(57)【要約】【課題】ユーザのイメージに合った文章等を生成する。【解決手段】情報処理システムが、画像、色彩又は形容詞対に対してユーザが入力する評価尺度である形容詞対評価尺度を取得する取得部と、前記取得部によって取得される前記画像、前記色彩又は前記形容詞対評価尺度に基づいて、単語リスト及び音象徴語リストの少なくとも一方を生成するリスト生成部と、所定の条件に応じて、前記単語リスト及び前記音象徴語リストの少なくとも一方から複数の単語又は音象徴語を選択し、選択した前記複数の単語又は音象徴語を含む出力テキストを生成するテキスト生成部とを含む。【選択図】図１
2019021285.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像、色彩又は形容詞対に対してユーザにより入力される評価尺度である形容詞対評価尺度を取得する取得部と、
前記取得部によって取得される前記画像、前記色彩又は前記形容詞対評価尺度に基づいて、単語リスト及び音象徴語リストの少なくとも一方を生成するリスト生成部と、
所定の条件に応じて、前記単語リスト及び前記音象徴語リストの少なくとも一方から複数の単語又は音象徴語を選択し、選択した前記複数の単語又は音象徴語を含む出力テキストを生成するテキスト生成部と
を含む情報処理システム。
【請求項２】
前記リスト生成部は、前記取得部により取得される前記形容詞対評価尺度に応じて、色彩が連想される確率を示す第１の色彩ベクトルを算出し、前記第１の色彩ベクトルに基づいて、単語を含む前記単語リスト又は音象徴語を含む前記音象徴語リストを生成する請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記リスト生成部は、前記取得部により取得される前記形容詞対評価尺度に基づいて算出される前記第１の色彩ベクトルと、前記単語リストにおける単語又は前記音象徴語リストにおける音象徴語に応じて、色彩が連想される確率を示す第２の色彩ベクトルとの類似度を計算して前記単語リスト又は前記音象徴語リストを生成する請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記取得部は、前記画像又は前記色彩を取得し、
前記リスト生成部は、前記取得部により取得される前記画像又は前記色彩に応じた形容詞対評価尺度に基づいて、音象徴語を含む前記音象徴語リストを生成する請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記リスト生成部は、前記取得部により取得される前記画像又は前記色彩から算出される第１の形容詞対評価尺度と、前記音象徴語を評価した第２の形容詞対評価尺度との類似度を計算して前記音象徴語リストを生成する請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
入力テキストを取得するテキスト取得部を更に含み、
前記テキスト生成部は、前記入力テキストに含まれる単語を、前記単語リストに含まれる単語又は前記音象徴語リストに含まれる音象徴語に変換して前記出力テキストを生成する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記入力テキストに含まれる単語が変換される割合を示す第１の変換率を入力する第１変換率入力部を更に含む請求項６に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記入力テキストに含まれる単語が音象徴語に変換されるか単語に変換されるかの割合を示す第２の変換率を入力する第２変換率入力部を更に含む請求項６又は７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記テキスト生成部は、前記入力テキストを形態素解析し、前記入力テキストに含まれる単語の品詞が動詞、形容詞、名詞、副詞又は連体詞である場合、前記入力テキストに含まれる単語を前記入力テキストに含まれる単語と同一の品詞の前記単語又は前記音象徴語に変換する請求項６乃至８のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記テキスト生成部は、前記入力テキストを形態素解析し、前記入力テキストに含まれる単語の品詞が助詞である場合、前記入力テキストに含まれる単語を変換しない請求項６乃至９のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記テキスト生成部は、前記出力テキストに含まれる文における各単語の間の意味的関係を解析し、当該意味的関係に応じて、前記単語リストに含まれる単語又は前記音象徴語リストに含まれる音象徴語を選択する請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１２】
文字数を指定する指定部を更に含み、
前記テキスト生成部は、前記文字数となるように前記単語リストに含まれる単語又は前記音象徴語リストに含まれる音象徴語を選択する請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１３】
前記出力テキストの色彩ベクトルを計算する計算部を更に含み、
