(57)【要約】【課題】多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与する。【解決手段】発話解析部１１が、対象発話文を形態素解析すると共に、各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する。特徴量抽出部１２が、対象発話文から、機能語の文字数の所定割合を被覆する様々なＮの文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて対象発話文の形態素解析結果を抽象化した単語列から、文末表現の単語数の所定割合を被覆する様々なＮの単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する。対話行為付与部４１が、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、対象発話文に対話行為のタイプを付与する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、
前記複数の学習用発話文の各々から、前記発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するモデル学習部と、
を含む対話行為付与モデル学習装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出部は、前記形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の平均及び標準偏差に基づいて、前記文字Ｎ−ｇｒａｍの複数の文字数の各々を定める請求項１記載の対話行為付与モデル学習装置。
【請求項３】
発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、
前記複数の学習用発話文の各々から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するモデル学習部と、
を含む対話行為付与モデル学習装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の平均及び標準偏差に基づいて、前記単語Ｎ−ｇｒａｍの複数の単語数の各々を定める請求項３記載の対話行為付与モデル学習装置。
【請求項５】
発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、
前記対象発話文から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により前記複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、前記特徴量抽出部により前記対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、前記対象発話文に対して対話行為のタイプを付与する対話行為付与部と、
を含む対話行為付与装置。
【請求項６】
発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するステップと、
特徴量抽出部が、前記複数の学習用発話文の各々から、前記発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、
モデル学習部が、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するステップと、
を含む対話行為付与モデル学習方法。
【請求項７】
発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するするステップと、
特徴量抽出部が、前記複数の学習用発話文の各々から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、
モデル学習部が、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するステップと、
を含む対話行為付与モデル学習方法。
【請求項８】
発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するステップと、
特徴量抽出部が、前記対象発話文から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、
対話行為付与部が、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により前記複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、前記特徴量抽出部により前記対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、前記対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するステップと、
を含む対話行為付与方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の対話行為付与モデル学習装置を構成する各部として機能させるための対話行為付与モデル学習プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項５記載の対話行為付与装置を構成する各部として機能させるための対話行為付与プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対話行為付与モデル学習装置、対話行為付与装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人と人、または人と対話システム（対話エージェント）との対話におけるユーザの発話に対して、対話におけるその発話の意図を示す対話行為のタイプを付与することを、対話行為付与と呼ぶ。例えば、「こんにちは」という発話文に対して、「挨拶」という対話行為のタイプを付与する。対話行為付与は、対話システムにおいて、ユーザの意図を理解し、対話制御を正しく行うために重要な技術の一つである。対話行為を複数種類のタイプに分類した対話行為セットとしては、各々の研究で研究者が独自に開発したものが用いられることが多い。例えば、ＤＡＭＳＬという対話行為セットが提案されている（例えば、非特許文献１参照）。ＤＡＭＳＬの対話行為セットは、電話で繋がった面識のない話者が、ある話題に沿って自由に行った対話におけるユーザの発話に付与するためのものである。対話行為付与の対象となっている発話は、ユーザが自由に話した雑談に近い対話における発話となっている。このような雑談に近い対話における発話に対しては、ＤＡＭＳＬの対話行為セットを参考に作られた対話行為セットを用いる場合が多い。
【０００３】
従来の対話行為付与においては、ユーザの発話文を形態素解析し、発話文に含まれる形態素や、発話直前の対話行為、文字数、単語Ｎ−ｇｒａｍなどの特徴量を抽出している。そして、対話行為のタイプが付与された発話文から抽出した特徴量を用いて、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、条件付き確率場（ＣＲＦ）等の機械学習の手法によって、対話行為付与のために用いるモデルを学習する。そして、学習したモデル、及び対話行為のタイプが未知の発話文から抽出した特徴量を用いて、対話行為のタイプが未知の発話に対して対話行為のタイプを付与する（例えば、非特許文献２参照）。非特許文献２に記載の技術では、非特許文献１に記載のＤＡＭＳＬの対話行為セットをベースとした独自の対話行為セットを用い、ＣＲＦを使って対話行為のタイプを自動付与している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Stolcke, Andreas, et al. "Dialogue act modeling for automatic tagging and recognition of conversational speech." Computational linguistics 26.3(2000):339-373.
