２０Ｃ、受付部２０Ｄ、階層表示制御部２０Ｅ、分類部２０Ｆ、確率算出部２０Ｇ、類似度算出部２０Ｈと、グループ分割部２０Ｉと、判断部２０Ｊ、第１特定部２０Ｋと、および第２特定部２０Ｌの一部または全ては、例えば、ＣＰＵなどの処理装置にプログラムを実行させること（すなわちソフトウェア）により実現してもよいし、ＩＣなどのハードウェアにより実現してもよいし、併用して実現してもよい。
【００４６】
分割部２０Ａは、処理対象の文集合に含まれる複数の文を、教師話題リスト１６Ｂに基づいて、複数のグループに分割する。本実施の形態では、分割部２０Ａは、処理対象の文集合に含まれる複数の文を、発話タイミング順に並べる。そして、分割部２０Ａは、教師話題リスト１６Ｂに基づいて、少なくとも１つの文間に区切り位置を設ける。これによって、分割部２０Ａは、処理対象の文集合を、該区切り位置で区切られた複数のグループに分割する。
【００４７】
以下、詳細に説明する。まず、分割部２０Ａは、処理対象の文集合を取得する。処理対象の文集合とは、処理対象の範囲の複数の文を示す。言い換えると、処理対象の文集合とは、話題名の特定対象の、文集合である。処理対象の範囲は、処理対象の文を特定可能な情報によって示されればよい。例えば、処理対象の範囲は、発話タイミングの特定の期間や、文書ファイルにおける特定の領域、などを示す情報である。更に詳細には、処理対象の範囲は、特定の年、特定の月、特定の年の特定の月、特定の日、特定の年月日、特定の日における特定の時間帯、などによって表される。
【００４８】
分割部２０Ａは、処理対象の文を履歴管理ＤＢ１６Ａから読取ることで、処理対象の文集合を取得する。例えば、分割部２０Ａは、ある期間内に発話された複数の文を履歴管理ＤＢ１６Ａから読み取ることで、処理対象の文集合を取得する。
【００４９】
なお、処理対象の範囲は、予め設定してもよいし、ユーザによる操作指示によって変更可能としてもよい。また、端末１２のユーザが端末１２の操作パネル３４を操作することで、処理対象の範囲を入力してもよい。この場合、情報処理装置１０の分割部２０Ａは、端末１２から、処理対象の範囲を受付け、該範囲の複数の文を履歴管理ＤＢ１６Ａから読取ることで、処理対象の文集合を取得すればよい。
【００５０】
次に、分割部２０Ａは、処理対象の文集合に含まれる複数の文を、複数のグループに分割する。
【００５１】
分割部２０Ａは、処理対象の文集合に含まれる文を、教師話題リスト１６Ｂに基づいて、複数のグループに分割する。教師話題リスト１６Ｂを用いることによって、分割部２０Ａは、教師話題リスト１６Ｂに登録されている教師話題名に応じた話題の区間ごとに、文集合に含まれる文を分割することができる。
【００５２】
本実施の形態では、分割部２０Ａは、分類部２０Ｆと、確率算出部２０Ｇと、類似度算出部２０Ｈと、グループ分割部２０Ｉと、を含む。
【００５３】
分類部２０Ｆは、処理対象の文集合に含まれる単語を、複数の話題カテゴリに分類する。分類部２０Ｆは、処理対象の文集合を構成する複数の文の各々に含まれる全ての単語を抽出し、抽出した複数の単語を、複数の話題カテゴリに分類する。
【００５４】
話題カテゴリとは、同じ話題である可能性の高いカテゴリである。分類部２０Ｆは、公知の方法を用いて、処理対象の文集合に含まれる複数の単語を、複数の話題カテゴリに分類する。例えば、分類部２０Ｆは、ＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）を用いて、処理対象の文集合に含まれる複数の単語を、複数の話題カテゴリに分類する。
【００５５】
ＬＤＡは、文集合から指定した個数の話題カテゴリを抽出し、各話題カテゴリにおける、文集合に含まれる単語の各々の属する確率と、文集合に含まれる各文における各話題カテゴリの属する確率と、の各々を導出する手法である（例えば、参考文献１参照）（参考文献１：David  M.  Blei,  Andrew  Y.  Ng,  Michael  I.  Jordan,Latent  Dirichlet  Allocation,Journal  of  machine  Learning  research,Vol.3,pp.993-1022,2003.）。
【００５６】
本実施の形態では、分類部２０Ｆは、話題カテゴリごとに、識別情報（話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭ（Ｍは２以上の整数））を付与し、後の処理に用いるものとして説明する。
【００５７】
確率算出部２０Ｇは、処理対象の文集合に含まれる文ごとに、話題ベクトルを算出する。話題ベクトルは、文集合に含まれる文における、分類部２０Ｆで分類された複数の話題カテゴリの各々が属する確率を示す。本実施の形態では、確率算出部２０Ｇは、教師話題リスト１６Ｂに基づいて、複数の話題カテゴリの各々が属する確率を算出する際に、教師話題リスト１６Ｂに示される教師話題名に対応する話題カテゴリが属する確率を、実際の確率より大きくなるように、文ごとに話題ベクトルを算出する。実際の確率とは、話題ベクトルにおける、複数の話題カテゴリの各々の属する確率であって、何等かの要素（ここでは教師話題名）に応じた重み付けなどのなされていない状態の確率である。
【００５８】
この大きくする割合（すなわち、重み付け値）は、予め設定すればよい。また、この重み付け値は、ユーザによる端末１２の操作指示などによって、適宜調整可能としてもよい。この重み付け値を調整することで、教師話題リスト１６Ｂに登録されている教師話題名に応じた話題の区間に沿った、グループへの分割が可能となる。
【００５９】
図５は、話題ベクトルの算出の一例を示す説明図である。図５（Ａ）は、処理対象の文集合４０の一例を示す模式図である。例えば、文集合４０が、文ＩＤ１〜文ＩＤｍ（ｍは２以上の整数）に対応する複数の文を含んでいたと仮定する。