前記テキスト生成部は、前記取得部によって取得される前記画像、前記色彩又は前記形容詞対評価尺度に基づいて計算される色彩ベクトルと、前記出力テキストの色彩ベクトルとの類似度が高くなるように、前記単語リストに含まれる単語又は前記音象徴語リストに含まれる音象徴語を選択して前記出力テキストを生成する請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１４】
情報処理システムが行う情報処理方法であって、
情報処理システムが、画像、色彩又は形容詞対に対してユーザが入力する評価尺度である形容詞対評価尺度を取得する取得手順と、
情報処理システムが、前記取得手順で取得される前記画像、前記色彩又は前記形容詞対評価尺度に基づいて、単語リスト及び音象徴語リストの少なくとも一方を生成するリスト生成手順と、
情報処理システムが、所定の条件に応じて、前記単語リスト及び前記音象徴語リストの少なくとも一方から複数の単語又は音象徴語を選択し、選択した前記複数の単語又は音象徴語を含む出力テキストを生成するテキスト生成手順と
を含む情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、
コンピュータが、画像、色彩又は形容詞対に対してユーザが入力する評価尺度である形容詞対評価尺度を取得する取得手順と、
コンピュータが、前記取得手順で取得される前記画像、前記色彩又は前記形容詞対評価尺度に基づいて、単語リスト及び音象徴語リストの少なくとも一方を生成するリスト生成手順と、
コンピュータが、所定の条件に応じて、前記単語リスト及び前記音象徴語リストの少なくとも一方から複数の単語又は音象徴語を選択し、選択した前記複数の単語又は音象徴語を含む出力テキストを生成するテキスト生成手順と
を実行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、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人工知能（ＡＩ、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いて、文章を生成する技術が知られている（例えば、特許文献１等）。
【０００３】
近年、ＡＩが書いた小説が、著名な賞の選考において審査を通過したことにより、小説を書くＡＩの技術が注目されている。この技術では、例えば、小説の構造及び小説に登場する様々な属性をあらかじめ人手により設定しておき、文章の生成をＡＩにより自動化する方法が用いられる。例えば、複数のプレーヤによるゲームのログを記録してシナリオを作成し、人間が面白いと思うシナリオを選択して人間が小説として記述する方法が知られている。
【０００４】
さらに、連想される色彩の連想確率を示すベクトル（以下「色彩ベクトル」という。）から、複数の単語を集めた単語リストを生成する技術が知られている（例えば、特許文献２及び特許文献３等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７‐１０２３２８号公報
【特許文献２】特許第５６１８１５０号明細書
【特許文献３】特許第５３４４７５６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の技術では、音源又は商品のコンセプト等を示す画像、色彩又は形容詞対評価尺度等で示す直感的なイメージから文章等を生成できないという問題がある。
【０００７】
本発明の１つの側面は、このような問題に鑑みてなされたものであり、音源又は商品のコンセプト等を示す画像、色彩又は形容詞対評価尺度等で示す直感的なイメージから文章等を生成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するため、情報処理システムは、
画像、色彩又は形容詞対に対してユーザにより入力される評価尺度である形容詞対評価尺度を取得する取得部と、
前記取得部によって取得される前記画像、前記色彩又は前記形容詞対評価尺度に基づいて、単語リスト及び音象徴語リストの少なくとも一方を生成するリスト生成部と、
所定の条件に応じて、前記単語リスト及び前記音象徴語リストの少なくとも一方から複数の単語又は音象徴語を選択し、選択した前記複数の単語又は音象徴語を含む出力テキストを生成するテキスト生成部と
を含む。
【発明の効果】
【０００９】
音源又は商品のコンセプト等を示す画像、色彩又は形容詞対評価尺度等で示す直感的なイメージから文章等を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態における情報処理システムの全体構成例を示す図である。
【図２】情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態における全体処理例を示すフローチャートである。
【図４】入力画面の一例を示す図（その１）である。
【図５】単語リストの生成に用いられるデータの例を示す図である。
【図６】音象徴語リストの生成に用いられるデータの例を示す図である。
【図７】入力画面の一例を示す図（その２）である。
【図８】第２実施形態における情報処理システムの全体構成例を示す図である。