【非特許文献２】磯村直樹、鳥海不二夫、石井健一郎、“対話エージェント評価におけるタグ付与の自動化”、電子情報通信学会論文誌Ａ、Vol.92、No.11、pp.795-805、2009．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）に投稿されたユーザの発言（ｔｗｅｅｔ）のような、口語に近い多様でくだけた表現を含む発話を、対話行為付与の対象に含めたい場合、以下に示すような二つの問題がある。
【０００６】
一つ目の問題は、例えば、ｔｗｅｅｔのような多様でくだけた表現を含む発話には様々な表現が頻出するため、従来技術のように、発話の特徴量として単語Ｎ−ｇｒａｍを用いた場合、事前に学習データとして十分な量を集めることが難しく、スパース性が問題となる点である。
【０００７】
二つ目の問題は、例えば、ｔｗｅｅｔのような多様でくだけた表現を含む発話では、ひらがなが多用される傾向が強く、このような場合、形態素解析において正確な単語区切り箇所ではない箇所で細かく分かち書きされ、形態素解析の間違いを起こすことが多い。そのため、発話の特徴量として形態素解析の結果から抽出される単語Ｎ−ｇｒａｍの信用性が低下する場合があるという点である。
【０００８】
例えば、「おばぁちゃんちから帰ってるーっ」というｔｗｅｅｔに対する形態素解析結果の一例を下記に示す。下記の例では、一番左の項目から順に、分かち書き、品詞情報、標準表記、終止形（存在する場合のみ）、仮名表記、カテゴリを表しており、一行が一単語に対応する。三行目の「ちか」は品詞情報が「名詞：名：固有」となっており、「人物名である」と誤解析されている。
【０００９】
お  冠名詞  御  オ  [2535][][]
ばぁちゃん  名詞  お祖母さん  バアチャン  [83,49,65][][]
ちか  名詞：名：固有  ちか  チカ  [49][70][]
ら  名詞接尾辞：名詞  ら  ラ  [42,2606][][]
帰  動詞語幹：Ｒ  帰  帰る  カエ  [2175][][18,19]
っ  動詞活用語尾  っ  ッ  [][][]
て  動詞接尾辞：接続：連用  て  テ  [][][]
る  動詞接尾辞：終止  る  ル  [][][]
ー  終助詞  ー  ー  [][][]
っ  終助詞  っ  ッ  [][][]
【００１０】
上記の例のｔｗｅｅｔは、本来は「おばあちゃんの家から帰っている」という意味であり、下記のように形態素解析されるべきであるが、ひらがなが多用されていることにより、正しい解析結果が得られていない。
【００１１】
おばあちゃん  名詞  お祖母さん  オバアチャン  [83、65、49][][]
家  名詞接尾辞：名詞  家  カ  [447,865,73,387][][]
から  格助詞：連用  から  カラ  [][][]
帰  動詞語幹：Ｒ  帰  帰る  カエ  [2175][][18,19]
っ  動詞活用語尾  っ  ッ  [][][]
て  動詞接尾辞：接続：連用  て  テ  [][][]
る  動詞接尾辞：終止  る  ル  [][][]
【００１２】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる対話行為付与モデル学習装置、対話行為付与装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る対話行為付与モデル学習装置は、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、前記複数の学習用発話文の各々から、前記発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するモデル学習部と、を含んで構成されている。
【００１４】
第１の発明に係る対話行為付与モデル学習装置によれば、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する。次に、特徴量抽出部が、複数の学習用発話文の各々から、発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する。そして、モデル学習部が、複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習する。
【００１５】
このように、機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍ、及び意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から抽出した単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として用いることにより、形態素解析の間違いによる単語Ｎ−ｇｒａｍの信頼性の低下を抑制し、学習データのスパース性を解消することができるため、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる対話行為付与モデルを学習することができる。
【００１６】
また、第１の発明において、前記特徴量抽出部は、前記形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の平均及び標準偏差に基づいて、前記文字Ｎ−ｇｒａｍの複数の文字数の各々を定めることができる。これにより、対話行為付与に重要な機能語の文字数を考慮した文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出することができ、ひらがなが多用された発話などで細かく分かち書きされた形態素解析間違いを回避するような特徴量を抽出することができる。
【００１７】
また、第２の発明に係る対話行為付与モデル学習装置は、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、前記複数の学習用発話文の各々から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するモデル学習部と、を含んで構成されている。
【００１８】
第２の発明に係る対話行為付与モデル学習装置によれば、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する。次に、特徴量抽出部が、複数の学習用発話文の各々から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する。そして、モデル学習部が、複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習する。
【００１９】
このように、文字Ｎ−ｇｒａｍ、及び意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から、文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出することにより、形態素解析の間違いによる単語Ｎ−ｇｒａｍの信頼性の低下を抑制し、学習データのスパース性を解消することができるため、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる対話行為付与モデルを学習することができる。
【００２０】