【００６０】
この場合、分類部２０Ｆは、例えば、図５（Ｂ）に示すように、文集合４０に含まれる複数の単語を、話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの複数のカテゴリに分類する。単語所属確率４３は、処理対象の文集合に含まれる複数の単語の各々が属する確率を示す。
【００６１】
そして、確率算出部２０Ｇは、分類部２０Ｆで分類した各話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの各々について、単語所属確率４３を算出する（図５（Ｂ）参照）。単語所属確率４３は、処理対象の文集合に含まれる複数の単語の各々が属する確率を示す。
【００６２】
確率算出部２０Ｇは、ＬＤＡを用いて、話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの各々について、単語所属確率４３を算出すればよい。
【００６３】
図５（Ｂ）には、一例として、確率算出部２０Ｇが、話題カテゴリ１〜話題カテゴリ４の各々について、単語所属確率４３１〜単語所属確率４３４を算出した形態を示した。なお、確率算出部２０Ｇは、他の話題カテゴリＭの各々についても同様にして、単語所属確率４３を算出する。
【００６４】
そして、確率算出部２０Ｇは、処理対象の文集合４０に含まれる文ごとに、話題ベクトル４１を算出する（図５（Ｃ）参照）。
【００６５】
話題ベクトル４１は、上述したように、処理対象の文集合に含まれる文における、分類部２０Ｆで分類された複数の話題カテゴリの各々が属する確率を示す。詳細には、図５（Ｃ）に示すように、各文に対応する話題ベクトル４１は、分類部２０Ｆによって分類された話題カテゴリの数であるＭ個の要素からなる。そして、話題ベクトル４１に示される、Ｍ個の要素の各々の値は、対応する話題カテゴリの属する確率を示す値である。
【００６６】
確率算出部２０Ｇは、ＬＤＡを用いて、処理対象の文集合に含まれる文ごとに、話題ベクトル４１を算出すればよい。詳細には、確率算出部２０Ｇは、話題カテゴリの各々の単語所属確率４３に基づいて、ＬＤＡを用いて、処理対象の文集合に含まれる文ごとに、話題ベクトル４１を算出する。
【００６７】
図５（Ｃ）には、文ＩＤ１〜文ＩＤ３によって識別される各々の文に対応する、話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ〜話題ベクトル４１ｃ）を一例として示した。なお、確率算出部２０Ｇは、処理対象の文集合に含まれる他の文の各々についても同様に、話題ベクトル４１を算出する。
【００６８】
ここで、確率算出部２０Ｇは、分類部２０Ｆによって分類された複数の話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの内、教師話題リスト１６Ｂに登録されている教師話題名に対応する話題カテゴリについては、確率が実際の確率より大きくなるように、話題ベクトル４１を算出する。なお、実際の確率には、単語所属確率４３から算出した確率を用いればよい。
【００６９】
例えば、話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの内、話題カテゴリ１が、教師話題リスト１６Ｂにおける教師話題名「認定子供園」に対応すると仮定する。また、話題カテゴリ２が、教師話題リスト１６Ｂにおける、教師話題名「子育て支援」に対応すると仮定する。また、話題カテゴリ３が、教師話題リスト１６Ｂにおける、教師話題名「出産」に対応すると仮定する。なお、話題カテゴリ４については、教師話題リスト１６Ｂにおける教師話題の何れにも対応しないと仮定する。
【００７０】
この場合、確率算出部２０Ｇは、話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ〜話題ベクトル４１ｃ）の各々における、教師話題名「認定子供園」、「子育て支援」、「出産」に対応する話題カテゴリ１〜話題カテゴリ３の各々の属する確率が大きくなるように、これらの確率を補正する（図５（Ｄ）参照）。そして、補正後の話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ’〜話題ベクトル４１ｃ’）の各々を、各文に対応する話題ベクトル４１として算出する。
【００７１】
なお、話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭが、教師話題リスト１６Ｂにおける教師話題名の何れに対応するかは、公知の方法で導出すればよい。例えば、確率算出部２０Ｇは、複数の話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの内、教師話題リスト１６Ｂにおける文・単語に示される単語の属する確率が閾値以上の話題カテゴリを、該単語に対応する教師話題名に対応すると特定する。一方、確率算出部２０Ｇは、複数の話題カテゴリ１〜Ｍの内、教師話題リスト１６Ｂにおける文・単語に示される単語の属する確率が閾値未満の話題カテゴリについては、対応する教師話題名が無いものとする。
【００７２】
なお、確率算出部２０Ｇは、各話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの各々の単語所属確率４３から、教師話題名に基づいて話題カテゴリの属する確率を補正した話題ベクトル４１を、直接算出してもよい。
【００７３】
この場合、確率算出部２０Ｇは、まず、話題カテゴリの各々の単語所属確率４３を算出した段階で（図５（Ｂ）参照）、各話題カテゴリの各々に対応する教師話題名を特定する。話題カテゴリの各々に対応する教師話題名の特定は、上述した方法で行えばよい。また、上述したように、対応する教師話題名の無い話題カテゴリも存在する場合がある。
