(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザが容易に返答情報を得られるようにする情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】本情報処理装置は、取得部と、特定部と、出力制御部と、を備える。取得部は、検索クエリを取得する。特定部は、検索クエリが所定の基準を満たす場合に、前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。出力制御部は、特定部が会話の返答を特定した場合に、前記返答に基づく情報を検索結果として出力する。【選択図】図１２
2019046019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索クエリを取得する取得部と、
前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する特定部と、
前記会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する出力制御部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記検索クエリが所定の基準を満たすか判別する判別部、をさらに備え、
前記特定部は、前記検索クエリが所定の基準を満たすと前記判別部が判別した場合に、前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定し、
前記出力制御部は、前記特定部が前記会話の返答を特定した場合に、前記返答に基づく情報を検索結果として出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判別部は、前記検索クエリが自然文であるか判別し、
前記特定部は、前記検索クエリが自然文であると前記判別部が判別した場合に、該自然文に対応する会話の返答を特定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を複数特定し、
前記出力制御部は、特定された複数の前記会話の返答を前記検索結果として出力する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記会話の返答を検索クエリとして検索を実行する検索部を備え、
前記出力制御部は、前記検索部が検索した結果を前記検索結果として出力する、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特定部は、前記会話の返答が含まれるページを特定し、
前記出力制御部は、前記会話の返答が含まれるページへのリンクを前記検索結果として出力する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特定部は、ユーザ同士のネットワークを使った会話を学習したモデルに基づき、前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特定部は、ユーザの投稿と該投稿に対する他のユーザの投稿とを学習したモデルに基づき、前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する、
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記特定部は、ユーザの所定のサポートサービスでの質問と該質問に対するオペーレータの回答とを学習したモデルに基づき、前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する、
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
検索クエリを取得する取得工程と、
前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する特定工程と、
前記会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する出力制御工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
検索クエリを取得する取得手順と、
前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する特定手順と、
前記会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する出力制御手順と、
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】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの発話に対応する返答（以下、返答情報という。）を生成するシステムが知られている。例えば、ユーザ端末からメッセージを受け付け、受け付けたメッセージに対応するメッセージを出力する対話エージェントシステムが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−４５５８４号公報
【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、従来の技術は、対話専用のロボットを購入する必要があったり、対話専用のアプリをダウンロードする必要があったり等、ユーザが返答情報を得るのは容易ではない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが容易に返答情報を得られるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、検索クエリを取得する取得部と、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する特定部と、会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する出力制御部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザが容易に返答情報を得られるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理システムの動作を示す図である。
【図２】図２は、会話情報データベースの一例を示す図である。
【図３】図３は、情報処理装置が生成するモデルを説明するための図である。
【図４】図４は、情報処理装置が生成するモデルの一例を示す図である。
【図５】図５は、返答候補情報データベースの一例を示す図である。
【図６】図６は、検索ページの一例を示す図である。
【図７】図７は、検索クエリの分散表現であるベクトルをベクトル空間にマッピングした様子を示す図である。
【図８】図８は、類似度の計算例を示す図である。
