(57)【要約】【課題】メッセンジャー対話基盤の感情分析方法を提示する。【解決手段】本発明の一実施形態において、本発明で提案するメッセンジャー対話基盤の感情分析方法は、感情分析をしようとする特定の相手に対するユーザのアンケート情報を格納するステップ、前記特定の相手と前記ユーザの対話内容を呼び込むステップ、前記アンケート情報と前記対話内容を分析して前記ユーザと前記特定の相手との感情分析をするステップ、前記感情分析をユーザに示すステップを含んでもよい。【選択図】図１
2015127932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
感情分析をしようとする特定の相手に対するユーザのアンケート情報を格納するステップ、
前記特定の相手と前記ユーザの対話内容を呼び込むステップ、
前記アンケート情報と前記対話内容を分析して前記ユーザと前記特定の相手との感情分析をするステップ、および
前記感情分析をユーザに示すステップ
を含む、メッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項２】
ユーザのアンケート情報を格納するステップは、前記アンケート情報を利用して前記特定の相手とユーザの対話内容の類型を決める請求項１に記載のメッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項３】
前記感情分析をユーザに示すステップは、複数の感情パラメータに対する数値を示し、特定の感情パラメータに対しては仮想コインを要求する請求項１に記載のメッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項４】
特定の相手とユーザの対話内容のパターンの種類を縮小するステップ、
前記対話内容の脈絡を把握して脈絡の種類を縮小するステップ、および
前記パターンの種類が縮小され、前記脈絡の種類が縮小された対話内容のパターンを認識するステップ
を含む、メッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項５】
前記特定の相手との対話内容のパターンの種類を縮小するステップは、前記対話内容を文法的および意味的機能別にグループ化するステップ、および、前記対話内容で感情とは関係なく特性や状況に応じて決まる要素を抽象的な単語に変換するステップを含む請求項４に記載のメッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項６】
前記パターンの種類を縮小するステップは、感情とは関係のないパターン情報は遺失させ、前記感情と関係のあるパターンの種類を減らす請求項５に記載のメッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項７】
前記対話内容の脈絡を把握して脈絡の種類を縮小するステップは、特定脈絡の種類に該当するパターンが前記対話内容で予め設定された回数で連続して登場しないときまでを１つの脈絡の種類として区別する請求項４に記載のメッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項８】
前記パターンの種類を縮小し、前記脈絡の種類を縮小した対話内容のパターンを認識するステップは、前記パターンの種類を縮小し、前記脈絡の種類を縮小した対話内容からパターンを抽出する請求項４に記載のメッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項９】
前記抽出されたパターンを利用して前記特定の相手のユーザに対する感情を対象として機械学習を実施する請求項８に記載のメッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【請求項１０】
前記脈絡の種類別にモデルが生成され、前記対話内容の形態に該当するパターンと前記対話内容に該当するパターンを区分する請求項９に記載のメッセンジャー対話基盤の感情分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストを基盤（ベース）としてある人物や事物に対する考えあるいは意見を分析する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、文とは単語が集まって文章をなし、文章が集まって１つの完成した文となるが、文をなす文章の基礎単位である単語は、１つの単語が他の単語とどのような関係を結んでいるかという問題と、文を書くために内容上においてどのような単語を選定するかという問題を内包している。