【００７４】
そして、確率算出部２０Ｇは、話題カテゴリの各々の単語所属確率４３から、ＬＤＡを用いて各文の話題ベクトル４１を算出するときに、教師話題名の特定された話題カテゴリについては、実際の確率より大きくなるように、属する確率を算出すればよい。
【００７５】
例えば、確率算出部２０Ｇは、ＬＤＡ−Ｚ（参考文献２を参照）（参考文献２：David  Andrzejewski,Xiaojin  Zhu,Latent  Dirichlet  Allocation  with  topic-in-set  knowledge,In  Proceedings  of  the  NAACL  HLT  2009  Workshop  on  Semi-Supervised  Learning  for  Natural  Language  Processing  pp.43-38,2009.）を用いる。ＬＤＡ−Ｚを用いることによって、確率算出部２０Ｇは、話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの各々に対応する教師話題名の特定と、図５（Ｄ）に示す補正後の話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ’〜４１ｃ’）の算出と、を行うことができる。
【００７６】
この場合、確率算出部２０Ｇは、例えば、図５（Ｂ）に示す各話題カテゴリの単語所属確率４３から、図５（Ｃ）に示す補正前の話題ベクトル４１を経由することなく、図５（Ｄ）に示す教師話題名に基づいて確率を補正した話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ’〜話題ベクトル４１ｃ’）を直接算出することができる。なお、情報処理装置１０の制御部２０は、以降の処理では、教師話題名に基づいて確率を補正した話題ベクトル４１を用いる。
【００７７】
図１に戻り説明を続ける。類似度算出部２０Ｈは、処理対象の文集合について、該文集合における位置が隣接する文間の各々における、複数の話題カテゴリの各々の属する確率の類似度を算出する。すなわち、類似度算出部２０Ｈは、処理対象の文集合について、位置が隣接する文間の各々における、話題ベクトル４１の類似度を算出する。
【００７８】
文間とは、文集合における位置が隣接する文と文との間を示す。
【００７９】
文集合における位置が隣接する文、とは、処理対象の文集合における相対位置が隣接する事を示す。すなわち、文集合における位置が隣接する、とは、発話タイミングが隣接する事を示す。発話タイミングは、上述したように、文に対応する音声の発話されたタイミングや、対応するファイルにおける記載位置を示す。このため、発話タイミングが音声の発話されたタイミングを示す場合、位置が隣接する文とは、発話されたタイミングが隣接する文である。また、発話タイミングが、対応するファイルにおける記載位置を示す場合、位置が隣接する文とは、ファイルにおける記載位置が書字方向に沿って隣接する文を示す。
【００８０】
なお、類似度算出部２０Ｈは、文間の各々における、話題ベクトル４１の類似度を算出してもよいが、処理対象の文集合に含まれる文を、予め定めた結合数の文の群（文群と称する）ごとにまとめた上で、文群の間の各々における話題ベクトル４１の類似度を算出してもよい。
【００８１】
文群は、処理対象の文集合に含まれる文を、文の書字方向または文の発話タイミングの昇順を示す方向に沿って、予め定めた結合数ごとにまとめたものである。
【００８２】
この場合、確率算出部２０Ｇは、処理対象の文集合に含まれる文を、予め定めた結合数の文群ごとにまとめた上で、文群ごとに話題ベクトル４１を算出する。すなわち、確率算出部２０Ｇは、文群に含まれる複数の文の各々に対応する話題ベクトル４１を１つにまとめて、１つの文群に対して１つの話題ベクトル４１を算出する。
【００８３】
なお、結合数は、１以上の整数であればよい。結合数は、例えば、予めユーザが設定する。なお、確率算出部２０Ｇは、処理対象の文集合に含まれる文の数に応じて、結合数を算出してもよい。例えば、確率算出部２０Ｇは、１以上で且つ処理対象の文集合に含まれる文の数未満の整数の範囲内で、結合数を算出する。具体的には、例えば、確率算出部２０Ｇは、結合数の最大値を、処理対象の文集合に含まれる文の数の１／２の数未満とする。そして、確率算出部２０Ｇは、例えば、処理対象の文集合に含まれる文の数が多いほど、より大きい数の結合数を算出すればよい。
【００８４】
そして、確率算出部２０Ｇは、文群に対応する話題ベクトル４１を算出する。すなわち、確率算出部２０Ｇは、１つの文群に対して１つの話題ベクトル４１を算出する。
【００８５】
図６は、結合数“３”であるときの、文群ごとの話題ベクトル４１の算出の一例を示す模式図である。
【００８６】
図６（Ａ）は、処理対象の文集合４０の一例を示す模式図である。例えば、処理対象の文集合４０が、文ＩＤ１〜文ＩＤｍの各々によって識別される文から構成されていると仮定する。なお、処理対象の文集合４０に含まれる文は、発話タイミングに沿って昇順に（認定元のファイルが文書ファイルである場合は書字方向に沿って）配列されているものとする。
【００８７】
この場合、まず、確率算出部２０Ｇは、文集合４０を構成する複数の文を、結合数‘３’に応じて、３つの文ごとにまとめることで、文群を特定する。例えば、類似度算出部２０Ｈは、文ＩＤ１〜文ＩＤ３の各々によって識別される３つの文を、１つの文群として扱う。確率算出部２０Ｇは、文ＩＤ４〜文ＩＤｍの各々によって識別される文についても、結合数‘３’に応じて、３つの文ごとにまとめ、文群を特定する。
【００８８】
そして、確率算出部２０Ｇは、各文群に属する文の各々の話題ベクトル４１を１つにまとめ、文群に対応する話題ベクトル４１を算出する（図６（Ｂ）〜図６（Ｄ）参照）。