【図９】図９は、端末装置に出力されるページの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態に係るサービス提供サーバの構成例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図１３】図１３は、会話情報データに格納される情報の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、返答候補情報データベースに格納される情報の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、配信処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下の実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
〔１．情報処理装置の動作〕
最初に、本実施形態の情報処理装置の一例である情報処理装置３０を備える情報処理システム１を例に、情報処理装置の動作を説明する。
【００１１】
本実施形態の情報処理装置は、ユーザに検索サービスを提供する装置である。検索サービスとしては、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）等の投稿を、クエリキーワード（検索クエリ）を手掛かりに検索するサービスが考えられる。しかし、このような検索サービスでは、情報処理装置は、与えられたキーワードを含む投稿を探すことはできるが、問いかけのようなクエリに対して、それに会話的に答えられる投稿を探すことはできない。例えば、情報処理装置は、「昨日の試合のホームランすごかったですよね」という問いかけのようなクエリに対して、「本当にすごかったですね」「ものすごい飛距離でしたね」というような答えの投稿を探すことは困難である。
【００１２】
本実施形態の情報処理装置は、会話的な問いかけの形のクエリ情報を受け付けるとともに、投稿情報等のデータベースから、それに対する返答とみなせるような投稿を検索することを可能にする。これにより、ユーザは、コンピュータとの会話を楽しむような新しい検索を行うことができるようになる。以下、本実施形態の情報処理システム１について説明する。
【００１３】
〔１−１．情報処理システムについて〕
図１は、実施形態に係る情報処理システム１の動作を示す図である。情報処理システム１は、端末装置１０１、１０２、１０３、１０４と、サービス提供サーバ２０と、情報処理装置３０と、を備える。なお、図１の例では、端末装置が４つ示されているが、端末装置は４つより少なくてもよいし、４つより多くてもよい。以下の説明では、端末装置１０１、１０２、１０３、１０４等を総称して端末装置１０と記載することがある。
【００１４】
端末装置１０は、例えば、スマートデバイス（スマートフォン、或いはタブレット）、携帯電話、パーソナルコンピュータ等のユーザ端末である。端末装置１０１はユーザＡが使用する端末であり、端末装置１０２はユーザＢが使用する端末であり、端末装置１０３はユーザＣが使用する端末であり、端末装置１０４はユーザＤが使用する端末である。端末装置１０は、ネットワークを介してサービス提供サーバ２０と通信する。例えば、端末装置１０（例えば、端末装置１０１、１０２、１０３）は、ユーザが投稿することを可能にするための投稿ページ（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標））の情報を取得する。また、端末装置１０は、投稿ページへのユーザの投稿情報をサービス提供サーバ２０に送信する。また、端末装置１０（例えば、端末装置１０４）は、情報処理装置３０から検索ページの情報を取得する。
【００１５】
サービス提供サーバ２０は、クライアント端末に対して各種サービスを提供するサーバ用ホストコンピュータである。サービス提供サーバ２０は、ポータルサイト、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）サイト、検索サイト、掲示板サイト、ゲーム情報配信サイト、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト等として機能する。
【００１６】
本実施形態の場合、サービス提供サーバ２０は、ユーザが情報を投稿することを可能にするサービスを提供するサーバである。例えば、サービス提供サーバ２０は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）、ｍｉｘｉ（登録商標）、ＬＩＮＥ（登録商標）等のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を提供するサーバである。なお、サービス提供サーバ２０が提供するサービスは、ＳＮＳに限定されない。ユーザが情報を投稿できるのであれば、サービス提供サーバ２０は、上記したＳＮＳ以外のサービスを提供するサーバであってもよい。例えば、サービス提供サーバ２０は、掲示板サービスを提供するサーバであってもよい。ユーザが購入商品のレビュー等を投稿できるよう構成されているのであれば、サービス提供サーバ２０は、ショッピングサービスを提供するサーバであってもよい。なお、以下の説明では、ユーザが情報を投稿することを可能にするサービスのことを投稿サービスといい、ユーザが投稿サービスを使って投稿した情報のことを投稿情報という。ユーザは、サービス提供サーバ２０が提供するサービスを介して、他のユーザとコミュニケーションを行う。
【００１７】
情報処理装置３０は、クライアント端末に対して各種サービスを提供するサーバ用ホストコンピュータである。情報処理装置３０は、検索サイトとして機能する。情報処理装置３０は、ユーザが容易に返答情報を得られるようにするための処理を行う。具体的には、情報処理装置３０は、端末装置１０から取得した検索クエリをユーザの発話とみなし、発話（検索クエリ）に対応する返答を特定する。例えば、情報処理装置３０は、予め用意された複数の返答候補からユーザの発話に適した返答情報を特定する。そして、情報処理装置３０は、返答情報を検索結果とみなして端末装置１０に送信する。ユーザは検索ページを介して容易に返答情報を取得できる。
【００１８】
なお、ユーザが情報処理装置３０に検索クエリの送信に使用する検索ページは、ウェブページに限定されない。例えば、検索ページは、ユーザインタフェース画面に表示されることを目的として作成されたページ（例えばアプリの画面）であってもよい。ページは、端末装置１０が備える記憶装置に予めインストールされたデータ（例えば、検索画面のデータ）に基づき生成されてもよい。なお、以下の説明で示される“検索ページ”の記載は“検索画面”或いは“検索インタフェース”に置き換えることが可能である。また、以下に説明する端末装置１０の動作は、ブラウザ上での動作のみならず、予めインストールされたプログラム上（例えば、アプリ上）での動作も含有している。
【００１９】
以下、図１を参照しながら、情報処理装置３０を備える情報処理システム１の動作を説明する。上述したように、情報処理装置３０は、ユーザの発話（検索クエリ）に適した返答を特定する。返答の特定のため、情報処理装置３０は、ＤＳＳＭ（Deep  Semantic  Similarity  Model）と同様に、入力された文を分散表現に変換する学習モデルを予め生成する。情報処理装置３０は、ネットワークを使ったユーザ同士の会話の情報（以下、会話情報という。）に基づき学習モデルを生成する。例えば、情報処理装置３０は、ユーザの投稿と該投稿に対する他のユーザの投稿とに基づき学習モデルを生成する。返答の特定動作の説明の前に、学習モデルの生成動作について説明する。