このような２つの問題を解決する過程が文を執筆する過程で起こる現象であると通常は考えられており、この２つの過程のうちの２番目の問題、すなわち、どのような単語を選定するかという問題を集中的に分析すれば、その後に著者の感情を導き出すことができる。それぞれの単語は文章で併用され、状況に応じては他の意味を含んだりもするが、基本的には内在している単語自体の性向があることを知ることができる。したがって、著者はある性向が内在している単語を集中的に使用することができ、文学的、認知言語学的、精神分析学的に接近したとき、人間普遍の性向に合った単語の分析を通じて単語を分類する基準を設定することができ、その基準にしたがって単語を分類して著者の感情を分類できるようになる。
【０００３】
テキストを基盤として感情を分析する従来の技術は、主に、ＳＮＳ（ツイッター、フェースブック）を対象としてある人物や事物に対する考えあるいは意見を分析することに集中している。このような方法は、該当の事物や人物に対する直接的な意見を表示しなければ分析が不可能であるという限界がある。例えば、「私はあなたが好き」という文章から相手に対する肯定的な感情を知ることはできるが、「私はお腹がすいている」という文章からは相手に対する肯定的な感情を知ることはできない。恋人同士でない場合には、メッセンジャー対話において直接的に相手に好感を表現することはほとんどない。恋人同士であっても、人によっては毎日のように愛情表現をしない場合もある。このような場合、従来の技術では互いに対する感情を認知するのに問題がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が達成しようとする技術的課題は、感情が直接的に示されていない日常的なメッセンジャー対話の中から、ユーザと特定の相手に対する感情を分析することができる方法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】
【０００５】
本発明の一実施形態によれば、メッセンジャー対話基盤の感情分析方法は、感情分析をしようとする特定の相手に対するユーザのアンケート情報を格納するステップ、前記特定の相手と前記ユーザの対話内容を呼び込むステップ、前記アンケート情報と前記対話内容を分析して前記ユーザと前記特定の相手との感情分析をするステップ、前記感情分析をユーザに示すステップを含んでもよい。
【０００６】
ユーザのアンケート情報を格納するステップは、前記アンケート情報を利用して前記特定の相手とユーザの対話内容の類型を決めてもよい。
【０００７】
前記感情分析をユーザに示すステップは、複数の感情パラメータに対する数値を示し、特定の感情パラメータに対しては仮想コインを要求してもよい。
【０００８】
本発明の一実施形態によれば、本発明で提案するメッセンジャー対話基盤の感情分析方法は、特定の相手とユーザの対話内容のパターンの種類を縮小するステップ、前記対話内容の脈絡を把握して脈絡の種類を縮小するステップ、前記パターンの種類が縮小され、前記脈絡の種類が縮小された対話内容のパターンを認識するステップを含んでもよい。
【０００９】
前記特定の相手との対話内容のパターンの種類を縮小するステップは、前記対話内容を文法的および意味的機能別にグループ化するステップ、前記対話内容において感情とは関係なく特性や状況に応じて決まる要素を抽象的な単語に変換するステップを含んでもよい。
【００１０】
前記パターンの種類を縮小するステップは、感情とは関係のないパターン情報を遺失させ、前記感情と関係のあるパターンの種類を減らしてもよい。
【００１１】
特定の脈絡の種類に該当するパターンが対話内容において予め設定された回数で連続して登場しないときまでを１つの脈絡の種類として区別してもよい。
【００１２】
前記パターンの種類を縮小し、前記脈絡の種類を縮小した対話内容のパターンを認識するステップは、前記パターンの種類を縮小し、前記脈絡の種類を縮小した対話内容からパターンを抽出してもよい。
【００１３】
前記抽出されたパターンを利用し、前記特定の相手のユーザに対する感情を対象として機械学習を実施してもよい。
【００１４】
前記脈絡の種類別にモデルが生成され、前記対話内容の形態に該当するパターンと前記対話内容に該当するパターンを区分してもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の実施形態によれば、従来技術とは異なり、直接的な感情の表現ではなく日常的なメッセンジャーを用いる対話から互いに対する感情を分析することができる。該当の事物や人物に対する直接的な意見を表示しなくても、日常的なメッセンジャー対話の中から、ユーザと特定の相手に対する感情を分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係るアプリケーションの実行過程を説明するためのフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態に係るユーザのアンケート情報を格納する方法を説明するための図である。