【００８９】
詳細には、確率算出部２０Ｇは、文ＩＤ１〜文ＩＤ３の３つの文からなる文群に属する文の各々の、話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ’〜話題ベクトル４１ｃ’）を特定する（図６（Ａ）参照）。この話題ベクトル４１ａ’〜話題ベクトル４１ｃ’は、図５（Ｄ）に示す、教師話題名に基づいて確率を補正した話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ’〜話題ベクトル４１ｃ’）である。
【００９０】
次に、確率算出部２０Ｇは、文群に属する文の各々に対応する話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ’〜話題ベクトル４１ｃ’）について、複数の話題カテゴリの各々の属する確率を、該話題ベクトルにおける話題カテゴリの属する確率の最大値で除算する。これによって、確率算出部２０Ｇは、文群に属する文の各々に対応する話題ベクトル４１に示される話題カテゴリの各々の属する確率を正規化した、話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ’’〜話題ベクトル４１ｃ’’）を導出する（図６（Ｃ）参照）。
【００９１】
そして、確率算出部２０Ｇは、文群に属する文の各々の、正規化した話題ベクトル４１（話題ベクトル４１ａ’’〜話題ベクトル４１ｃ’’）（図６（Ｃ）参照）について、話題カテゴリごとに、属する確率の合計値を算出する。これによって、確率算出部２０Ｇは、文群に対応する話題ベクトル４１を算出する（図６（Ｄ）参照）。図６（Ｄ）には、文ＩＤ１〜文ＩＤ３の文からなる文群に対応する話題ベクトル４１として、話題ベクトル４１Ａを示した。
【００９２】
確率算出部２０Ｇは、他の文群についても同様にして、文群ごとに対応する話題ベクトル４１を算出する。
【００９３】
次に、類似度算出部２０Ｈは、処理対象の文集合に含まれる文間の各々における、話題ベクトル４１の類似度を算出する。本実施の形態では、類似度算出部２０Ｈは、処理対象の文集合に含まれる、上記結合数ごとにまとめた文の文群間の各々について、話題ベクトル４１の類似度を算出する。
【００９４】
図７は、類似度算出の一例を示す模式図である。図７（Ａ）は、処理対象の文集合４０の一例を示す模式図である。図７（Ａ）は、図６（Ａ）と同様である。
【００９５】
そして、図７（Ｂ）に示すように、上記処理によって、確率算出部２０Ｇが、文ＩＤ１〜文ＩＤ３の文の文群に対応する話題ベクトル４１として、話題ベクトル４１Ａを算出したと仮定する。また、確率算出部２０Ｇが、文ＩＤ４〜文ＩＤ６の文の文群に対応する話題ベクトル４１として、話題ベクトル４１Ｂを算出したと仮定する。また、確率算出部２０Ｇは、文ＩＤ７〜文ＩＤ９に対応する話題ベクトル４１として、話題ベクトル４１Ｃを算出したと仮定する。なお、確率算出部２０Ｇは、他の文群に対しても同様に、対応する話題ベクトル４１を算出している。
【００９６】
この場合、類似度算出部２０Ｈは、隣接する文群の話題ベクトル４１の類似度を算出する。具体的には、類似度算出部２０Ｈは、話題ベクトル４１Ａと話題ベクトル４１Ｂとの類似度を算出する。同様に、類似度算出部２０Ｈは、話題ベクトル４１Ｂと話題ベクトル４１Ｃとの類似度や、他の隣接する文群の話題ベクトル４１の類似度を算出する。
【００９７】
類似度算出部２０Ｈは、隣接する２つの文群にそれぞれ対応する２つの話題ベクトル４１について、同じ話題カテゴリの属する確率をベクトルとして扱ったコサイン距離（コサイン類似度）を、類似度として算出する。
【００９８】
なお、上述したように、類似度算出部２０Ｈは、処理対象の文集合について、該文集合における位置が隣接する文間の各々における、話題ベクトル４１の類似度を算出してもよい。但し、文集合における発話タイミングに沿って配列された文を結合数に応じてまとめた文群の間の各々における、話題ベクトル４１の類似度を算出することが好ましい。
【００９９】
ここで、通常の会話や文書においては、同じ話題が所定期間継続することが多い。このため、文間における話題ベクトル４１の類似度は、文群の間における話題ベクトル４１の類似度に比べて小さくなることが多い。詳細は後述するが、本実施の形態では、グループ分割部２０Ｉは、類似度に応じて、文集合に含まれる複数の文を、複数のグループに分割する。
【０１００】
このため、類似度算出部２０Ｈが、結合数に応じてまとめた文群の間における話題ベクトル４１の類似度を算出することで、グループ分割部２０Ｉは、文集合を、より多くの文を含むグループに分割することができる。また、情報処理装置１０における情報速度の高速化および処理負荷の軽減を図ることができる。
【０１０１】
図１に戻り説明を続ける。次に、グループ分割部２０Ｉについて説明する。グループ分割部２０Ｉは、処理対象の文集合に含まれる複数の文を、類似度に応じて複数のグループに分割する。
【０１０２】
詳細には、グループ分割部２０Ｉは、類似度算出部２０Ｈで算出された複数の類似度の内、低い順に予め定めた数（Ｋ−１個）の類似度を示す文間を区切り位置として、処理対象の文集合に含まれる複数の文を、複数の（Ｋ個の）グループに分割する。
【０１０３】
区切り位置の数（Ｋ−１）個は、予め定めればよい。例えば、この区切り位置の数（Ｋ−１）個は、上記結合数と同様に、処理対象の文集合に含まれる文の数に応じて予め定めればよい。また、この区切り位置の数は、ユーザによる端末１２の操作指示などに応じて、適宜変更可能としてもよい。
【０１０４】
また、グループ分割部２０Ｉは、処理対象の文集合に含まれる文の数に応じて、区切り位置の数（Ｋ−１個）を算出し、グループへの分割に用いてもよい。この場合、グループ分割部２０Ｉは、上記結合数の算出と同様にして、区切り位置の数を算出すればよい。