また、第２の発明において、前記特徴量抽出部は、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の平均及び標準偏差に基づいて、前記単語Ｎ−ｇｒａｍの複数の単語数の各々を定めることができる。これにより、学習データのスパース性を解消しつつ、対話行為付与に特に重要な文末表現の単語数を考量した特徴量を抽出することができる。
【００２１】
また、第３の発明に係る対話行為付与装置は、発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、前記対象発話文から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により前記複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、前記特徴量抽出部により前記対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、前記対象発話文に対して対話行為のタイプを付与する対話行為付与部と、を含んで構成されている。
【００２２】
第３の発明に係る対話行為付与装置によれば、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する。次に、特徴量抽出部が、対象発話文から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する。そして、対話行為付与部が、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、特徴量抽出部により複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、特徴量抽出部により対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、対象発話文に対して対話行為のタイプを付与する。
【００２３】
このように、文字Ｎ−ｇｒａｍ、及び意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出することにより、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる。
【００２４】
また、第４の発明に係る対話行為付与モデル学習方法は、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するステップと、特徴量抽出部が、前記複数の学習用発話文の各々から、前記発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、モデル学習部が、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するステップと、を含む方法である。
【００２５】
また、第５の発明に係る対話行為付与モデル学習方法は、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するするステップと、特徴量抽出部が、前記複数の学習用発話文の各々から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、モデル学習部が、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するステップと、を含む方法である。
【００２６】
また、第６の発明に係る対話行為付与方法は、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するステップと、特徴量抽出部が、前記対象発話文から、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、対話行為付与部が、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により前記複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、前記特徴量抽出部により前記対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、前記対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するステップと、を含む方法である。
【００２７】
また、第７の発明に係る対話行為付与モデル学習プログラムは、コンピュータを、上記の対話行為付与モデル学習装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【００２８】
また、第８の発明に係る対話行為付与プログラムは、上記の対話行為付与装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２９】
以上説明したように、本発明の対話行為付与モデル学習装置、対話行為付与装置、方法、及びプログラムによれば、形態素解析結果から抽出した文字Ｎ−ｇｒａｍ、及び意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から抽出した単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として用い、文字Ｎ−ｇｒａｍの文字数及び単語Ｎ−ｇｒａｍの単語数の少なくとも一方を様々な値とすることにより、形態素解析の間違いによる単語Ｎ−ｇｒａｍの信頼性の低下を抑制し、学習データのスパース性を解消することができるため、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本実施の形態に係る対話行為付与装置の構成を示すブロック図である。
【図２】対話行為セットの一例を示す図である
【図３】学習用発話文の一例を示す図である。
【図４】本実施の形態における学習処理の内容を示すフローチャートである。
【図５】発話文の抽象化の一例を示す図である。
【図６】本実施の形態における付与処理の内容を示すフローチャートである。
【図７】正解率を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００３２】
本実施の形態に係る対話行為付与装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する学習処理及び付与処理を実行するための対話行為付与プログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。ＣＰＵが対話行為付与プログラムを、内部記憶装置であるＲＯＭから読み込んで実行することにより、コンピュータが対話行為付与装置１０として機能する。
【００３３】
対話行為付与装置１０は、機能的には、図１に示すように、学習部２０及び付与部４０を含んだ構成で表すことができる。学習部２０は、さらに、発話解析部１１、特徴量抽出部１２、及びモデル学習部２１を含んだ構成で表すことができる。また、付与部４０は、さらに、発話解析部１１、特徴量抽出部１２、及び対話行為付与部４１を含んだ構成で表すことができる。発話解析部１１及び特徴量抽出部１２は、学習部２０及び付与部４０に共通の機能部である。
【００３４】