【図３ａ】本発明の一実施形態に係る複数の感情パラメータに対する数値を示す方法を説明するための図である。
【図３ｂ】本発明の一実施形態に係る複数の感情パラメータに対する数値を示す方法を説明するための図である。
【図４】本発明の一実施形態に係るメッセンジャー対話基盤の感情分析方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係る対話内容をグループ化するステップを説明するための図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る対話内容を抽象化するステップを説明するための図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る脈絡の種類を縮小するステップを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態に係るアプリケーションの実行過程を説明するためのフローチャートである。
【００１９】
本発明の一実施形態に係るアプリケーションの実行過程は、感情分析をしようとする特定の相手に対するユーザのアンケート情報を格納するステップ１１０、特定の相手とユーザの対話内容を呼び込むステップ１２０、アンケート情報と対話内容を分析してユーザと特定の相手との感情分析をするステップ１３０、感情分析をユーザに示すステップ１４０を含んでもよい。
【００２０】
ステップ１１０で、感情分析をしようとする特定の相手に対するユーザのアンケート情報を格納してもよい。例えば、特定の相手を感情分析の対象として追加するために、ユーザが特定の相手に対してよく理解をしているか、特定の相手とユーザとの類似点が多いかなどのアンケート情報をユーザが入力して格納してもよい。感情分析をしようとする特定の相手を追加するとき、アンケート調査を通じて多様な分析モデルのうちのどのモデルに分析するかを選択してもよい。例えば、同じ内容の対話であったとしても、親密度の程度に応じて感情との連関関係がまったく異なる場合がある。したがって、アンケート調査を通じて関係をある程度規定し、その関係に合ったパターンを使用して分析を行ってもよい。このとき、アンケート情報は、その程度に応じた数値で入力されてもよい。このようなアンケート情報を利用して特定の相手とユーザの対話内容の類型を決めてもよい。対話内容の類型は、予め決められた複数の類型がアプリケーションに格納されていてもよい。
【００２１】
ステップ１２０において、特定の相手と前記ユーザの対話内容を呼び込んでもよい。メッセンジャーまたはＳＮＳなどで特定の相手と交わした対話内容を呼び込んでもよい。例えば、メッセンジャーまたはＳＮＳでの対話内容をＳＤカード（ＳＤメモリカード）に格納してもよい。これにより、アプリケーションを実行するとき、ＳＤカードに格納されている対話内容を利用して感情分析を実行してもよい。特定の相手とユーザの対話内容を呼び込む方法は、ＳＤカードに格納する方法の他にも、メールで送信する方法やこれと類似する方法を利用してもよい。
【００２２】
ステップ１３０で、アンケート情報と対話内容を分析してユーザと特定の相手との感情分析をしてもよい。対話内容でどのような単語を選定するかという問題を集中的に分析すれば、その後に著者の感情を導き出すことができる。このとき、同じ意味のメッセージであっても、他の単語を選択して表現してもよい。例えば、ご飯を食べたというメッセージを伝達するとき、特定の相手との親密度に応じて「うん！ご飯食べたよ」としてもよく、「ええ、食事は終えました」としてもよい。感情分析をするステップは、特定の相手とユーザの対話内容を、パターンの種類を縮小し、脈絡の種類を縮小し、パターンを認識する順で行ってもよい。例えば、対話内容を文法的および意味的機能別にグループ化し、対話内容で感情とは関係なく特性や状況に応じて決まる要素を抽象的な単語に変換してパターンの種類を縮小してもよい。この後、対話内容の脈絡を把握して脈絡の種類を縮小してもよい。このとき、脈絡の種類に該当するパターンが対話内容において予め設定された回数で連続して登場しないときまでを１つの脈絡の種類として区別してもよい。そして、パターンの種類が縮小され、前記脈絡の種類が縮小された対話内容のパターンを認識してもよい。このとき、パターンを抽出し、抽出されたパターンを利用し、前記特定の相手のユーザに対する感情を対象として機械学習を実施してもよい。これにより、脈絡の種類別にモデルが生成され、対話内容の形態に該当するパターンと対話内容に該当するパターンを区分してもよい。