【０１０５】
なお、グループ分割部２０Ｉは、類似度算出部２０Ｈで算出された類似度の内、閾値以下の類似度を示す文間を区切り位置として、文集合に含まれる複数の文を、複数のグループに分割してもよい。この閾値は、予め設定すればよい。また、この閾値は、ユーザによる端末１２の操作指示などに応じて、適宜変更可能としてもよい。
【０１０６】
図８は、グループＧへの分割の一例の説明図である。例えば、処理対象の文集合４０が、図８に示す文集合４０であったと仮定する。なお、図８に示す文集合４０は、図６（Ａ）および図７（Ａ）と同様である。
【０１０７】
そして、グループ分割部２０Ｉが、類似度に応じて、文ＩＤ６と文ＩＤ７の文間、文ＩＤ９と文ＩＤ１０との文間、などを区切り位置５０（区切り位置５０Ａ、区切り位置５０Ｂ）として特定したと仮定する。この場合、グループ分割部２０Ｉは、文集合４０に含まれる複数の文を、区切り位置５０を境界として、複数のグループＧ（グループＧ１〜グループＧｎ（ｎは２以上の整数））に分割する。
【０１０８】
上記処理によって、分割部２０Ａは、処理対象の文集合４０に含まれる複数の文を、複数のグループＧに分割する。
【０１０９】
図１に戻り説明を続ける。次に、特定部２０Ｂについて説明する。
【０１１０】
特定部２０Ｂは、分割部２０Ａによって分割されたグループＧごとに、グループＧに含まれる文に含まれる単語および教師話題リスト１６Ｂに基づいて、話題名を特定する。
【０１１１】
本実施の形態では、特定部２０Ｂは、判断部２０Ｊと、第１特定部２０Ｋと、第２特定部２０Ｌと、を有する。
【０１１２】
判断部２０Ｊは、グループＧごとに、属する確率が最大の話題カテゴリが、教師話題リスト１６Ｂにおける何れかの教師話題名に対応するか否かを判断する。
【０１１３】
なお、グループＧには、複数の文が含まれる。このため、判断部２０Ｊは、類似度算出部２０Ｈによる文群に対応する話題ベクトル４１の算出時と同様にして、グループＧに含まれる複数の文の各々の話題ベクトル４１を、グループＧごとに１つにまとめる。すなわち、判断部２０Ｊは、１つのグループＧに対して１つの話題ベクトル４１が得られるように、グループＧに属する複数の文の各々の話題ベクトル４１を１つにまとめる。
【０１１４】
そして、判断部２０Ｊは、各グループＧに対応する、該まとめた１つの話題ベクトル４１について、含まれる話題カテゴリの内、属する確率の最大の１つの話題カテゴリが、教師話題名に対応するか否かを判断する。
【０１１５】
なお、判断部２０Ｊは、確率算出部２０Ｇと同様にして、該話題カテゴリが教師話題名の何れかに対応するか否かを判断すればよい。
【０１１６】
ここで、確率算出部２０Ｇが、話題カテゴリ１〜話題カテゴリＭの各々について、対応する教師話題名を特定済である場合がある。この場合、判断部２０Ｊは、グループＧにおける属する確率が最大の話題カテゴリに対応する話題教師名を、確率算出部２０Ｇから取得すればよい。
【０１１７】
第１特定部２０Ｋは、判断部２０Ｊによって、対応すると判断されたグループＧについて、該グループＧに対応すると判断した教師話題名を話題名として特定する。
【０１１８】
例えば、グループＧ１における、属する確率が最大の話題カテゴリが話題カテゴリ１であったと仮定する。そして、判断部２０Ｊによって、該話題カテゴリ１に対応する教師話題名が、教師話題リスト１６Ｂにおける教師話題名「認定子供園」と判断されたと仮定する。この場合、第１特定部２０Ｋは、グループＧ１の話題名を、「認定子供園」と特定する。また、例えば、グループＧ２における、属する確率が最大の話題カテゴリが話題カテゴリ２であったと仮定する。そして、判断部２０Ｊによって、該話題カテゴリ２に対応する教師話題名が、教師話題リスト１６Ｂにおける教師話題名「子育て支援」であったと仮定する。この場合、第１特定部２０Ｋは、グループＧ２の話題名を、「子育て支援」と特定する。
【０１１９】
一方、第２特定部２０Ｌは、判断部２０Ｊによって対応しないと判断されたグループＧについて、処理対象の文集合４０に含まれる単語の内、該グループＧに属する確率が最大の単語を、話題名として特定する。
【０１２０】
例えば、グループＧ３における、属する確率が最大の話題カテゴリについては、教師話題名に対応しないと判断されたと仮定する。この場合、第２特定部２０Ｌは、処理対象の文集合４０に含まれる単語の内、グループＧ３に属する確率が最大の単語（例えば、「あいさつ」を、話題名として特定する。
【０１２１】
表示制御部２０Ｃは、グループＧごとに、特定された話題名を表示する。本実施の形態では、表示制御部２０Ｃは、グループＧごとに、特定された話題名を示す表示画面を生成し、表示部へ表示する。この表示画面を表示する表示部は、情報処理装置１０に設けられた表示部であってもよいし、端末１２の表示部３４Ｂであってもよい。本実施の形態では、一例として、表示制御部２０Ｃは、端末１２の表示部３４Ｂに、該表示画面を表示するように制御する場合を説明する。
【０１２２】
図９は、表示制御部２０Ｃが表示する表示画面６０の一例を示す模式図である。
【０１２３】
例えば、表示制御部２０Ｃは、図９（Ａ）に示す表示画面６０Ａを生成し、表示部３４Ｂへ表示する。表示画面６０Ａは、タイムライン表示領域Ｔと、話題名表示領域Ｓと、を含む。タイムライン表示領域Ｔは、処理対象の文集合４０に含まれる文の発話タイミングに応じたタイムラインの表示領域である。話題名表示領域Ｓは、グループＧごとの話題名の表示領域である。
【０１２４】
図９（Ａ）には、グループＧ１の話題名「認定子供園」、グループＧ２の話題名「子育て支援」、グループＧ３の話題名「あいさつ」の各々を、各グループＧに含まれる文の発話タイミングに応じたタイムライン表示領域Ｔに対応する位置に、話題名表示領域Ｓに表示した例を示した。このように、表示制御部２０Ｃは、グループＧごとに、特定された話題名を表示する。