発話解析部１１には、対話におけるユーザの発話文（テキストデータ）が入力される。発話解析部１１は、入力された発話文に対して形態素解析を行って、分かち書きや品詞情報等の形態素解析結果を得る。また発話解析部１１は、形態素解析結果の各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する。意味体系とは、意味が近い単語をまとめてカテゴリ化したものである。
【００３５】
例えば、形態素解析器にＮＴＴが作成したＪＴＡＧを用いた場合には、分かち書きや品詞情報と共に、日本語語彙大系の意味体系におけるカテゴリを付与することができる。下記は、「こんにちは」という発話文の解析結果である。
【００３６】
こんにちは  独立詞  今日は  コンニチハ  [1714][][]
【００３７】
上記の例では、意味体系におけるカテゴリは、行末のブラケット内に意味体系におけるカテゴリのＩＤで表記しており、「１７１４」が、「こんにちは」の意味体系におけるカテゴリを表すＩＤである。なお、意味体系としては、例えば、日本語語彙大系の意味体系のうち、一般名詞意味体系を用いてもよいし、日本語語彙大系以外にも、日本語ＷｏｒｄＮｅｔなど、他の意味体系を用いてもよい。
【００３８】
なお、意味体系のいずれのカテゴリにも属さない単語には、意味体系におけるカテゴリは付与しない。また、本実施の形態では、各単語について少なくとも一つの意味体系におけるカテゴリが付与されていればよい。そこで、解析の結果、複数の意味体系におけるカテゴリが付与された単語については、先頭のブラケット内の先頭のＩＤのみを解析結果に含めるようにしてもよい。または、解析結果には付与された全てのカテゴリのＩＤを含めておき、後段の処理で、解析結果に含まれる先頭のブラケット内の先頭のＩＤを使用するようにしてもよい。
【００３９】
発話解析部１１が学習部２０の発話解析部１１として機能する場合には、発話解析部１１は、対話行為のタイプが付与された大量の学習用発話文（テキストデータ）を入力として受け付ける。学習用発話文は、例えば、二人の話者がテキストチャットで行った対話を、「。」、「？」、「！」等で区切った一文を一発話として取得し、各発話に対して、人手により正解の対話行為のタイプを付与することにより作成することができる。対話行為のタイプは、例えば図２に示すような対話行為セットから選択して付与することができる。図２の例で、「自己開示」という対話行為のタイプには、「事実」、「経験」、「習慣」、「評価」、「欲求」、「予定」、及び「その他」という７つのサブカテゴリ（ｓｕｂ）が定義されており、サブカテゴリ「評価」はさらに、「ポジティブ」、「ネガティブ」、及び「ニュートラル」の３つの異なるサブカテゴリに分類される。
【００４０】
図３に、対話行為のタイプが付与された発話文の一例を示す。なお、図３の例では、サブカテゴリを有する対話行為のタイプは、「（上位のカテゴリ）＿（サブカテゴリ）」のように、アンダーバーを用いて表記している。以下の説明においても同様である。
【００４１】
発話解析部１１は、学習用発話文の各々に対して、上述の形態素解析及び意味体系におけるカテゴリの解析を行った解析結果を、学習用発話文の各々に付与された対話行為のタイプと共に特徴量抽出部１２へ受け渡す。
【００４２】
発話解析部１１が付与部４０の発話解析部１１として機能する場合には、発話解析部１１は、対話行為のタイプが未知の対象発話文（テキストデータ）を入力として受け付ける。発話解析部１１は、対象発話文に対して、上述の形態素解析及び意味体系におけるカテゴリの解析を行った解析結果を、特徴量抽出部１２へ受け渡す。
【００４３】
特徴量抽出部１２は、発話解析部１１から受け渡された解析結果を用いて、発話文の特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部１２は、発話解析部１１の解析結果に含まれる意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から、Ｎを様々な値とした単語Ｎ−ｇｒａｍを抽出し、オリジナル（抽象化する前）の発話文から、Ｎを様々な値とした文字Ｎ−ｇｒａｍを抽出し、これらの単語Ｎ−ｇｒａｍ及び文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量とする。
【００４４】
ここで、意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から単語Ｎ−ｇｒａｍを抽出するのは、上述のスパース性の問題に対応するためである。意味体系におけるカテゴリを用いることで、例えば、「うどん」と「ラーメン」とは同じ「麺類」に分類される。これにより、発話文に含まれる「うどん」という単語と「ラーメン」という単語とを同じ特徴量として扱うことができるため、素性が減り、結果的にスパース性を軽減することができる。形態素解析結果を抽象化した単語列は、発話解析部１１の解析結果において意味体系におけるカテゴリが付与されている単語をそのカテゴリ（上記の例では、カテゴリのＩＤ）に置き換えることで作成する。なお、対話行為のタイプを決定する要素として、一般名詞は強く影響せず、特徴量として抽象化しても問題がないであろうという仮定に基づき、品詞が一般名詞の単語のみを意味体系におけるカテゴリに置き換えてもよいし、適切な意味体系を用いることで、品詞が動詞の単語や機能語などを抽象化してもよい。また、品詞が動詞の単語を原型に変形する等の抽象化を行ってもよい。
【００４５】
また、Ｎを様々な値とした単語Ｎ−ｇｒａｍを抽出するのは、対話行為のタイプを決定するために重要な要素である内容語以外（機能語）、特に機能語の集合である文末表現を網羅した特徴量とするためである。ここで、文末表現とは、発話文に出現する最後の内容語から文末までの単語列を指す。単語Ｎ−ｇｒａｍを、文末表現を網羅した特徴量とするために、文末表現の単語数の所定割合を被覆するようなＮを決定する。例えば、学習用発話文集合に含まれる学習用発話文の各々における文末表現の単語数の平均値をμＷ、標準偏差をσＷとした場合、μＷ−３σＷ〜μＷ＋３σＷの範囲（被覆率99.73％）に含まれる正の整数をＮの値として決定することができる。μＷ＝2.5、σＷ＝1.5の場合、Ｎ＝１，２，・・・，７となる。すなわち、単語ｕｎｉｇｒａｍ、単語ｂｉｇｒａｍ、・・・、単語７−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出する。ただし、Ｎを大きくすれば大きくするほど、特徴量のスパース性が上がるが、上述のように、意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から単語Ｎ−ｇｒａｍを抽出することで、スパース性の問題に対処することができる。
【００４６】
例えば、実際のｔｗｅｅｔである「金はらってでもやりたくないわ」という発話文について、発話解析部１１で下記に示すように解析されたとする。対話行為のタイプの推定に役立ちそうな「でもやりたくない」といった表現を特徴量として保持するためには、単語Ｎ−ｇｒａｍをＮ＝７の長さで保持する必要がある。
【００４７】
金  名詞  金  カネ  [1190,934][][]
はら  動詞語幹：Ｗ  払  払う  ハラ  [1797,1876,1950,1999,2085][][19,23,20,16]
っ  動詞活用語尾  っ  ッ  [][][]
て  動詞接尾辞：接続：連用  て  テ  [][][]
でも  連用助詞  でも  デモ  [][][]