【図９】第２実施形態における全体処理例を示すフローチャートである。
【図１０】第３実施形態における全体処理例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の好適な実施形態の具体例を示して説明する。
【００１２】
＜第１実施形態＞
＜全体構成例＞
図１は、第１実施形態における情報処理システムの全体構成例を示す図である。図示するように、情報処理システム１は、１以上の情報処理装置を有する。具体的には、情報処理システム１は、情報処理装置の例であるサーバ２と、情報処理装置の例であるＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）３とを有する。
【００１３】
図示するように、サーバ２と、ＰＣ３とは、ネットワーク等によって接続され、相互にデータを送受信することができる。
【００１４】
なお、サーバ２と、ＰＣ３とは、一体となる構成、すなわち、情報処理システム１は、１つの情報処理装置で構成されてもよい。一方で、情報処理システム１は、３以上の情報処理装置を有してもよい。以下、図示する全体構成を例に説明する。
【００１５】
＜ハードウェア構成例＞
図２は、情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。例えば、サーバ２及びＰＣ３は、同一のハードウェア構成である。以下、サーバ２を例に説明し、ＰＣ３の説明を省略する。
【００１６】
サーバ２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２Ｈ０１と、記憶装置２Ｈ０２と、入力装置２Ｈ０３と、出力装置２Ｈ０４と、インタフェース（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２Ｈ０５とを有する。各ハードウェア資源は、バス（ｂｕｓ）で接続され、相互にデータを送受信する。
【００１７】
ＣＰＵ２Ｈ０１は、演算装置及び制御装置の例である。記憶装置２Ｈ０２は、主記憶装置等である。また、記憶装置２Ｈ０２は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）又はハードディスク等の補助記憶装置があってもよい。入力装置２Ｈ０３は、ユーザＵＲから操作を入力する装置である。例えば、入力装置２Ｈ０３は、キーボード、マウス又はこれらの組み合わせ等である。出力装置２Ｈ０４は、ユーザＵＲに処理結果等を表示する装置である。例えば、出力装置２Ｈ０４は、ディスプレイ等である。インタフェース２Ｈ０５は、外部装置とデータを入出力する装置である。例えば、インタフェース２Ｈ０５は、コネクタ又は通信装置等である。
【００１８】
なお、ハードウェア構成は、図示する構成に限られない。例えば、ハードウェア構成は、演算装置又は制御装置等が内部又は外部に更にある構成等でもよい。
【００１９】
＜全体処理例＞
図３は、第１実施形態における全体処理例を示すフローチャートである。
【００２０】
＜形容詞対評価尺度の取得例＞
ステップＳ０１では、情報処理システム１は、入力画面上からのユーザＵＲの操作によって形容詞対評価尺度ＡＤＪを取得する。例えば、情報処理システム１は、まず、ＰＣ３上の画面に、以下のような入力画面を表示する。
【００２１】
図４は、入力画面の一例を示す図（その１）である。
【００２２】
例えば、入力画面ＰＮＬ１を用いると、ユーザＵＲは、所定の形容詞対ＰＡＤに対して評価尺度をスクロールバー等のＵＩ（Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）によって入力できる。具体的には、図示する形容詞対ＰＡＤは、「明るい」及び「暗い」という明るさを示す対極の意味を示す形容詞が対となる例である。例えば、特許第５６７８８３６号明細書に記載されているように、あらかじめ、形容詞対ＰＡＤに対して、数段階の整数値が設定され、ユーザＵＲがＵＩによって整数値を入力すると、情報処理システム１は、各形容詞対について形容詞対評価尺度ＡＤＪを取得できる。
【００２３】
なお、入力画面ＰＮＬ１に示す形容詞対以外の形容詞対が用いられてもよい。また、用いられる形容詞対は、入力画面ＰＮＬ１が示すチェックボックス等のＵＩによって選択されてもよい。さらに、形容詞対評価尺度ＡＤＪは、整数値に限られず、小数点以下のある値が用いられてもよい。
【００２４】
＜第１の色彩ベクトルの算出例＞
ステップＳ０２では、情報処理システム１は、取得された形容詞対評価尺度ＡＤＪから連想される各色の連想確率を示すベクトル（以下「第１の色彩ベクトル」という。）を算出する。なお、色彩とは、単色でもよいし、複数の色が混じった色でもよい。
【００２５】
具体的には、被験者が合計で１２０名の実験において、「赤」の色を２０名の人が連想する場合には、「赤」の連想確率は、「２０名÷１２０名≒０．１７」となる。そして、色彩ベクトルは、「色彩ベクトル＝（黒の連想確率、茶の連想確率、赤の連想確率、・・・・、青の連想確率、緑の連想確率、白の連想確率）」のように示す。
【００２６】