【０１２５】
なお、表示制御部２０Ｃは、グループＧごとに、教師話題名と対応する話題名と、教師話題名と対応しない話題名と、を異なる表示形態で表示することが好ましい。教師話題名と対応する話題名とは、例えば、教師話題名に一致する話題名である。また、教師話題名と対応しない話題名とは、例えば、教師話題名とは不一致の話題名である。具体的には、教師話題名と対応する話題名は、第１特定部２０Ｋによって特定された話題名である。また、教師話題名と対応しない話題名は、第２特定部２０Ｌによって特定された話題名である。
【０１２６】
異なる表示形態とは、少なくとも視覚的に異なる形態であればよく、例えば、色、形状、および大きさなどが異なることを示す。
【０１２７】
具体的には、グループＧ１およびグループＧ２については、教師話題名と対応する話題名であり、グループＧ３については、教師話題名と対応しない話題名であったと仮定する。この場合、図９（Ａ）に示すように、表示制御部２０Ｃは、教師話題名と対応するグループＧ１およびグループＧ２の話題名（「認定子供園」、「子育て支援」）と、教師話題名と対応しないグループＧ３の話題名「あいさつ」と、について、互いに表示領域の位置および色の異なる表示形態で表示する。
【０１２８】
このため、表示された表示画面６０を視認するユーザは、処理対象の文集合４０に含まれる話題を、実際の話題により近い区間ごとに、容易に把握することができる。また、各グループＧに対して特定された話題名は、グループＧに含まれる文の各々の単語を単に用いたものではなく、教師話題リスト１６Ｂに基づいて特定された話題名である。このため、表示画面６０を視認するユーザは、短時間で、直感的に、処理対象の文集合４０に含まれる話題を把握することができる。
【０１２９】
また、表示制御部２０Ｃは、教師話題名と対応するグループＧの話題名と、教師話題名と対応しないグループＧの話題名と、を異なる表示形態で表示する。このため、表示画面６０を視認するユーザは、表示された話題名によって示される話題が、教師話題リスト１６Ｂに登録されている教師話題名によって示される話題であるか、教師話題名によって示される話題からそれた話題であるか、を容易に把握することができる。
【０１３０】
図１に戻り説明を続ける。ここで、操作パネル３４の表示部３４Ｂに表示された表示画面６０Ａについて、グループＧごとに表示された話題名の少なくとも１つが指定される場合がある（図９（Ａ）参照）。
【０１３１】
そこで、情報処理装置１０は、受付部２０Ｄおよび階層表示制御部２０Ｅを備える。受付部２０Ｄは、表示された話題名の内の１つの指定を受付ける。例えば、端末１２の表示部３４Ｂに、表示画面６０Ａ（図９（Ａ）参照）が表示されたと仮定する。そして、端末１２のユーザが、操作部３４Ａを操作することで、表示画面６０Ａにおける１つの話題名を操作指示したと仮定する。すると、端末１２の受付部３０Ａは、操作指示された話題名を示す情報を受付け、通信部３６を介して情報処理装置１０へ送信する。情報処理装置１０の受付部２０Ｄは、通信部２２を介して該情報を受信することで、指定された話題名を受付ける。
【０１３２】
なお、情報処理装置１０に表示部が設けられ、該表示部に表示画面６０Ａが表示される場合がある。この場合、情報処理装置１０の受付部２０Ｄは、情報処理装置１０を操作するユーザの操作指示によって、表示された話題名の内の１つが指定された場合、情報処理装置１０の操作部から該指定を受付ければよい。
【０１３３】
階層表示制御部２０Ｅは、受付部２０Ｄで受付けた話題名に対応するグループＧに属する文を、処理対象の文集合として処理するように、分割部２０Ａおよび特定部２０Ｂを制御する。
【０１３４】
このため、処理対象の文集合に含まれる文の数が、制御部２０における前回の処理時に比べて少なくなる。そして、分割部２０Ａおよび特定部２０Ｂは、指定された話題名に対応するグループＧに属する複数の文を、新たな処理対象の文集合として用いて、上記と同様の処理を行う。
【０１３５】
ここで、処理対象の文集合として、新たな文の集合を用いると、含まれる文の数や文に含まれる単語の種類の比率などが変わることから、分割部２０Ａおよび特定部２０Ｂで用いる単語所属確率４３や話題ベクトル４１は、前回の処理時とは異なるものとなる。このため、分割部２０Ａおよび特定部２０Ｂによって、指定されたグループＧに属する文の文集合について、前回の処理時より細分化したグループＧへの分割や話題名の特定がなされることになる。
【０１３６】
そして、表示制御部２０Ｃが、特定部２０Ｂで新たに特定された話題名について、上記と同様の処理を行うことで、表示部３４Ｂには、指定された話題名に対応するグループＧに属する文を、新たな複数のグループＧに分割した（すなわち、段階的に細分化した）話題名が表示される。
【０１３７】
すなわち、処理対象の文集合として、表示された話題名の内の少なくとも１つが指定されることで、前回の処理時より段階的に細分化したグループＧへの分割および話題名の特定による、階層処理がなされることとなる。
【０１３８】
図９（Ｂ）は、図９（Ａ）におけるグループＧ１の話題名「認定子供園」の表示領域が指示され、該話題名「認定子供園」の指定を受けたときに、表示部３４Ｂに表示される表示画面６０Ｂの一例を示す模式図である。
【０１３９】
階層表示制御部２０Ｅが、受付部２０Ｄで受付けた話題名に対応するグループＧに属する文を、処理対象の文集合として処理するように、分割部２０Ａおよび特定部２０Ｂを制御することによって、表示部３４Ｂには、表示画面６０Ｂが表示される。表示画面６０Ｂにおける話題名表示領域Ｓに示されるグループＧは、表示画面６０Ａ（図９（Ａ））において指定を受付けたグループＧ１の話題名「認定子供園」に属する文（例えば、文ＩＤ１〜文ＩＤ６によって識別される文）を、グループＧ１ａとグループＧ１ｂに分割したものである。そして、表示画面６０Ｂには、グループＧ１ａに対して特定された話題名「認定子供園」と、グループＧ１ｂに対して特定された話題名「認定」と、が表示される。また、教師話題名と対応するか対応しないかにより、互いに異なる表示形態で話題名が表示される。