や  動詞語幹：Ｒ  や  やる  ヤ  [1260,1798,1906,2051][][]
り  動詞活用語尾  り  リ  [][][]
た  動詞接尾辞：形容詞語幹  た  たい  タ  [][][]
く  形容詞接尾辞：連用  く  ク  [][][]
な  形容詞語幹：アウオ段  な  ない  ナ  [1597,2426][][]
い  形容詞接尾辞：接続  い  イ  [][][]
わ  接続接尾辞：終止  わ  ワ  [][][]
。  句点  。  [][][]
【００４８】
また、Ｎを様々な値とした文字Ｎ−ｇｒａｍを抽出するのは、ひらがなが多用された発話文のように、形態素解析において正確な単語区切りではない箇所で細かく分かち書きされて、形態素解析間違いを起こすことによる単語Ｎ−ｇｒａｍの信用性の低下を解消するためである。ｔｗｅｅｔなどの発話文のように、新聞記事などに比べひらがなが多用された発話文では、形態素解析において細かく分かち書きされる傾向にあるため、特徴量として長い単語Ｎ−ｇｒａｍを保持しなければ、その発話の意味を把握できない場合がある。
【００４９】
前述した「おばぁちゃんちから帰ってるーっ」のように形態素解析間違いを起こしている場合は、文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として用いることが有効である。単語Ｎ−ｇｒａｍだけでは、文中の「ちか」が「名詞：名：固有」の「ちか」として処理され、誤った特徴量を抽出してしまう。しかし、文字Ｎ−ｇｒａｍでは、表記のままが特徴量として保持される。文字Ｎ−ｇｒａｍを、形態素解析間違いを回避する特徴量とするために、機能語の文字数の所定割合を被覆するようなＮを決定する。例えば、形態素解析器の辞書中に含まれる機能語の文字数の平均値をμＣ、標準偏差をσＣとした場合、μＣ〜μＣ＋１σＣの範囲（被覆率68.3％）に含まれる整数、及びその前後±１の整数をＮの値として決定することができる。マイナス方向（μＣ−１σＣ）の文字Ｎ−ｇｒａｍを用いないのは、文字数の少ない文字列は特徴として意味がないためである。また、単語Ｎ−ｇｒａｍほど被覆率を高く持たないのは、文字Ｎ−ｇｒａｍは形態素解析間違いを補完することを目的としており、バリエーションを多くもつ必要がないためである。例えば、μＣ＝3.4、σＣ＝1.5の場合、Ｎ＝３，４，５となる。すなわち、文字ｔｒｉｇｒａｍ、文字４−ｇｒａｍ、文字５−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出する。
【００５０】
特徴量抽出部１２は、学習用発話文から特徴量を抽出した場合には、抽出した特徴量と、その学習用発話文に付与された対話行為のタイプとをペアにした学習データの集合を、モデル学習部２１へ受け渡す。また、対象発話文から特徴量を抽出した場合には、抽出した特徴量を対話行為付与部４１へ受け渡す。
【００５１】
モデル学習部２１は、特徴量抽出部１２から受け渡された学習データの集合を用いて、対象発話文に対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデル３０を学習する。モデルの学習は、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、条件付き確率場（ＣＲＦ）等の機械学習の手法を用いることができる。モデル学習部２１は、学習した対話行為付与モデル３０を所定の記憶領域に記憶する。
【００５２】
対話行為付与部４１は、モデル学習部２１で学習した対話行為付与モデル３０と、特徴量抽出部１２から受け渡された対象発話文の解析結果から抽出した特徴量とを用い、対象発話文に対する適切な対話行為を出力する。例えば、線形ＳＶＭにより学習された対話行為付与モデル３０を用いて、対象発話文から抽出した特徴量に対する対話行為のタイプの各々のスコアを算出し、スコアが上位Ｎ件の対話行為のタイプを、例えば下記に示すような対話行為Ｎベストとして出力する。
【００５３】
＜対話行為Ｎベスト（Ｎ＝３）＞
１位：質問＿評価
２位：自己開示＿評価
３位：共感
【００５４】
次に、本実施の形態に係る対話行為付与装置１０の作用について説明する。対話行為付与装置１０に学習用発話文集合が入力されると、対話行為付与装置１０において、図４に示す学習処理が実行され、対話行為付与モデル３０が学習される。学習された対話行為付与モデル３０が所定の記憶領域に記憶された状態で、対話行為付与装置１０に対象発話文が入力されると、対話行為付与装置１０において、図６に示す付与処理が実行される。以下、各処理について詳述する。
【００５５】
まず、図４に示す学習処理のステップ１００で、発話解析部１１が、入力された学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析された各単語の意味体系におけるカテゴリを解析し、解析結果を特徴量抽出部１２へ受け渡す。学習用発話文の一つが、例えば「中学校に行きます」であった場合、例えば下記に示すような解析結果を出力する。
【００５６】
中学校  名詞  学校  ガッコウ  [405,367][][]
に  格助詞：連用  に  ニ  [][][]
行  動詞語幹：ＩＫＵ  行  行く  イ  [2132,2053][][15,29,32,20,5]
き  動詞活用語尾  き  キ  [][][]
ます  動詞接尾辞：終止  ます  マス  [][][]
【００５７】
次に、ステップ１０２で、特徴量抽出部１２が、発話解析部１１から受け渡された学習用発話文の各々から、特徴量として文字Ｎ−ｇｒａｍを抽出する。上述したように、形態素解析器の辞書中に含まれる機能語の文字数の平均及び標準偏差に基づいて、Ｎ＝３，４，５と決定した場合には、上記の学習用発話文の例「中学校に行きます」から、「中−学−校」、「学−校−に」、「校−に−行」、「に−行−き」、「行−き−ま」、及び「き−ま−す」という文字ｔｒｉｇｒａｍ、「中−学−校−に」「学−校−に−行」、「校−に−行−き」、「に−行−き−ま」、及び「行−き−ま−す」という文字４−ｇｒａｍ、並びに「中−学−校−に−行」、「学−校−に−行−き」、「校−に−行−き−ま」、及び「に−行−き−ま−す」という文字５−ｇｒａｍを抽出する。
【００５８】
また、特徴量抽出部１２が、各学習用発話文の解析結果を用いて、各学習用発話文に含まれる品詞が動詞の単語を原型に変形し、意味体系におけるカテゴリのＩＤが付与されている単語をそのカテゴリのＩＤに置き換えることにより、図５に示すように、各学習用発話文の形態素解析結果を抽象化する。図５において、「ＩＤ：」に続く数値は意味体系におけるカテゴリを表す番号であり、例えば、「ＩＤ：４０５」は意味体系におけるカテゴリ「学校」を表している。
【００５９】
そして、特徴量抽出部１２が、学習用発話文の形態素解析結果を抽象化した単語列から、特徴量として単語Ｎ−ｇｒａｍを抽出する。上述したように、学習用発話文集合に含まれる文末表現の単語数の平均及び標準偏差に基づいて、Ｎ＝１，２，・・・，７と決定した場合には、上記の学習用発話文の例の場合、形態素解析結果を抽象化した単語列「ＩＤ：４０５−に−行く−ま−す」から、「ＩＤ：４０５」、「に」、「行く」、「ま」、及び「す」という単語ｕｎｉｇｒａｍ、「ＩＤ：４０５−に」、「に−行く」、「行く−ま」、及び「ま−す」という単語ｂｉｇｒａｍ、・・・、並びに「ＩＤ：４０５−に−行く−ま−す」という単語６−ｇｒａｍを抽出する。この例では発話文には６単語しか含まれていないため、単語７−ｇｒａｍは抽出されない。