したがって、形容詞対評価尺度に応じた色彩ベクトルを算出する場合には、形容詞対に対して被験者に連想する色彩を回答してもらう実験によって、形容詞対評価尺度と、色彩ベクトルとを対応させるデータがあらかじめ用意される。このようなデータがあると、情報処理システム１は、形容詞対評価尺度ＡＤＪから第１の色彩ベクトルを算出できる。
【００２７】
＜単語リスト等の生成例＞
ステップＳ０３では、情報処理システム１は、算出される第１の色彩ベクトルに基づいて、あらかじめデータベースＤＢＳに記憶される単語Ｗ１を選び、単語リストＬＩ１を生成する。
【００２８】
また、データベースＤＢＳには、あらかじめ実験等によって、単語Ｗ１と、単語Ｗ１に対応する色彩ベクトル（以下「第２の色彩ベクトル」という。）とが紐付けられて記憶される。
【００２９】
図５は、単語リストの生成に用いられるデータの例を示す図である。例えば、データベースＤＢＳには、図示するような色彩テーブルＴ１及び連想確率テーブルＴ２が記憶される。
【００３０】
色彩テーブルＴ１には、候補色Ｃｉ（を示すデータ）と、候補色Ｃｉを一意に識別できる色ＩＤが対応付けられる。なお、添え字ｉは、例えば、値が「０」から「Ｃ−１」までの整数等が採用される。
【００３１】
連想確率テーブルＴ２には、候補色Ｃｉと、単語ｗｊとの組み合わせに対して、連想確率ｐ（ｃｉ｜ｗｊ）が対応付けられる。なお、連想確率ｐ（ｃｉ｜ｗｊ）は、単語ｗｊが与えられた場合に、被験者によって連想される候補色Ｃｉの連想確率である。したがって、第２の色彩ベクトルは、あらかじめ実験で所定の単語を見せた場合に被験者が連想する色彩の回答数を全回答数で除算して算出される値である。
【００３２】
以上のようにして、情報処理システム１は、形容詞対評価尺度ＡＤＪに応じて算出される第１の色彩ベクトルと、単語Ｗ１に対応する第２の色彩ベクトルとの類似度を計算して単語リストＬＩ１を生成するのが望ましい。また、類似度は、例えば、コサイン尺度等によって計算される。
【００３３】
なお、情報処理システム１は、同様にして音象徴語リストを生成してもよい。この場合には、データベースＤＢＳには、あらかじめ行われる実験によって、音象徴語と、音象徴語に対応する第２の色彩ベクトルとが紐付けられて記憶される。
【００３４】
図６は、音象徴語リストの生成に用いられるデータの例を示す図である。例えば、データベースＤＢＳには、図示するような連想確率テーブルＴ３が記憶される。連想確率テーブルＴ２と同様に、音象徴語と、候補色Ｃｉの組み合わせに対して、連想確率ｐ（ｃｉ｜ｗｊ）が対応付けられる。
【００３５】
＜単語リスト又は音象徴語リストから所定の条件に応じて複数の単語又は音象徴語を選択して出力テキストを生成する例＞
ステップＳ０４では、情報処理システム１は、ステップＳ０３によって生成される単語リストＬＩ１等に基づいて、出力テキストＤＯＵＴを生成する。
【００３６】
所定の条件は、例えば、類似度等に基づく単語の選択方法であって、あらかじめ情報処理システム１に設定される。具体的には、情報処理システム１には、類似度が高い単語を高い確率で選択するようにする等のように所定の条件が設定される。ほかにも、所定の条件は、例えば、所定値以上の類似度となる単語のみを選択するようにする等でもよい。
【００３７】
なお、出力テキストＤＯＵＴは、例えば、以下のように、情報処理システム１が入力テキストＤＩＮを取得し、入力テキストＤＩＮに含まれる単語を変換して生成されるのが望ましい。
【００３８】
図７は、入力画面の一例を示す図（その２）である。この例では、入力画面ＰＮＬ２には、まず、情報処理システム１によって取得される入力テキストＤＩＮが表示されるとする。例えば、入力テキストＤＩＮは、テキストデータ形式等で入力される。なお、入力テキストＤＩＮは、図示するような画面に、ユーザＵＲが文字等を直接入力する操作によって入力されてもよい。
【００３９】
また、この例では、画像入力ボタンＢＩＭＧが押されると、情報処理システム１は、画像ＩＭＧ等を取得できる。なお、画像ＩＭＧは、画像入力ボタンＢＩＭＧ等の操作で情報処理システム１に取得されるに限られず、例えば、ドラック・アンド・ドロップ等の操作で情報処理システム１に取得されてもよい。このようにして取得される画像ＩＭＧは、出力テキストＤＯＵＴとして生成される文章のイメージを示すデータである。
【００４０】
具体的には、商品開発等において、開発する商品のイメージを示す文章を考える場合では、ユーザＵＲは、商品コンセプト又は商品を使用する場面等を示す画像ＩＭＧを情報処理システム１に入力する。
【００４１】
次に、情報処理システム１は、取得した画像ＩＭＧを解析する。例えば、情報処理システム１は、画像ＩＭＧに使用される色を抽出したり、画像ＩＭＧに使用される色の面積等を算出してランク付けしたりする。このようにすると、情報処理システム１は、取得した画像ＩＭＧから色彩ベクトルを計算することができる。なお、画像ＩＭＧは、背景色を除く等の処理が行われてもよい。ほかにも、情報処理システム１は、画像ＩＭＧに写る被写体を画像認識等によって認識し、被写体の種類等を特定してもよい。
【００４２】