【０１４０】
次に、情報処理装置１０で実行される情報処理の手順の一例を説明する。
【０１４１】
図１０は、情報処理装置１０で実行される情報処理の手順の一例を示す、フローチャートである。
【０１４２】
まず、分類部２０Ｆが、処理対象の文集合４０を取得する（ステップＳ１００）。例えば、分類部２０Ｆは、ユーザによる操作指示によって指定された処理対象の範囲の複数の文を、履歴管理ＤＢ１６Ａから読取る。これによって、分類部２０Ｆは、処理対象の文集合４０を取得する。
【０１４３】
次に、分割部２０Ａが、取得した処理対象の文集合４０に含まれる複数の文を複数のグループＧに分割する、分割処理を実行する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２の分割処理の詳細は、後述する。
【０１４４】
次に、特定部２０Ｂが、ステップＳ１０２で分割されたグループＧごとに話題名を特定する、話題名特定処理を実行する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の話題名特定処理の詳細は、後述する。
【０１４５】
次に、表示制御部２０Ｃが、ステップＳ１０２で分割されたグループＧごとに、ステップＳ１０４で特定された話題名を表示するための表示画面６０を生成する（ステップＳ１０８）（図９参照）。そして、表示制御部２０Ｃは、該表示画面６０を表示するように表示制御する（ステップＳ１０８）。例えば、表示制御部２０Ｃは、ステップＳ１０６で生成した表示画面６０を、端末１２の表示部３４Ｂに表示するように、表示制御する。
【０１４６】
次に、受付部２０Ｄが、ステップＳ１０８で表示した表示画面６０における、話題名の１つの指定を受付けたか否かを判断する（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０で否定判断すると（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。
【０１４７】
一方、ステップＳ１１０で肯定判断すると（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１２へ進む。ステップＳ１１２では、階層表示制御部２０Ｅが、受付けた話題名に対応するグループＧに属する文の群を特定する（ステップＳ１１２）。
【０１４８】
そして、階層表示制御部２０Ｅは、特定した文の群を、新たな処理対象の文集合４０として、分割部２０Ａへ出力する（ステップＳ１１４）。これにより、分割部２０Ａは、処理対象の文集合４０を新たに取得する（ステップＳ１１６）。そして、上記ステップＳ１０２へ戻る。
【０１４９】
次に、分割部２０Ａによる、ステップＳ１０２の分割処理の手順の一例を説明する。図１１は、ステップＳ１０２（図１０参照）の分割処理の手順の一例を示す、フローチャートである。
【０１５０】
まず、分類部２０Ｆが、記憶装置１６から教師話題リスト１６Ｂを読取る（ステップＳ２００）。記憶装置１６に複数の教師話題リスト１６Ｂが記憶されている場合には、分類部２０Ｆは、これらの複数の教師話題リスト１６Ｂを記憶装置１６から読取ってもよい。また、分類部２０Ｆは、処理対象の文集合４０を解析し、処理に用いる教師話題リスト１６Ｂを特定した上で、特定した教師話題リスト１６Ｂを読取ってもよい。
【０１５１】
次に、分類部２０Ｆは、処理対象の文集合４０を構成する複数の文の各々に含まれる全ての単語を抽出する（ステップＳ２０２）。そして、分類部２０Ｆは、ステップＳ２０２で抽出した単語を、複数の話題カテゴリに分類する（ステップＳ２０４）。
【０１５２】
次に、確率算出部２０Ｇが、処理対象の文集合４０について、含まれる文ごとに、ステップＳ２０６の処理を実行する。ステップＳ２０６では、確率算出部２０Ｇは、文に対応する話題ベクトル４１を算出する（ステップＳ２０６）。このとき、確率算出部２０Ｇは、上述したように、ステップＳ２００で読取った教師話題リスト１６Ｂに登録されている教師話題名に基づいて確率を補正した、話題ベクトル４１を算出する。ステップＳ２０６の処理によって、１つの文に対して１つの話題ベクトル４１が算出される。
【０１５３】
次に、確率算出部２０Ｇは、処理対象の文集合に含まれる文を、予め定めた結合数の文の群（文群）ごとにまとめた上で、文群ごとに話題ベクトル４１を算出する（ステップＳ２０８）。上述したように、確率算出部２０Ｇは、文群に含まれる文の各々に対応する話題ベクトル４１について、正規化や話題カテゴリごとの確率の加算などの処理を行うことで、文群に対応する話題ベクトル４１を算出する（ステップＳ２０８）。ステップＳ２０８の処理によって、１つの文群に対して、１つの話題ベクトル４１が算出される。
【０１５４】
次に、類似度算出部２０Ｈは、処理対象の文集合４０に含まれる文間の各々における、話題ベクトル４１の類似度を算出する。上述したように、本実施の形態では、類似度算出部２０Ｈは、処理対象の文集合４０に含まれる、隣接する文群間の各々について、話題ベクトル４１の類似度を算出する（ステップＳ２１０）。
【０１５５】
次に、グループ分割部２０Ｉが、処理対象の文集合４０に含まれる複数の文を、ステップＳ２１０で算出された類似度に応じて、複数のグループＧに分割する（ステップＳ２１２）。そして、本ルーチンを終了する。
【０１５６】
次に、特定部２０Ｂが実行する話題名特定処理（ステップＳ１０４、図１０参照）の手順の一例を説明する。図１２は、話題名特定処理の手順の一例を示す、フローチャートである。