【００６０】
そして、特徴量抽出部１２は、学習用発話文から抽出した特徴量と、その学習用発話文に付与された対話行為のタイプとをペアにした学習データの集合を、モデル学習部２１へ受け渡す。
【００６１】
次に、ステップ１０４で、モデル学習部２１が、特徴量抽出部１２から受け渡された学習データの集合を用いて、対象発話文に対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデル３０を学習し、学習した対話行為付与モデル３０を所定の記憶領域に記憶して、学習処理を終了する。
【００６２】
次に、図６に示す付与処理のステップ１１０で、発話解析部１１が、学習処理のステップ１００と同様に、入力された対象発話文を形態素解析すると共に、意味体系におけるカテゴリを解析し、解析結果を出力する。
【００６３】
次に、ステップ１１２で、特徴量抽出部１２が、学習処理のステップ１０２と同様に、対象発話文から、特徴量として文字Ｎ−ｇｒａｍを抽出する。また、特徴量抽出部１２が、対象発話文の形態素解析結果を抽象化した単語列から、特徴量として単語Ｎ−ｇｒａｍを抽出する。特徴量抽出部１２は、抽出した特徴量を対話行為付与部４１へ受け渡す。
【００６４】
次に、ステップ１１４で、対話行為付与部４１が、モデル学習部２１で学習され、所定の記憶領域に記憶された対話行為付与モデル３０と、特徴量抽出部１２から受け渡された対象発話文から抽出した特徴量とを用い、対象発話文に対する対話行為のタイプとして、例えば対話行為Ｎベストを出力し、付与処理を終了する。
【００６５】
以上説明したように、本実施の形態に係る対話行為付与装置によれば、意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列からＮを様々な値とした単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出すること、及びＮを様々な値とした文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出することにより、多様なくだけた表現を含む発話文を対象とする場合でも、学習データのスパース性を解消し、形態素解析の間違いによる単語Ｎ−ｇｒａｍの信頼性の低下を抑制することができ、精度良く対話行為のタイプを付与することができる。
【００６６】
ここで、本実施の形態に係る対話行為付与装置１０の出力結果の一例について説明する。学習用発話文は、二人の話者がテキストチャットで行った１２６０対話に含まれる、約６００００発話に対して、対話行為のタイプを付与して作成したものを用いた。意味体系におけるカテゴリには、日本語語彙大系の意味体系のうち、一般名詞意味体系を用いた。特徴量は、形態素解析結果を抽象化した単語列から抽出した単語Ｎ−ｇｒａｍ（Ｎ＝１，２，・・・，７）、及びオリジナルの発話文から抽出した文字Ｎ−ｇｒａｍ（Ｎ＝３，４，５）を用いた。
【００６７】
対象発話文「今日は何を食べましたか？」に対する対話行為Ｎベスト（Ｎ＝５）は下記に示す通りとなり、正しく、「質問＿事実」という対話行為のタイプが付与できていることがわかる。なお、各行の末尾の項目は対話行為付与モデル３０と対象発話文の解析結果から抽出した特徴量とから得られるスコアである。
【００６８】
１位：質問＿事実  0.668974
２位：質問＿情報提供  0.0726383
３位：確認  0.0428561
４位：自己開示＿経験  0.0387363
５位：質問＿経験  0.0351632
【００６９】
図７に、本実施の形態の手法（提案法）と比較対象となるベースラインのシステムによる手法（手法１及び手法２）との正解率の比較を示す。手法１は、分かち書きした単語ｕｎｉｇｒａｍを特徴量とし用いる手法、手法２は、文字ｔｒｉｇｒａｍ、文字４−ｇｒａｍ、単語ｕｎｉｇｒａｍ、及び単語ｂｉｇｒａｍを特徴量として用いる手法である。図７中の上限値とは、二人のアノテータの判定が一致した割合を表している。括弧内の数値は、上限値を１００％としたときの値を表しており、人の対話行為付与能力の何％をその手法で実現できたかを表している。
【００７０】
対象の発話文がｔｗｅｅｔの場合は、手法１及び手法２に対して、提案法の方が有意に精度が高い。学習データは、10-fold cross validationで評価した。結果として、手法１及び手法２でも既に十分な精度があり、提案法においてもその精度は下がっていない。つまり、提案法は、ｔｗｅｅｔのような、多様なくだけた表現が含まれる発話文に対しても、学習データのような通常のチャットでの発話文に対しても、頑健に対話行為付与が行えることがわかった。
【００７１】
このように、多様なくだけた表現が含まれる発話文に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができることにより、雑談対話システムのように、ユーザが何をしゃべるか事前に予測が難しい場合でも、ユーザの発話の意図を理解するこができ、システムが正確な返答をすることができるようになる。また、ｔｗｅｅｔなどの口語に近い発話の意図を理解することで、その意図に基づく発話の分類、要約、評判抽出などに応用することができる。
【００７２】
なお、本発明は、上記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。
【００７３】
例えば、上記実施の形態では、学習部２０と付与部４０とを同一のコンピュータで構成する場合について説明したが、それぞれ別のコンピュータで構成するようにしてもよい。この場合、学習部２０を構成するコンピュータは、本発明の対話行為付与モデル学習装置の一例であり、付与部４０を構成するコンピュータは、本発明の対話行為付与装置の一例である。
【００７４】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施の形態として説明したが、外部の記憶装置や記録媒体等に格納されたプログラムを随時読み込んで、またインターネットを介してダウンロードして実行するようにしてもよい。また、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７５】
１０   対話行為付与装置
１１   発話解析部
１２   特徴量抽出部
２０   学習部
２１   モデル学習部
３０   対話行為付与モデル
４０   付与部
４１   対話行為付与部
【図１】
2015001910.tif 000003
【図２】
2015001910.tif 000004
【図３】
2015001910.tif 000005
【図４】
2015001910.tif 000006
【図５】
2015001910.tif 000007
【図６】
2015001910.tif 000008
【図７】
2015001910.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成26年10月10日(2014.10.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、
前記複数の学習用発話文の各々から、前記発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するモデル学習部と、