【００２０】
〔１−２．学習モデルの生成〕
まず、サービス提供サーバ２０は、ユーザが操作する端末装置１０と投稿サービスに関する通信を行う（ステップＳ１ａ〜ステップＳ１ｃ）。サービス提供サーバ２０は、端末装置１０から投稿情報を取得すると、取得した投稿情報をデータベースに登録する。そして、サービス提供サーバ２０は、データベースから会話のペアを抽出し（ステップＳ２）、情報処理装置３０に送信する（ステップＳ３）。情報処理装置３０は、サービス提供サーバ２０から会話のペアの情報を取得すると、取得した情報を会話情報データベースに登録する。図２は、会話情報データベースの一例を示す図である。情報処理装置３０は、サービス提供サーバ２０から会話のペアの情報を取得するたびに、会話情報データベースに情報を登録していく。図２の例の場合、「メッセージ」の項目に登録されている情報がユーザのネットワーク上での発話であり、「返答」の項目に登録されている情報がその発話に対する他のユーザの返答である。
【００２１】
続いて、情報処理装置３０は、会話情報データベースに登録されている会話のペアの情報に基づいて学習モデル（以下、単にモデルという。）を生成する（ステップＳ４）。情報処理装置３０が生成するモデルは、例えば、文から分散表現を生成するモデルである。生成される分散表現は、例えば、１０２４次元のベクトルである。
【００２２】
図３は、情報処理装置３０が生成するモデルを説明するための図である。図３には、図２に示すメッセージ或いは返答がモデルを介してベクトル空間にマッピングされる様子が示されている。情報処理装置３０は、メッセージの分散表現とそのメッセージと対となる返答の分散表現がベクトル空間上で近くにマッピングされるようにモデルのトレーニングを行う。同時に、情報処理装置３０は、メッセージの分散表現とそのメッセージに無関係な文の分散表現がベクトル空間上で遠くにマッピングされるようにモデルのトレーニングを行う。図３の例であれば、情報処理装置３０は、“ごはん食べよう”の分散表現であるベクトルＶ２２と、その応答の“お腹すいた”の分散表現であるベクトルＶ１２がベクトル空間上で近くにマッピングされるようにモデルのトレーニングを行う。同時に、情報処理装置３０は、“ごはん食べよう”の分散表現であるベクトルＶ２２と、“ごはん食べよう”と無関係な“京都だよ”の分散表現であるベクトルＶ１６がベクトル空間上で遠くにマッピングされるようにモデルのトレーニングを行う。その他、情報処理装置３０は、ベクトルＶ２４、Ｖ１４、Ｖ２５、Ｖ１５、Ｖ２６、Ｖ１６、Ｖ２８、Ｖ１８等を使ってモデルのトレーニングを行う。
【００２３】
図４は、情報処理装置３０が生成するモデルの一例である。情報処理装置３０が生成するモデルは、例えば、ＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）の一種であるＬＳＴＭ（Long  Short-Term  Memory）を使ったモデルである。図４に示す例では、情報処理装置３０が生成するモデルは、１層のembeddingレイヤーと、３層のＬＳＴＭ  ＲＮＮと、１層のreadoutレイヤーと、で構成されている。各層のサイズは、例えば、embeddingレイヤーが２５６次元、ＬＳＴＭがそれぞれ１０２４次元、readoutレイヤーが１０２４次元である。embeddingレイヤーに文（図４の例では、“Ｈｅｌｌｏ！”）が入力されると、readoutレイヤーから１０２４次元のベクトル（分散表現）が出力される。
【００２４】
なお、情報処理装置３０は、返答情報の生成のため、予め返答候補の分散表現が記録された返答候補情報を予め生成しておく。このとき、情報処理装置３０は、ステップＳ４で生成したモデルを使って返答候補情報を生成する（ステップＳ５）。返答候補情報は返答候補データベースに登録される。図５は、返答候補情報データベースの一例を示す図である。情報処理装置３０は、例えば、ステップＳ３で取得した会話のペアのうち、返答側の文を返答候補として取得する。そして、情報処理装置３０は、返答候補の分散表現をステップＳ４で生成したモデルを使って生成し、返答候補情報データベースに登録する。例えば、情報処理装置３０は、“おはよう”、“お腹すいた”、“東京オフィス”の分散表現であるベクトルＶ１１、Ｖ１２、Ｖ１３を返答候補情報データベースに登録する。
【００２５】
〔１−３．返答の特定〕
次に、返答の特定動作について説明する。
【００２６】
情報処理装置３０は、端末装置１０から検索ページの配信要求を受信すると、端末装置１０に検索ページを送信する。図６は、検索ページの一例を示す図である。ユーザは検索ページ内のテキストボックスＴに検索クエリとなるテキスト（以下、単に検索クエリという。）を入力する。図６の例では、“ちょっと待っててくれる？”という文が検索クエリとして入力されている。ユーザがサーチボタンＳＢをクリックすると、端末装置１０は情報処理装置３０に検索クエリを送信する（ステップＳ６）。
【００２７】
端末装置１０から検索クエリを取得すると、情報処理装置３０は、検索クエリが所定の基準を満たすか判別する。例えば、情報処理装置３０は、検索クエリが自然文であるか判別する。なお、自然文であるか否かの判別には、様々な方法を採用可能である。例えば、情報処理装置３０は、検索クエリを形態素解析し、検索クエリに述語となるワードが含まれている場合に、検索クエリが自然文であると判別してもよい。
【００２８】
検索クエリが所定の基準を満たしていない場合（例えば、検索クエリが自然文でない場合）、情報処理装置３０は、通常の検索処理を実行する。例えば、情報処理装置３０は、検索クエリとして指定されたワードが含まれるページへのリンクを検索結果として取得し、取得した検索結果を端末装置１０に送信する。
【００２９】
検索クエリが所定の基準を満たす場合（例えば、検索クエリが自然文の場合）、情報処理装置３０は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。このとき、情報処理装置３０は、ユーザ同士のネットワークを使った会話を学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。具体的には、情報処理装置３０は、以下の処理を行う。
【００３０】
まず、情報処理装置３０は、検索クエリの分散表現を生成する（ステップＳ７）。このとき、情報処理装置３０は、ステップＳ４で生成したモデルを使って検索クエリの分散表現を生成する。例えば、ステップＳ４で生成したモデルが１０２４次元のベクトルを出力するよう構成されているのであれば、情報処理装置３０は、検索クエリの分散表現として、１０２４次元のベクトルを出力する。図７は、検索クエリの分散表現であるベクトルＶ３５をベクトル空間にマッピングした様子を示す図である。ベクトルＶ３５は、検索クエリ“ちょっと待っててくれる？”の分散表現（ベクトル）である。理解を容易にするため、図７に示すベクトル空間には、返答候補の分散表現の一部（ベクトルＶ１２、Ｖ１４〜１７）もマッピングされている。