【０１５７】
特定部２０Ｂは、ステップＳ１０２（図１０および図１１）の分割処理によって分割されたグループＧごとに、ステップＳ２１４〜ステップＳ２１８の処理を繰返し実行する。
【０１５８】
まず、判断部２０Ｊが、該グループＧに属する確率が最大の話題カテゴリを特定する（ステップＳ２１４）。そして、判断部２０Ｊは、ステップＳ２１４で特定した話題カテゴリが、ステップＳ２００（図１１参照）で読取った教師話題リスト１６Ｂに登録されている教師話題名に対応するか否かを判断する（ステップＳ２１６）。
【０１５９】
対応すると判断した場合（ステップＳ２１６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１８へ進む。ステップＳ２１８では、第１特定部２０Ｋが、ステップＳ２１６で判断した教師話題名を、処理対象の該グループＧの話題名として特定する（ステップＳ２１８）。
【０１６０】
一方、対応しないと判断した場合（ステップＳ２１６：Ｎｏ）、ステップＳ２２０へ進む。ステップＳ２２０では、第２特定部２０Ｌが、処理対象の文集合４０に含まれる単語の内、該グループＧに属する確率が最大の単語を、該グループＧの話題名として特定する（ステップＳ２２０）。
【０１６１】
そして、特定部２０Ｂは、ステップＳ１０２（図１０および図１１）の分割処理によって分割されたグループＧの全てについて、ステップＳ２１４〜ステップＳ２１８の処理を実行すると、ステップＳ２２２へ進む。
【０１６２】
ステップＳ２２２では、特定部２０Ｂは、グループＧごとにステップＳ２１４〜ステップＳ２２０の処理によって特定された、話題名と、話題名に対応するグループＧに属する複数の文と、各文に対応する発話タイミングと、を表示制御部２０Ｃへ出力する（ステップＳ２２２）。そして、本ルーチンを終了する。なお、これらの情報を受付けた表示制御部２０Ｃは、受付けたこれらの情報を用いて、表示画面６０を生成する（図１０のステップＳ１０６参照）。
【０１６３】
以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置１０は、分割部２０Ａと、特定部２０Ｂと、を備える。分割部２０Ａは、処理対象の文集合４０に含まれる複数の文を、予め設定した教師話題名の一覧を示す教師話題リスト１６Ｂに基づいて、複数のグループＧに分割する。特定部２０Ｂは、グループＧごとに、話題教師リスト１６Ｂに基づいて話題名を特定する。
【０１６４】
従って、本実施の形態の情報処理装置１０は、処理対象の文集合４０に対して、実際の話題により近い区間ごとに、実際の話題により近い話題名を特定することができる。
【０１６５】
次に、本実施の形態の情報処理装置１０のハードウェア構成を説明する。図１３は、本実施の形態の情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す説明図である。
【０１６６】
本実施の形態の情報処理装置１０は、ＣＰＵ７１などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）７２やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）７３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ７４と、各部を接続するバス７５を備えている。
【０１６７】
本実施の形態の情報処理装置１０で実行されるプログラムは、ＲＯＭ７２等に予め組み込まれて提供される。
【０１６８】
本実施の形態の情報処理装置１０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるように構成してもよい。
【０１６９】
さらに、本実施の形態の情報処理装置１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態にかかる情報処理装置１０で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１７０】
本実施の形態の情報処理装置１０で実行されるプログラムは、コンピュータを上述した情報処理装置１０の各部として機能させうる。このコンピュータは、ＣＰＵ７１がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。
【０１７１】
上記には、本発明の実施の形態を説明したが、上記実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１７２】
１０  情報処理装置
１６Ｂ  教師話題リスト
２０Ａ  分割部
２０Ｂ  特定部
２０Ｃ  表示制御部
２０Ｄ  受付部
２０Ｅ  階層表示制御部
２０Ｆ  分類部
２０Ｇ  確率算出部
２０Ｈ  類似度算出部
２０Ｉ  グループ分割部
２０Ｊ  判断部
２０Ｋ  第１特定部
２０Ｌ  第２特定部
【図１】
2018097562.tif 000003
【図２】
2018097562.tif 000004
【図３】
2018097562.tif 000005
【図４】
2018097562.tif 000006
【図５】
2018097562.tif 000007
【図６】
2018097562.tif 000008
【図７】
2018097562.tif 000009
【図８】
2018097562.tif 000010
【図９】
2018097562.tif 000011
【図１０】
2018097562.tif 000012
【図１１】
2018097562.tif 000013
【図１２】
2018097562.tif 000014
【図１３】
2018097562.tif 000015