を含む対話行為付与モデル学習装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出部は、前記形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の平均及び標準偏差に基づいて、前記文字Ｎ−ｇｒａｍの複数の文字数の各々を定める請求項１記載の対話行為付与モデル学習装置。
【請求項３】
発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、
前記複数の学習用発話文の各々から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するモデル学習部と、
を含む対話行為付与モデル学習装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の平均及び標準偏差に基づいて、前記単語Ｎ−ｇｒａｍの複数の単語数の各々を定める請求項３記載の対話行為付与モデル学習装置。
【請求項５】
発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、
前記対象発話文から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により前記複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、前記特徴量抽出部により前記対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、前記対象発話文に対して対話行為のタイプを付与する対話行為付与部と、
を含む対話行為付与装置。
【請求項６】
発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するステップと、
特徴量抽出部が、前記複数の学習用発話文の各々から、前記発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、
モデル学習部が、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するステップと、
を含む対話行為付与モデル学習方法。
【請求項７】
発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するするステップと、
特徴量抽出部が、前記複数の学習用発話文の各々から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、
モデル学習部が、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するステップと、
を含む対話行為付与モデル学習方法。
【請求項８】
発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するステップと、
特徴量抽出部が、前記対象発話文から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、
対話行為付与部が、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により前記複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、前記特徴量抽出部により前記対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、前記対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するステップと、
を含む対話行為付与方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の対話行為付与モデル学習装置を構成する各部として機能させるための対話行為付与モデル学習プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項５記載の対話行為付与装置を構成する各部として機能させるための対話行為付与プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る対話行為付与モデル学習装置は、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、前記複数の学習用発話文の各々から、前記発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するモデル学習部と、を含んで構成されている。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
第１の発明に係る対話行為付与モデル学習装置によれば、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する。次に、特徴量抽出部が、複数の学習用発話文の各々から、発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する。そして、モデル学習部が、複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
このように、機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍ、及び意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から抽出した複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として用いることにより、形態素解析の間違いによる単語Ｎ−ｇｒａｍの信頼性の低下を抑制し、学習データのスパース性を解消することができるため、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる対話行為付与モデルを学習することができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
また、第２の発明に係る対話行為付与モデル学習装置は、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、前記複数の学習用発話文の各々から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するモデル学習部と、を含んで構成されている。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
第２の発明に係る対話行為付与モデル学習装置によれば、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する。次に、特徴量抽出部が、複数の学習用発話文の各々から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する。そして、モデル学習部が、複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