【００２３】
ステップ１４０で、感情分析をユーザに示してもよい。このとき、複数の感情パラメータに対する数値を示し、特定の感情パラメータに対しては仮想コインを要求してもよい。例えば、特定感情パラメータは、愛情度分析、好感度分析、親密度分析などを含んでもよい。このような特定感情パラメータは、パーセンテージやグラフなどで示してもよい。
【００２４】
図２は、本発明の一実施形態に係るユーザのアンケート情報を格納する方法を説明するための図である。
【００２５】
図２（ａ）を参照すれば、アプリケーションを実行するとき、感情分析をしようとする特定の相手に対するユーザのアンケート情報を入力する過程を示している。例えば、複数のアンケート情報の質問（２１０ａ、２２０ａ、２３０ａ、２４０ａ、…）を表示してもよい。ユーザからこのようなアンケート情報に対する回答が入力された後、感情分析を実行するための対話内容の類型を決めてもよい。このとき、アンケート情報は、その程度に応じた数値２５０ａで入力されてもよい。例えば、「特定の相手とユーザは似ている点が多いか」という質問に対し、その程度に応じてまったくそうではない：１点〜極めてそうだ：７点の数値で入力されてもよい。
【００２６】
図２（ｂ）を参照すれば、アンケート情報に対する回答による対話類型を示している。対話内容の類型は、予め決められた複数の類型がアプリケーションに格納されていてもよい。ユーザから入力されたアンケート情報を利用して特定の相手とユーザの対話内容の類型を決めてもよい。言い換えれば、アンケート情報の入力過程では、感情分析をしようとする特定の相手を追加するとき、アンケート調査を通じて多様な分析モデルの中のどのモデルに分析するかを選択してもよい。例えば、同じ内容の対話であっても、親密度の程度に応じて感情との連関関係がまったく異なることがある。したがって、アンケート調査を通じて関係をある程度規定し、その関係に合うパターンを使用して分析してもよい。例えば、図２（ｂ）にはＩＶＯタイプ２１０ｂを示した。ＩＶＯタイプ２１０ｂとは、独立言、動詞、代名詞を多く使用する類型であってもよい。アンケート情報入力ステップを終えれば完了２２０ｂを押して次のステップに移動してもよく、ＩＶＯタイプ２１０ｂに基づいて感情分析を実行してもよい。
【００２７】
この後には、感情分析をしようとする特定の相手とユーザの対話内容を呼び込んでもよい。例えば、対話内容を呼び込もうとするメッセンジャーでの特定の相手とユーザの対話内容をＳＤカードに格納してもよい。これにより、ＳＤカードに格納されている対話内容を利用して感情分析を実行してもよい。特定の相手とユーザの対話内容を呼び込む方法は、ＳＤカードに格納する方法の他にも、メールで送信する方法やこれと類似する方法を利用してもよい。
【００２８】
図３ａ、図３ｂは、本発明の一実施形態に係る複数の感情パラメータに対する数値を示す方法を説明するための図である。特定の相手とユーザの対話内容を利用して感情分析を実行してもよい。感情分析をするステップは、特定の相手とユーザの対話内容を、パターンの種類を縮小し、脈絡の種類を縮小し、パターンを認識する順で行ってもよい。例えば、対話内容を文法的および意味的機能別にグループ化し、対話内容で感情とは関係なく特性や状況に応じて決まる要素を抽象的な単語に変換してパターンの種類を縮小してもよい。この後、対話内容の脈絡を把握して脈絡の種類を縮小してもよい。このとき、脈絡の種類に該当するパターンが対話内容で予め設定された回数で連続して登場しないときまでを１つの脈絡の種類として区別してもよい。そして、パターンの種類が縮小され、前記脈絡の種類が縮小された対話内容のパターンを認識してもよい。このとき、パターンを抽出し、抽出されたパターンを利用し、前記特定の相手のユーザに対する感情を対象として機械学習を実施してもよい。これにより、脈絡の種類別にモデルが生成され、対話内容の形態に該当するパターンと対話内容に該当するパターンを区分してもよい。このような過程を通じて感情分析を実行した後、複数の感情パラメータに対する数値をユーザに示してもよい。
【００２９】