【００３１】
そして、情報処理装置３０は、返答候補情報データベースに登録された返答候補の中から、検索クエリに対応する会話の返答を特定する（ステップＳ８）。例えば、情報処理装置３０は、以下のとおり返答を特定する。
【００３２】
まず、情報処理装置３０は、返答候補の複数のベクトルのうち、検索クエリのベクトルとベクトル空間上で最も近いベクトル（以下、類似ベクトルという。）を特定する。このとき、情報処理装置３０は、類似度（例えば、コサイン類似度）に基づいて類似ベクトルを特定する。図８は、類似度の計算例を示す図である。「分散表現」の項目には、「返答候補」に示される文の分散表現（ベクトル）が格納されている。「類似度」の項目には「分散表現」に示されるベクトルと検索クエリのベクトルＶ３５とのコサイン類似度が格納されている。類似度の値が大きいほど、２つのベクトルは類似している。図８の例の場合、類似度が０．５０６であるベクトルＶ１５が検索クエリのベクトルＶ３５と最も類似している。図８の例の場合、情報処理装置３０は、ベクトルＶ１５を検索クエリのベクトルＶ３５の類似ベクトルとして特定する。
【００３３】
そして、情報処理装置３０は、類似ベクトルに対応する返答候補を、検索クエリに対応する会話の返答として特定する。図８の例であれば、情報処理装置３０は、ベクトルＶ１５に対応する“先に行っていますよ”を検索クエリ“ちょっと待っててくれる？”の返答として特定する。
【００３４】
そして、情報処理装置３０は、ステップＳ８で特定した会話の返答に基づき、端末装置１０に送信するページの情報を生成する。そして、情報処理装置３０は、生成した情報を検索結果として出力する（ステップＳ９）。例えば、情報処理装置３０は、生成した情報を端末装置１０に出力する。図９は、端末装置１０に出力されるページの一例を示す図である。具体的には、図９は、検索クエリ“ちょっと待っててくれる？”に対応する検索結果ページである。図９の例では、検索クエリ“ちょっと待っててくれる？”に対応する返答として、メッセージＭ（“先に行っていますよ”）が表示されている。情報処理装置３０が端末装置１０に出力するページには、メッセージＭ以外の情報が含まれていてもよい。例えば、ページには、検索クエリが含まれるページの情報が含まれていてもよい。
【００３５】
なお、情報処理装置３０は、会話の返答が含まれるページへのリンクを検索結果として出力してもよい。例えば、情報処理装置３０は、ステップＳ８で特定した会話の返答が含まれるページを特定し、特定したページへのリンクを検索結果として出力してもよい。このとき、情報処理装置３０は、会話情報データベースに登録した会話のペアの取得元の投稿サイトからページを特定してもよい。図９の例では、メッセージＭにリンクＬが付されている。ユーザがリンクＬをクリックすると、端末装置１０に表示されたページは、メッセージＭが含まれるページに遷移する。
【００３６】
本実施形態によれば、情報処理装置３０は、検索クエリが自然文であった場合に、検索クエリに対応する返答を検索結果として出力するよう構成されている。そのため、ユーザは、既存の検索インタフェースを使って容易に返答情報を得ることができる。専用のインタフェースを新たに用意する必要がないので、ユーザは容易にコンピュータとの会話を楽しむことができる。
【００３７】
〔２．情報処理システムの構成例〕
以上、本実施形態の情報処理装置の一例である情報処理装置３０を備える情報処理システム１を例に、情報処理装置の動作を述べたが、以下、本実施形態の情報処理装置の構成を説明する。以下の説明では、情報処理システム１を例に情報処理装置の構成を説明する。上述したように、情報処理システム１は、端末装置１０と、サービス提供サーバ２０と、情報処理装置３０と、を備える。端末装置１０、サービス提供サーバ２０、及び情報処理装置３０は、ネットワークを介して接続される。ネットワークは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet  Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
【００３８】
〔３．端末装置の構成例〕
図１０は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。端末装置１０は、ユーザがページの閲覧に使用する情報表示装置（情報処理装置）である。端末装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話等の通信端末である。通信機能を備えるのであれば、端末装置１０は、パーソナルコンピュータ（ノートＰＣ、デスクトップＰＣ）、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等の情報処理端末であってもよい。この場合、情報処理端末も通信端末の一種である。端末装置１０は、ネットワークを介してサービス提供サーバ２０と接続する。端末装置１０は、図１０に示すように、通信部１１と、入力部１２と、記憶部１３と、出力部１４と、制御部１５と、を備える。なお、図１０に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。
【００３９】
通信部１１は、外部の装置と通信する通信インタフェースである。通信部１１は、ネットワークインタフェースであってもよいし、機器接続インタフェースであってもよい。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等のＬＡＮインタフェースであってもよいし、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインタフェースであってもよい。また、通信部１１は、有線インタフェースであってもよいし、無線インタフェースであってもよい。通信部１１は、端末装置１０の通信手段として機能する。通信部１１は、制御部１５の制御に従ってサービス提供サーバ２０と通信する。
【００４０】
入力部１２は、外部から各種入力を受け付ける入力装置である。例えば、入力部１２は、キーボードやマウスや操作キー等、ユーザが各種操作を行うための操作装置である。入力部１２は、端末装置１０の入力手段として機能する。なお、端末装置１０にタッチパネルが採用される場合には、タッチパネルも入力部１２に含まれる。この場合、ユーザは、指やスタイラスで画面をタッチすることにより各種操作を行う。
【００４１】
記憶部１３は、ＤＲＡＭ（Dynamic  Random  Access  Memory）、ＳＲＡＭ（Static  Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部１３は、端末装置１０の記憶手段として機能する。記憶部１３は、ウェブブラウザ等のアプリケーションソフトのデータが格納されている。ユーザはアプリケーションソフトを介してサービス提供サーバ２０と通信する。
【００４２】