また、図示するように、情報処理システム１は、入力テキストＤＩＮが取得される場合には、入力テキストＤＩＮに含まれる単語が変換される割合（以下「第１の変換率Ｐ１」という。）を入力するのが望ましい。図示する例では、変換率入力バーＳＲＢ１によって、第１の変換率Ｐ１が入力される例である。第１の変換率Ｐ１が高く設定されると、入力テキストＤＩＮは、変換される割合が高くなる。つまり、第１の変換率Ｐ１が高い場合には、情報処理システム１は、入力テキストＤＩＮに含まれる単語のうち、変換対象とする単語の割合を高くする。図示する例では、変換率入力バーＳＲＢ１によって、第１の変換率Ｐ１が「１００パーセント」と入力されるため、情報処理システム１は、入力テキストＤＩＮに含まれる単語をすべて変換する設定になる。このように、第１の変換率Ｐ１が情報処理システム１に入力されると、ユーザＵＲは、入力テキストＤＩＮをどの程度変換するかの割合を設定することができる。
【００４３】
さらに、図示するように、情報処理システム１は、入力テキストＤＩＮに含まれる単語をオノマトペ等の音象徴語に変換するか、単語Ｗ１に変換するかの割合（以下「第２の変換率Ｐ２」という。）を入力するのが望ましい。図示する例では、第１の変換率Ｐ１と同様に、第２の変換率Ｐ２は、オノマトペ率入力バーＳＲＢ２によって入力される例である。図示する例では、オノマトペ率入力バーＳＲＢ２によって、第２の変換率Ｐ２の例であるオノマトペ率が「３５パーセント」と入力されるため、変換対象となる単語のうち、「３５パーセント」の単語は、オノマトペに変換される。
【００４４】
さらに、選択用インタフェースＳＥＬ等で、文字数ＣＮＭ及び変換において同一の単語を使用できる回数等が指定されてもよい。主に、入力テキストＤＩＮが存在しない場合において、文字数ＣＮＭが指定されると、情報処理システム１は、文字数ＣＮＭにより出力テキストＤＯＵＴ全体の文字数を指定する構成としてもよい。また、同様に入力テキストＤＩＮが存在しない場合において、情報処理システム１は、指定された文字数ＣＮＭと同じ文字数の単語もしくは音象徴語又は指定された文字数ＣＮＭ以上の単語もしくは音象徴語を選択し、組み合わせて出力テキストＤＯＵＴを生成してもよい。
【００４５】
なお、入力テキストＤＩＮに同一の単語が複数含まれる場合には、各単語は、すべて同一の単語に変換されてもよいし、異なる単語に変換されてもよい。具体的には、入力テキストＤＩＮに、「Ａ」という単語が２個以上含まれる場合には、１個目の「Ａ」は、「Ｂ」、２個目の「Ａ」は、「Ｃ」というように、異なる単語に変換されてもよいし、１個目の「Ａ」も２個目の「Ａ」も、どちらも「Ｂ」に変換されてもよい。なお、異なる単語に変換する場合には、例えば、情報処理システム１は、単語リストＬＩ１にある単語のうち、類似度が上位となった複数の単語をランダムに選択して変換する。
【００４６】
また、情報処理システム１は、入力テキストＤＩＮを形態素解析してもよい。そして、情報処理システム１は、入力テキストＤＩＮを形態素解析すると、入力テキストＤＩＮに含まれる各単語の品詞を特定できる。
【００４７】
次に、情報処理システム１は、形態素解析の解析結果から、入力テキストＤＩＮに含まれる単語の品詞が動詞、形容詞、名詞、副詞又は連体詞である場合には、変換対象とするのが望ましい。なお、変換対象とする品詞は、例えば、選択用インタフェースＳＥＬ等でユーザＵＲが選択できるとする。具体的には、情報処理システム１は、選択用インタフェースＳＥＬにおいてチェックボックスのＵＩ等でユーザＵＲに選択された品詞を変換対象となるように設定する。なお、変換対象とする品詞の設定方法は、図示するような方法に限られない。
【００４８】
一方で、助詞は、変換対象から外されるのが望ましい。具体的には、図示する例のように第１の変換率Ｐ１が「１００パーセント」であっても、「を」という格助詞は、変換されず、出力テキストＤＯＵＴでも維持される。これに対して、図示するような設定であると、副詞である「また」、形容詞である「大きな」、名詞である「パソコン」及び動詞である「買った」という単語は、選択用インタフェースＳＥＬによって選ばれた品詞であるため、変換対象となる。そして、情報処理システム１は、変換対象となった単語を同一の品詞である別の単語に変換して出力テキストＤＯＵＴを生成する。このように、情報処理システム１は、入力テキストＤＩＮに含まれる単語の品詞を解析して変換するのが望ましい。
【００４９】
また、情報処理システム１は、シソーラス（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）を利用して出力テキストＤＯＵＴに含まれる各単語の間の意味的関係を解析してもよい。そして、情報処理システム１は、意味的関係において、関係が成り立つように単語リストから単語を選択してもよい。例えば、述語となる単語を選択する場合において、情報処理システム１は、主語の種類等に対応して、出力テキストＤＯＵＴが文章として成り立つ述語を選択する。具体的には、主語が植物を指す単語である場合には、情報処理システム１は、動物等に用いられる述語でなく、植物に用いられる述語を指す単語を単語リストから選択するようにする。このようにして、情報処理システム１は、主語及び述語の意味的関係等が適切となるように、単語リストから単語又は音象徴語リストから音象徴語を選択してもよい。
【００５０】