このように、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍ、及び意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から、文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出することにより、形態素解析の間違いによる単語Ｎ−ｇｒａｍの信頼性の低下を抑制し、学習データのスパース性を解消することができるため、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる対話行為付与モデルを学習することができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
また、第３の発明に係る対話行為付与装置は、発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する発話解析部と、前記対象発話文から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する特徴量抽出部と、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により前記複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、前記特徴量抽出部により前記対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、前記対象発話文に対して対話行為のタイプを付与する対話行為付与部と、を含んで構成されている。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
第３の発明に係る対話行為付与装置によれば、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析する。次に、特徴量抽出部が、対象発話文から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出する。そして、対話行為付与部が、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、特徴量抽出部により複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、特徴量抽出部により対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、対象発話文に対して対話行為のタイプを付与する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
このように、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍ、及び意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出することにより、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
また、第４の発明に係る対話行為付与モデル学習方法は、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するステップと、特徴量抽出部が、前記複数の学習用発話文の各々から、前記発話解析部で形態素解析に用いた辞書に含まれる機能語の文字数の所定割合を被覆する複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍの各々を特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、モデル学習部が、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するステップと、を含む方法である。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
また、第５の発明に係る対話行為付与モデル学習方法は、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが各々既知の複数の学習用発話文の各々を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するするステップと、特徴量抽出部が、前記複数の学習用発話文の各々から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記複数の学習用発話文の各々の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、前記複数の学習用発話文の各々の文末表現の単語数の所定割合を被覆する複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、モデル学習部が、前記複数の学習用発話文の各々に対応する対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とのペアを学習データとして、対話行為のタイプが未知の対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するための対話行為付与モデルを学習するステップと、を含む方法である。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
また、第６の発明に係る対話行為付与方法は、発話解析部が、発話の内容が示す対話行為のタイプが未知の対象発話文を形態素解析すると共に、形態素解析により得られた各単語の意味体系におけるカテゴリを解析するステップと、特徴量抽出部が、前記対象発話文から、複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出し、前記発話解析部による各単語の意味体系におけるカテゴリの解析結果を用いて、前記対象発話文の形態素解析の結果を抽象化した単語列から、複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として抽出するステップと、対話行為付与部が、対話行為のタイプが既知の複数の学習用発話文の各々の対話行為のタイプと、前記特徴量抽出部により前記複数の学習用発話文の各々から抽出された特徴量とのペアを学習データとして学習した対話行為付与モデルと、前記特徴量抽出部により前記対象発話文から抽出された特徴量とを用いて、前記対象発話文に対して対話行為のタイプを付与するステップと、を含む方法である。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
以上説明したように、本発明の対話行為付与モデル学習装置、対話行為付与装置、方法、及びプログラムによれば、形態素解析結果から抽出した複数の文字数の文字Ｎ−ｇｒａｍ、及び意味体系におけるカテゴリを用いて形態素解析結果を抽象化した単語列から抽出した複数の単語数の単語Ｎ−ｇｒａｍを特徴量として用い、文字Ｎ−ｇｒａｍの文字数及び単語Ｎ−ｇｒａｍの単語数の少なくとも一方を様々な値とすることにより、形態素解析の間違いによる単語Ｎ−ｇｒａｍの信頼性の低下を抑制し、学習データのスパース性を解消することができるため、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与することができる、という効果が得られる。