出力部１４は、音、光、振動、画像等、外部に各種出力を行う装置である。出力部１４は、端末装置１０の出力手段として機能する。出力部１４は、各種情報を表示する表示装置を備える。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイである。なお、端末装置１０にタッチパネルが採用される場合には、表示装置は入力部１２と一体であってもよい。出力部１４は、制御部１５の制御に従って、画面に画像を表示する。
【００４３】
制御部１５は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等のプロセッサによって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されてもよい。
【００４４】
〔４．サービス提供サーバの構成例〕
次に、サービス提供サーバ２０の構成について詳細に説明する。サービス提供サーバ２０は、端末装置１０、情報処理装置３０等のクライアントコンピュータからの要求を処理するサーバ用ホストコンピュータ（以下、単に「サーバ」という。）である。サービス提供サーバ２０は、ＰＣサーバであってもよいし、ミッドレンジサーバであってもよいし、メインフレームサーバであってもよい。また、サービス提供サーバ２０は、１つのサーバにより構成されていてもよいし、協働して処理を実行する複数のサーバにより構成されていてもよい。サービス提供サーバ２０が複数のサーバで構成される場合、これらサーバの設置場所は離れていてもよい。設置場所が離れていたとしても、協働して処理を実行するのであれば、これらサーバは１つのサービス提供サーバとみなすことができる。
【００４５】
図１１は、実施形態に係るサービス提供サーバ２０の構成例を示す図である。サービス提供サーバ２０は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３と、を備える。なお、図１１に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。
【００４６】
通信部２１は、外部の装置と通信する通信インタフェースである。通信部２１は、ネットワークインタフェースであってもよいし、機器接続インタフェースであってもよい。例えば、通信部２１は、ＮＩＣ等のＬＡＮインタフェースであってもよいし、ＵＳＢホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインタフェースであってもよい。また、通信部２１は、有線インタフェースであってもよいし、無線インタフェースであってもよい。通信部２１は、サービス提供サーバ２０の通信手段として機能する。通信部２１は、制御部２３の制御に従って端末装置１０と通信する。
【００４７】
記憶部２２は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部２２は、サービス提供サーバ２０の記憶手段として機能する。記憶部２２は、ユーザの投稿情報を記憶する。
【００４８】
制御部２３は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ等のプロセッサによって、サービス提供サーバ２０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。制御部２３は、投稿情報から会話のペアの情報（会話情報）を抽出する。そして、制御部２３は、投稿情報から抽出した会話情報を、通信部２１を介して、情報処理装置３０に送信する。
【００４９】
〔５．情報処理装置の構成例〕
次に、情報処理装置３０の構成について詳細に説明する。情報処理装置３０は、オークションに関する分析を行うコンピュータである。情報処理装置３０は端末装置であってもよいしサーバ装置であってもよい。情報処理装置３０を端末装置とする場合、情報処理装置３０は、スマートフォン、タブレット、携帯電話、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ等の情報処理端末であってもよい。また、情報処理装置３０をサーバ装置とする場合、情報処理装置３０は、ＰＣサーバであってもよいし、ミッドレンジサーバであってもよいし、メインフレームサーバであってもよい。このとき、情報処理装置３０は、１つのサーバにより構成されていてもよいし、協働して処理を実行する複数のサーバにより構成されていてもよい。情報処理装置３０が複数のサーバで構成される場合、これらサーバの設置場所は離れていてもよい。設置場所が離れていたとしても、協働して処理を実行するのであれば、これらサーバは１つのサーバ装置とみなすことができる。
【００５０】
図１２は、実施形態に係る情報処理装置３０の構成例を示す図である。情報処理装置３０は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３と、を備える。なお、図５に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。
【００５１】
通信部３１は、外部の装置と通信する通信インタフェースである。通信部３１は、ネットワークインタフェースであってもよいし、機器接続インタフェースであってもよい。例えば、通信部３１は、ＮＩＣ等のＬＡＮインタフェースであってもよいし、ＵＳＢホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインタフェースであってもよい。また、通信部３１は、有線インタフェースであってもよいし、無線インタフェースであってもよい。通信部３１は、情報処理装置３０の通信手段として機能する。通信部３１は、制御部３３の制御に従って端末装置１０及びサービス提供サーバ２０と通信する。
【００５２】
記憶部３２は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部３２は、情報処理装置３０の記憶手段として機能する。記憶部３２は、会話情報データベース３２１、返答候補情報データベース３２２、モデル３２３を記憶する。
【００５３】
会話情報データベース３２１は、会話情報を記憶するデータベースである。図１３は、会話情報データベース３２１に格納される情報の一例を示す図である。図１３に示した例では、会話情報データベース３２１は、「メッセージ」、「返答」等の項目を有している。
【００５４】
「メッセージ」は、ネットワーク上での文字を使ったユーザの発話を示す。図１３の例では、「メッセージ」には、“おはよう”、“ごはん食べよう”等の情報が格納されている。
【００５５】
「返答」は、「メッセージ」の項目に記録されたユーザの発話に対する他のユーザの返答を示す。図１３の例では、「返答」には、“おはよう”、“お腹すいた”等の情報が格納されている。
【００５６】
返答候補情報データベース３２２は、返答候補情報を記憶するデータベースである。図１４は、返答候補情報データベース３２２に格納される情報の一例を示す図である。図１４に示した例では、返答候補情報データベース３２２は、「返答候補」、「分散表現」等の項目を有している。
【００５７】
「返答候補」は、ユーザへの返答の候補を示す。図１４の例では、「返答候補」には、“おはよう”、“お腹すいた”等の情報が格納されている。
【００５８】