さらに、情報処理システム１は、出力テキストＤＯＵＴの色彩ベクトルＶＣＴを計算してもよい。例えば、出力テキストＤＯＵＴに複数の単語が含まれる場合には、情報処理システム１は、各単語の色彩ベクトルと、各単語が出現する頻度と、各単語の影響度とを乗算した結果を正規化して出力テキストＤＯＵＴの色彩ベクトルＶＣＴを計算する。
【００５１】
頻度は、出力テキストＤＯＵＴに含まれる全単語数に対して、対象とする単語が出現する数の割合である。
【００５２】
影響度は、単語から色彩を連想するのに与える影響の大きさである。また、影響度は、色彩との結びつきの強さを示す。したがって、影響度は、ある単語から色彩を被験者が連想しやすいと回答した割合である。具体的には、あらかじめ合計２０名の被験者で行われる実験において、「雨」を含むテキストから、「雨」を連想したと回答した被験者が１０名であると、「雨」の影響度は、「１０÷２０＝０．５」となる。
【００５３】
出力テキストＤＯＵＴに、「海」、「太陽」及び「夏」の３つの単語が含まれる例では、情報処理システム１は、まず、「海」、「太陽」及び「夏」のそれぞれの「色彩ベクトル×頻度×影響度」を計算する。次に、情報処理システム１は、「海」の計算結果、「太陽」の計算結果及び「夏」の計算結果を加算し、全単語数である「３」で除算して正規化することで、出力テキストＤＯＵＴの色彩ベクトルＶＣＴを計算する。
【００５４】
そして、情報処理システム１は、形容詞対評価尺度等から算出される第１の色彩ベクトルと、出力テキストＤＯＵＴの色彩ベクトルＶＣＴとの類似度を計算する。このようにして計算される類似度が高くなるように、情報処理システム１は、単語リストに含まれる単語又は音象徴語リストに含まれる音象徴語を選択して出力テキストＤＯＵＴを生成してもよい。
【００５５】
＜機能構成例＞
図１に図示するように、情報処理システム１は、取得部Ｆ１と、リスト生成部Ｆ２と、テキスト生成部Ｆ３とを含む機能構成である。また、情報処理システム１は、図示するように、テキスト取得部Ｆ４と、指定部Ｆ５と、第１変換率入力部Ｆ６と、第２変換率入力部Ｆ７と、計算部Ｆ８とを更に含む機能構成であるのが望ましい。すなわち、情報処理システム１は、図１に示す機能構成では、テキスト取得部Ｆ４、指定部Ｆ５、第１変換率入力部Ｆ６、第２変換率入力部Ｆ７及び計算部Ｆ８を必須の機能構成としない。以下、図示する機能構成を例に説明する。
【００５６】
取得部Ｆ１は、形容詞対評価尺度ＡＤＪ、色彩ＣＬＲ又は画像ＩＭＧ等から形容詞対評価尺度ＡＤＪを取得する取得手順を行う。例えば、取得部Ｆ１は、入力装置２Ｈ０３等によって実現される。
【００５７】
リスト生成部Ｆ２は、取得部Ｆ１が取得する形容詞対評価尺度ＡＤＪに基づいて、単語リストＬＩ１を生成するリスト生成手順を行う。なお、リスト生成部Ｆ２は、音象徴語リストを生成してもよい。例えば、リスト生成部Ｆ２は、ＣＰＵ２Ｈ０１等によって実現される。
【００５８】
テキスト生成部Ｆ３は、リスト生成部Ｆ２が生成する単語リストＬＩ１から、所定の条件を満たす複数の単語を選択する。そして、テキスト生成部Ｆ３は、選択した複数の単語を用いて出力テキストＤＯＵＴを生成するテキスト生成手順を行う。例えば、テキスト生成部Ｆ３は、ＣＰＵ２Ｈ０１等によって実現される。
【００５９】
テキスト取得部Ｆ４は、入力テキストＤＩＮを取得するテキスト取得手順を行う。このように、テキスト取得部Ｆ４が入力テキストＤＩＮを取得する場合には、テキスト生成部Ｆ３は、入力テキストＤＩＮに含まれる単語をリスト生成部Ｆ２が生成する単語リストが示す単語に変換して出力テキストＤＯＵＴを生成する。例えば、テキスト取得部Ｆ４は、入力装置２Ｈ０３等によって実現される。
【００６０】
指定部Ｆ５は、文字数ＣＮＭを指定する指定手順を行う。このように、指定部Ｆ５によって文字数ＣＮＭが指定される場合には、テキスト生成部Ｆ３は、入力テキストＤＩＮに含まれる単語を文字数ＣＮＭとなるように変換して出力テキストＤＯＵＴを生成する。例えば、指定部Ｆ５は、入力装置２Ｈ０３等によって実現される。
【００６１】
第１変換率入力部Ｆ６は、第１の変換率Ｐ１を入力する第１変換率入力手順を行う。このように、第１変換率入力部Ｆ６によって第１の変換率Ｐ１が入力される場合には、テキスト生成部Ｆ３は、入力テキストＤＩＮに含まれる単語のうち、第１の変換率Ｐ１が示す割合の単語が変換されるようにして出力テキストＤＯＵＴを生成する。例えば、第１変換率入力部Ｆ６は、入力装置２Ｈ０３等によって実現される。
【００６２】
第２変換率入力部Ｆ７は、第２の変換率Ｐ２を入力する第２変換率入力手順を行う。このように、第２変換率入力部Ｆ７によって第２の変換率Ｐ２が入力される場合には、テキスト生成部Ｆ３は、変換対象となる単語のうち、第２の変換率Ｐ２が示す割合となるように音象徴語及び単語に変換して出力テキストＤＯＵＴを生成する。例えば、第２変換率入力部Ｆ７は、入力装置２Ｈ０３等によって実現される。
【００６３】
計算部Ｆ８は、出力テキストＤＯＵＴの色彩ベクトルＶＣＴを計算する。そして、テキスト生成部Ｆ３は、計算部Ｆ８が計算する出力テキストＤＯＵＴの色彩ベクトルＶＣＴと、取得部Ｆ１が取得する形容詞対評価尺度ＡＤＪに基づいて計算される色彩ベクトルとの類似度が高くなるように出力テキストＤＯＵＴを生成する。例えば、計算部Ｆ８は、ＣＰＵ２Ｈ０１等によって実現される。
【００６４】
＜第２実施形態＞