「分散表現」は、「返答候補」の項目に記録された文の分散表現である。「分散表現」に格納される情報は、例えば、１０２４次元のベクトルである。図１４の例では、「返答候補」には、ベクトルＶ１１、Ｖ１２等の情報が格納されている。
【００５９】
モデル３２３には、メッセージに対する返答を特定するためのデータ（学習モデル）が格納される。例えば、モデル３２３には、メッセージを分散表現に変換するためのデータが格納される。或いは、モデル３２３には、入力されたメッセージに対する返答に出力するためのデータが格納される。モデル３２３は、メッセージが入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力されたメッセージに応じて、入力層に入力されたメッセージの分散表現（或いは、メッセージに対する返答）を出力層から出力するよう、情報処理装置３０を機能させてもよい。
【００６０】
ここで、モデル３２３が「y=a1*x1+a2*x2+・・・+ai*xi」で示す回帰モデルで実現されるとする。この場合、モデル３２３が含む第１要素は、x1やx2等といった入力データ（xi）に対応する。また、第１要素の重みは、xiに対応する係数aiに対応する。ここで、回帰モデルは、入力層と出力層とを有する単純パーセプトロンと見做すことができる。各モデルを単純パーセプトロンと見做した場合、第１要素は、入力層が有するいずれかのノードに対応し、第２要素は、出力層が有するノードと見做すことができる。
【００６１】
また、モデル３２３がＤＮＮ（Deep  Neural  Network）等、１つまたは複数の中間層を有するニューラルネットワークで実現されるとする。この場合、モデル３２３が含む第１要素は、入力層または中間層が有するいずれかのノードに対応する。また、第２要素は、第１要素と対応するノードから値が伝達されるノードである次段のノードに対応する。また、第１要素の重みは、第１要素と対応するノードから第２要素と対応するノードに伝達される値に対して考慮される重みである接続係数に対応する。
【００６２】
情報処理装置３０は、上述した回帰モデルやニューラルネットワーク等、任意の構造を有するモデルを用いて、分散表現（或いは、メッセージに対する返答）の算出を行う。具体的には、モデル３２３は、メッセージが入力された場合に、分散表現（或いは、メッセージに対する返答）を出力するように係数が設定される。情報処理装置３０は、このようなモデル３２３を用いて、分散表現（或いは、メッセージに対する返答）を算出する。
【００６３】
なお、上記例では、モデル３２３が、メッセージが入力された場合に、メッセージの分散表現（或いは、メッセージに対する返答）を出力するモデル（以下、モデルＸという。）である例を示した。しかし、実施形態に係るモデル３２３は、モデルＸにデータの入出力を繰り返すことで得られる結果に基づいて生成されるモデルであってもよい。例えば、モデル３２３は、メッセージを入力とし、モデルＸが出力する分散表現（或いは、メッセージに対する返答）を出力とするよう学習されたモデル（以下、モデルＹという。）であってもよい。または、モデル３２３は、メッセージを入力とし、モデルＹの出力値を出力とするよう学習されたモデルであってもよい。
【００６４】
また、情報処理装置３０がＧＡＮ（Generative  Adversarial  Networks）を用いた推定処理を行う場合、モデル３２３は、ＧＡＮの一部を構成するモデルであってもよい。
【００６５】
図５に戻り、制御部３３は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ等のプロセッサによって、情報処理装置３０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３３は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。
【００６６】
制御部３３は、図５に示すように、取得部３３１と、生成部３３２と、判別部３３３、特定部３３４と、検索部３３５と、出力制御部３３６と、を備える。制御部３３を構成するブロック（取得部３３１〜出力制御部３３６）はそれぞれ制御部３３の機能を示す機能ブロックである。これら機能ブロックはソフトウェアブロックであってもよいし、ハードウェアブロックであってもよい。例えば、上述の機能ブロックが、それぞれ、ソフトウェア（マイクロプログラムを含む。）で実現される１つのソフトウェアモジュールであってもよいし、半導体チップ（ダイ）上の１つの回路ブロックであってもよい。勿論、各機能ブロックがそれぞれ１つのプロセッサ或いは１つの集積回路であってもよい。機能ブロックの構成方法は任意である。なお、制御部３３は上述の機能ブロックとは異なる機能単位で構成されていてもよい。
【００６７】
取得部３３１は、端末装置１０から検索クエリを取得する。
【００６８】
生成部３３２は、サービス提供サーバ２０から取得した会話情報に基づきモデル３２３を生成する。
【００６９】
判別部３３３は、検索クエリが所定の基準を満たすか判別する。例えば、検索クエリが自然文であるか判別する。
【００７０】
特定部３３４は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。また、特定部３３４は、検索クエリが所定の基準を満たすと判別部３３３が判別した場合に、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。例えば、特定部３３４は、検索クエリが自然文であると判別部３３３が判別した場合に、該自然文に対応する会話の返答を特定する。また、特定部３３４は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を複数特定し。また、特定部３３４は、会話の返答が含まれるページを特定する。
【００７１】
特定部３３４は、ユーザ同士のネットワークを使った会話を学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。例えば、特定部３３４は、ユーザの投稿と該投稿に対する他のユーザの投稿とを学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。或いは、特定部３３４は、ユーザの所定のサポートサービスでの質問と該質問に対するオペーレータの回答とを学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。
【００７２】
検索部３３５は、会話の返答を検索クエリとして検索を実行する。
【００７３】
出力制御部３３６は、会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する。例えば、出力制御部３３６は、特定部３３４が会話の返答を特定した場合に、返答に基づく情報を検索結果として出力する。また、出力制御部３３６は、特定された複数の会話の返答を検索結果として出力する。また、出力制御部３３６は、検索部３３５が検索した結果を検索結果として出力する。また、出力制御部３３６は、会話の返答が含まれるページへのリンクを検索結果として出力する。
【００７４】
〔６．情報処理装置の処理フロー〕