第２実施形態では、情報処理システム１は、音象徴語が含まれる出力テキストＤＯＵＴを生成する。
【００６５】
＜全体構成例＞
図８は、第２実施形態における情報処理システムの全体構成例を示す図である。第１実施形態と比較すると、リスト生成部Ｆ２は、取得部Ｆ１で取得される色彩ＣＬＲ又は画像ＩＭＧから形容詞対評価尺度を計算するのが異なる。そして、リスト生成部Ｆ２は、計算される形容詞対評価尺度に基づいて、音象徴語Ｗ２を選択して音象徴語リストＬＩ２を生成する。以下、異なる構成を中心に説明し、重複する説明を省略する。
【００６６】
また、色彩ＣＬＲがあらかじめ実験で形容詞対評価尺度と結び付けされていると、取得部Ｆ１で取得される色彩ＣＬＲ又は画像ＩＭＧから形容詞対評価尺度（以下「第１の形容詞対評価尺度」という。）が算出できる。
【００６７】
音象徴語Ｗ２は、例えば、特許第５３５４４２５号明細書等に記載されている方法等によって形容詞対評価尺度が算出できる。具体的には、まず、音韻形態データベースが利用できると、音象徴語Ｗ２を解析して音素表記情報が生成できる。次に、音素表記情報が示す各音韻形態は、定量イメージテーブルがあらかじめ用意されていると、それぞれの形容詞対評価尺度（以下「第２の形容詞対評価尺度」という。）が特定できる。このようにして特定される各音韻形態のそれぞれの形容詞対評価尺度に基づいて、音象徴語Ｗ２に対応する第２の形容詞対評価尺度は、あらかじめ計算することができる。したがって、音象徴語Ｗ２は、データベースＤＢＳにおいて、第２の形容詞対評価尺度と紐付けできる。
【００６８】
そして、リスト生成部Ｆ２は、第１の形容詞対評価尺度と、第２の形容詞対評価尺度との類似度を計算するのが望ましい。類似度の計算は、例えば、コサイン尺度等によって計算される。
【００６９】
＜全体処理例＞
図９は、第２実施形態における全体処理例を示すフローチャートである。
【００７０】
＜画像又は色彩の取得例＞
ステップＳ１１では、情報処理システム１は、入力画面上からのユーザＵＲの操作によって画像ＩＭＧ又は色彩ＣＬＲを取得する。例えば、画像ＩＭＧは、第１実施形態と同様に、入力画面ＰＮＬ２等によって取得される。また、色彩ＣＬＲは、色を指定できる操作画面又はＲＧＢ値等を入力する操作等によって取得される。
【００７１】
＜画像又は色彩に応じる形容詞対評価尺度の算出例＞
ステップＳ１２では、情報処理システム１は、取得された画像ＩＭＧ又は色彩ＣＬＲに応じた第１の形容詞対評価尺度を算出する。
【００７２】
＜音象徴語リストの生成例＞
ステップＳ１３では、情報処理システム１は、算出された第１の形容詞対評価尺度に基づいて、音象徴語Ｗ２を複数選択して音象徴語リストＬＩ２を生成する。
【００７３】
＜音象徴語リストから所定の条件に応じて複数のデータを選択して出力テキストを生成する例＞
ステップＳ１４では、情報処理システム１は、あらかじめ設定される所定の条件に応じて音象徴語を音象徴語リストから選択して出力テキストを生成する。なお、所定の条件は、例えば、第１実施形態と同様である。
【００７４】
＜変形例＞
未知語がある場合には、未知語の影響度及び色彩ベクトル等が推定されてもよい。例えば、未知語の影響度は、プリミティブワードの影響度と、類似度とを乗算して計算される値である。一方で、未知語の色彩ベクトルは、プリミティブワードの色彩ベクトルと、類似度とを乗算して計算される値である。
【００７５】
プリミティブワードは、色彩と結びつきのある単語である。
【００７６】
未知語は、コーパスに出現するプリミティブワード以外の言葉である。
【００７７】
具体的には、まず、「水泳」という言葉が未知語であって、プリミティブワードが「海」及び「夏」であるとする。そして、「水泳」と、「海」との類似度が「０．７」であるとし、「水泳」と、「夏」との類似度が「０．９」であるとする。なお、プリミティブワードと、未知語との類似度は、潜在的意味分析（Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、ＬＳＡ）に基づくコサイン類似度等である。
【００７８】
この例では、「水泳」の影響度は、「海」の影響度に類似度である「０．７」を乗じた値と、「夏」の影響度に類似度である「０．９」を乗じた値とを加算し、「水泳」に関するプリミティブワードの総数である「２」で除算した値となる。
【００７９】
また、「水泳」の色彩ベクトルは、「海」の色彩ベクトルに類似度である「０．７」を乗じた値と、「夏」の色彩ベクトルに類似度である「０．９」を乗じた値とを加算し、「２」で除算した値となる。
【００８０】
＜第３実施形態＞
第３実施形態では、情報処理システム１は、再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（以下「ＲＮＮ」という。））に基づいて出力テキストＤＯＵＴを生成する。以下、図９に示す全体処理にＲＮＮによる処理を適用する例で説明する。
【００８１】
＜全体処理例＞
図１０は、第３実施形態における全体処理例を示すフローチャートである。図９と比較すると、図示する処理は、ステップＳ１４がステップＳ２１となる点が異なる。以下、第２実施形態と異なる点を中心に説明する。
【００８２】
＜ＲＮＮによる出力テキストの生成例＞