次に、情報処理装置３０が実行する処理の手順について説明する。情報処理装置３０が実行する処理は、学習処理と配信処理に分けられる。情報処理装置３０は、マルチタスクＯＳを備え、学習処理と配信処理を並行して実行可能である。
【００７５】
〔６−１．学習処理〕
最初に学習処理について説明する。図１５は、学習処理の一例を示すフローチャートである。情報処理装置３０は、情報処理装置３０を操作するユーザから処理の開始命令を受け取ると、学習処理を開始する。
【００７６】
まず、情報処理装置３０は、サービス提供サーバ２０から会話情報を取得する（ステップＳ１１）。会話情報には、メッセージとそのメッセージに対する返答の情報が含まれている。そして、情報処理装置３０は、メッセージから分散表現を生成するモデル３２３を生成する（ステップＳ１２）。情報処理装置３０は、ユーザ同士のネットワークを使った会話に基づいてモデル３２３を生成してもよい。
【００７７】
続いて、情報処理装置３０は、返答候補情報を生成する（ステップＳ１３）。返答候補情報には、ユーザへの返答候補の情報が複数含まれている。返答候補には、その返答候補の分散表現が関連付けられている。情報処理装置３０は、返答候補をモデル３２３に入力することで返答候補に関連付ける分散表現を生成する。
【００７８】
返答候補情報の生成が完了したら、情報処理装置３０は、処理を終了する。
【００７９】
〔６−２．配信処理〕
次に配信処理について説明する。図１６は、配信処理の一例を示すフローチャートである。情報処理装置３０は、電源が投入されると、配信処理を開始する。
【００８０】
まず、情報処理装置３０は、端末装置１０からの検索クエリを受信したか判別する（ステップＳ２１）。検索クエリを受信していない場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、情報処理装置３０は、再度ステップＳ２１を実行する。
【００８１】
検索クエリを受信している場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、情報処理装置３０は、検索クエリは自然文か判別する（ステップＳ２２）。検索クエリが自然文でない場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、情報処理装置３０は、ステップＳ２４に処理を進める。
【００８２】
検索クエリが自然文の場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、情報処理装置３０は、モデル３２３を使って検索クエリに対する会話の返答を特定する（ステップＳ２３）。
【００８３】
続いて、情報処理装置３０は、検索クエリが含まれるページの検索を実行する（ステップＳ２４）。なお、情報処理装置３０は、ステップＳ２３で特定した会話の返答を検索クエリとみして検索を実行してもよい。
【００８４】
検索が完了したら、情報処理装置３０は、ステップＳ２４の検索結果が含まれるページを生成する（ステップＳ２５）。なお、情報処理装置３０は、ステップＳ２３で会話の返答を特定した場合には、その返答が検索結果として含まれるページを生成してもよい。
【００８５】
ページの生成が完了したら、情報処理装置３０は、生成したページを端末装置１０に送信する（ステップＳ２６）。送信が完了したら、情報処理装置３０は、ステップＳ２１に処理を戻し、検索結果の受信を待機する。
【００８６】
〔７．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
【００８７】
例えば、上述の実施形態では、情報処理装置３０は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を１つ特定した。しかし、情報処理装置３０は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を複数特定してもよい。そして、情報処理装置３０は、複数の返答を検索結果として端末装置１０へ出力してもよい。これにより、ユーザは、自身の発話に対し、複数の者から返答を得るような感覚を得ることができる。
【００８８】
また、情報処理装置３０は、検索クエリに対応する会話の返答を、検索クエリとして検索を実行する。そして、情報処理装置３０は、会話の返答を検索クエリとした検索結果を端末装置１０に出力してもよい。例えば、情報処理装置３０は、会話の返答が含まれるページの情報（例えば、ページへのリンクやページの一部）を端末装置１０に出力してもよい。これにより、ユーザは、発話に対する返答を得た上に、会話を深く掘り下げるための情報を得ることができる。ユーザは、得た情報を使って現実での人との会話を充実させることができる。
【００８９】
また、上述の実施形態では、投稿情報から抽出した会話のペアの情報に基づいてモデル３２３を生成した。しかし、情報処理装置３０は、ユーザの所定のサポートサービスでの質問と該質問に対するオペーレータの回答とに基づきモデル３２３を生成してもよい。所定のサポートサービスは、商品売買や商品の使用に関する電話サポートサービスであってもよい。そして、情報処理装置３０は、このモデル３２３に基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を生成してもよい。
【００９０】
また、上述の実施形態では、モデル３２３はメッセージの分散表現を出力するものとしたが、モデル３２３はメッセージに対する返答を出力するよう構成された学習モデルであってもよい。
【００９１】
本実施形態の情報処理装置３０を制御する制御装置は、専用のコンピュータシステムによって実現してもよいし、通常のコンピュータシステムにより実現してもよい。例えば、上述の動作を実行するためのプログラムを、光ディスク、半導体メモリ、磁気テープ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、該プログラムをコンピュータにインストールし、上述の処理を実行することによって制御装置を構成してもよい。制御装置は、情報処理装置３０の外部の装置（例えば、パーソナルコンピュータ）であってもよいし、内部の装置（例えば、制御部３３）であってもよい。また、上記プログラムをインターネット等のネットワーク上のサーバ装置が備えるディスク装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。また、上述の機能を、ＯＳ（Operating  System）とアプリケーションソフトとの協働により実現してもよい。この場合には、ＯＳ以外の部分を媒体に格納して配布してもよいし、ＯＳ以外の部分をサーバ装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。
【００９２】
また、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【００９３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００９４】
また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【００９５】
〔８．ハードウェア構成〕