ステップＳ２１では、情報処理システム１は、音象徴語リスト等からＲＮＮによって複数のデータを選択して出力テキストを生成する。
【００８３】
具体的には、まず、ステップＳ１３で、「赤い」、「りんご」及び「クリスマス」という単語が抽出され、リスト化されたとする。この場合には、情報処理システム１は、ＲＮＮによって、「赤いりんごをクリスマスに食べる。」という出力テキストを生成する。
【００８４】
ＲＮＮを用いると、情報処理システム１は、学習データにおける特有の単語の使い方を学習できる。したがって、例えば、歌詞を生成する場合には、情報処理システム１は、歌詞ならではの単語の使い方を学習し、歌詞を生成する場合において、連続した単語の中で、ある単語の次に来る単語の出現確率を予測できる。
【００８５】
また、ＲＮＮを用いると、情報処理システム１は、過去の状態を加味して学習が可能となる。そのため、フィードフォワード（Ｆｅｅｄ  Ｆｏｒｗａｒｄ）に処理を行う、いわゆる通常のニューラルネットワークを用いる場合と比較して、ＲＮＮを用いると、情報処理システム１は、時系列の流れにおいて、言葉の意味を予測したり、分類したりすることができる。特に、文脈上、次に来る言葉が異なる場合において、情報処理システム１は、精度良く言葉を予測できる。
【００８６】
ほかにも、ＲＮＮを用いると、入力及び出力を可変長とすることができる。
【００８７】
なお、全体処理には、ＲＮＮが適用されるに限られない。すなわち、全体処理には、ＲＮＮ以外の文章作成に利用可能な種々の公知の機械学習方法が適用できる。
【００８８】
＜まとめ＞
以上のように、例えば、画像ＩＭＧ、色彩ＣＬＲ又は形容詞対評価尺度ＡＤＪが取得できると、情報処理システム１は、画像ＩＭＧ、色彩ＣＬＲ又は形容詞対評価尺度ＡＤＪが示すイメージに合う単語Ｗ１又は音象徴語Ｗ２を特定できる。このようにして、特定された単語Ｗ１又は音象徴語Ｗ２を利用して、情報処理システム１は、出力テキストＤＯＵＴを生成する。
【００８９】
また、出力テキストＤＯＵＴは、歌詞等でもよい。このような場合には、作曲する歌のイメージを示す画像ＩＭＧ等が情報処理システム１に入力される。
【００９０】
このように、画像ＩＭＧ、色彩ＣＬＲ又は形容詞対評価尺度ＡＤＪによって、商品の使用場面又は商品コンセプト等の抽象的なイメージから、情報処理システム１は、広告コピー等を示す出力テキストＤＯＵＴを生成できる。
【００９１】
情報処理システム１は、小説又は漫画等の文章を生成し、出力してもよい。また、情報処理システム１は、チャットｂｏｔ等の対話システムに応用されてもよい。
【００９２】
＜他の実施形態＞
なお、全体処理は、図示する順序に限られない。例えば、各処理の一部又は全部は、並列又は図示する順序とは異なる順序で行われてもよい。また、各処理は、複数の情報処理装置によって、冗長、分散、並列、仮想化又はこれらを組み合わせて実行されてもよい。
【００９３】
なお、本発明に係る情報処理方法は、プログラムによって実現されてもよい。すなわち、プログラムは、１以上の情報処理装置を含む情報処理システム等であるコンピュータに各処理を実行させるためのコンピュータプログラムである。
【００９４】
したがって、プログラムに基づいて情報処理方法が実行されると、コンピュータが有する演算装置及び制御装置は、各処理を実行するため、プログラムに基づいて演算及び制御を行う。また、コンピュータが有する記憶装置は、各処理を実行するため、プログラムに基づいて、処理に用いられるデータを記憶する。
【００９５】
また、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されて頒布することができる。なお、記録媒体は、磁気テープ、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク又は磁気ディスク等のメディアである。また、記録媒体は、補助記憶装置等でもよい。さらに、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。
【００９６】
以上、本発明の好ましい実施形態の具体例について詳述したが、本発明は、図面に記載された実施形態等に限定されない。すなわち、特許請求の範囲に記載された本発明の広範な要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。
【符号の説明】
【００９７】
１            情報処理システム
ＤＩＮ        入力テキスト
ＤＯＵＴ      出力テキスト
ＵＲ          ユーザ
ＩＭＧ        画像
ＣＬＲ        色彩
ＡＤＪ        形容詞対評価尺度
Ｗ１          単語
Ｗ２          音象徴語
ＬＩ１        単語リスト
ＬＩ２        音象徴語リスト
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2019021285.tif 000009
【図８】
2019021285.tif 000010
【図９】
2019021285.tif 000011
【図１０】
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