実施形態及び変形例に係る情報処理装置３０は、例えば図１７に示すような構成のコンピュータ１０００によっても実現可能である。図１７は、情報処理装置３０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【００９６】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００９７】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【００９８】
ＣＰＵ１１００は、入出力インタフェース１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インタフェース１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インタフェース１６００を介して出力装置へ出力する。
【００９９】
メディアインタフェース１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインタフェース１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１００】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置３０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムまたはデータ（例えば、モデル３２３）を実行することにより、制御部３３の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、モデル３２３）を記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１０１】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１０２】
〔９．効果〕
本実施形態によれば、情報処理装置３０は、検索クエリを取得し、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。そして、情報処理装置３０は、会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する。これにより、ユーザは、既存の検索インタフェースを使って容易に返答情報を得ることができる。
【０１０３】
情報処理装置３０は、検索クエリが所定の基準を満たすか判別する。情報処理装置３０は、検索クエリが所定の基準を満たすと判別した場合に、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。情報処理装置３０は、会話の返答を特定した場合に、返答に基づく情報を検索結果として出力する。これにより、ユーザは、既存の検索インタフェースを使って通常の検索結果を得つつ、返答情報を得ることもできる。
【０１０４】
情報処理装置３０は、検索クエリが自然文であるか判別する。情報処理装置３０は、検索クエリが自然文であると判別した場合に、該自然文に対応する会話の返答を特定する。これにより、ユーザは、既存の検索インタフェースを使って通常の検索結果を得つつ、返答情報を得ることもできる。
【０１０５】
情報処理装置３０は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を複数特定する。情報処理装置３０は、特定された複数の会話の返答を検索結果として出力する。これにより、ユーザは、自身の発話に対し、複数の者から返答を得るような感覚を得ることができる。
【０１０６】
情報処理装置３０は、会話の返答を検索クエリとして検索を実行する。情報処理装置３０は、会話の返答を検索クエリとした検索結果を出力する。これにより、ユーザは、発話に対する返答を得た上に、会話を深く掘り下げるための情報を得ることができる。ユーザは、得た情報を使って現実での人との会話を充実させることができる。
【０１０７】
情報処理装置３０は、会話の返答が含まれるページを特定する。情報処理装置３０は、会話の返答が含まれるページへのリンクを検索結果として出力する。これにより、ユーザは、発話に対する返答を得た上に、会話を深く掘り下げるための情報を売ることができる。ユーザは、得た情報を使って現実での人との会話を充実させることができる。
【０１０８】
情報処理装置３０は、ユーザ同士のネットワークを使った会話を学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。これにより、情報処理装置３０は、人の感覚に適合した返答を特定できる。
【０１０９】
情報処理装置３０は、ユーザの投稿と該投稿に対する他のユーザの投稿とを学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。これにより、情報処理装置３０は、人の感覚に適合した返答を特定できる。
【０１１０】
情報処理装置３０は、ユーザの所定のサポートサービスでの質問と該質問に対するオペーレータの回答とを学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。これにより、情報処理装置３０は、人の感覚に適合した回答を返答として特定できる。
【０１１１】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１１２】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１１３】
１…情報処理システム
１０、１０１、１０２、１０３、１０４…端末装置
１１、２１、３１…通信部
１２…入力部
１３、２２、３２…記憶部
１４…出力部
１５、２３、３３…制御部
２０…サービス提供サーバ
３０…情報処理装置
３２１…会話情報データベース
３２２…返答候補情報データベース
３２３…モデル
３３１…取得部
３３２…生成部
３３３…判別部
３３４…特定部
３３５…検索部
３３６…出力制御部
ＳＢ…サーチボタン
Ｌ…リンク
Ｍ…メッセージ
Ｔ…テキストボックス
【図１】
2019046019.tif 000003
【図２】
2019046019.tif 000004
【図３】
2019046019.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
2019046019.tif 000008
【図７】
2019046019.tif 000009
【図８】
2019046019.tif 000010
【図９】
2019046019.tif 000011
【図１０】
2019046019.tif 000012
【図１１】
2019046019.tif 000013
【図１２】
2019046019.tif 000014
【図１３】
2019046019.tif 000015
【図１４】
2019046019.tif 000016
【図１５】
2019046019.tif 000017
【図１６】
2019046019.tif 000018
【図１７】
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