図３ａ（ａ）を参照すれば、感情分析３１０ａに対する複数のパラメータをパーセンテージ３１４ａおよびグラフで示したものを確認することができる。感情分析３１０ａのパラメータは、愛情度分析３１１ａ、好感度分析３１２ａ、親密度分析３１３ａなどを含んでもよい。このようなパラメータに対する値はパーセンテージ３１４ａで示されてもよい。また、図３ａ（ｂ）に示すように、感情推移を日別、週別、月別に区分してグラフ３１０ｂで示してもよい。
【００３０】
図３ａ（ｃ）を参照すれば、感情分析を実行した後、関係培地３１０ｃを示してもよい。特定の相手とユーザの対話内容に基づき、互いにどのような関係にあるのか、またはどのような感情をもつのかを分析して示してもよい。
【００３１】
図３ｂ（ｄ）を参照すれば、感情分析を実行した後、特定の相手とユーザの対話内容分析３１０ｄ結果を示してもよい。例えば、図３ｂ（ｄ）に示すように、対話内容の主題３１１ｄ別にパーセンテージを示してもよい。対話内容の主題３１１ｄは、いたずら、連絡／関係、スケジュール、移動／位置、感情、コンディション、会社／職業、その他などを含んでもよい。対話内容の主題別にパーセンテージを分析してグラフ３１２ｄで示してもよい。
【００３２】
図３ｂ（ｅ）を参照すれば、感情分析を実行した後、相談分析３１０ｅを示してもよい。複数の相談分析（３１１ｅ、３１２ｅ、３１３ｅ、…）が示されているが、これに対する結果を見るために仮想コインが要求３１４ｅされてもよい。例えば、「相手があなたを潜在的恋愛対象であると思っているでしょうか？」３１１ｅという相談分析を示してもよい。このような分析の結果欄には、「タッチすれば、にんじん１つを使用して相談結果を見ることができます！」３１４ｅという案内文句が表示されるが、ここで、にんじんとは仮想コインであってもよい。このような仮想コインを決済すれば、相談分析の結果を確認することができる。
【００３３】
図４は、本発明の一実施形態に係るメッセンジャー対話基盤の感情分析方法を説明するためのフローチャートである。
【００３４】
メッセンジャー対話基盤の感情分析方法は、特定の相手とユーザの対話内容のパターンの種類を縮小するステップ４１０、対話内容の脈絡を把握して脈絡の種類を縮小するステップ４２０、パターンの種類が縮小され、脈絡の種類が縮小された対話内容のパターンを認識するステップ４３０を含んでもよい。
【００３５】
ステップ４１０で、特定の相手とユーザの対話内容のパターンの種類を縮小してもよい。パターンの種類の縮小は、対話内容で登場するパターンの種類を減らす過程である。言語の組み合わせによって生成されるメッセージの種類は無限であると言える程に多様である。言語の組み合わせが無限であれば、その中から探し出すことができるパターンと習慣の数も無限であると言える。このように無限かつ破片（断片）的（ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ）なパターンからすべての人の対話で一般的に適用される変数を探し出すことは困難であり、たとえ探し出せたとしても、過適合（ｏｖｅｒ  ｆｉｔｔｉｎｇ）などの問題を引き起こすことがある。したがって、可能なパターンの組み合わせの量を減らすことが、効果的にパターンを探し出して分析モデルの性能を高める必須要素となる。パターンの種類を縮小することによって感情と関係のないパターン情報を遺失させ、可能なパターンの種類を減らすことができる。このような過程を通じ、高い感情をもつ人に送信される対話内容の特性とパターンをより効果的に探し出すことができる。
【００３６】
このような対話内容のパターンの種類を縮小するステップは、対話内容を文法的および意味的機能別にグループ化するステップ、対話内容で感情とは関係なく特性や状況に応じて決まる要素を抽象的な単語に変換するステップを含んでもよい。
【００３７】
グループ化するステップにおいて、対話内容を文法的および意味的機能別にグループ化してもよい。グループ化とは、完全に同じであるか類似する文法的および意味的機能をするが形態は異なる形態素を１つのグループで束ねる過程である。このような過程を通じ、頻繁に使用される形態素の破片化現象を著しく減らすことができる。例えば、「行かれますか？」と「折られますか？」にそれぞれ入っている敬語型先語末語尾「れる」と「られる」は、文法的な機能は同じであるが、前にくる動詞によって形態が変わる。これを敬語型先語末語尾という１つのグループで束ねれば、破片化（断片化）を減らすことができる。
【００３８】
図５は、本発明の一実施形態に係る対話内容をグループ化するステップを説明するための図である。図５を参照すれば、原型とグループ化のリストを示している。グループ化は、＜ＨＩＧＨ＝ＥＰＨ＞５１０、＜ＴＯＷＡＲＤ＝ＪＫＭ＞５２０、＜ＷＩＴＨ＝ＪＣ＞５３０、＜ＯＲ＝ＪＣ＞５４０、＜ＷＩＴＨＷＨＯＭ＝ＪＣ＞５５０、＜ＦＵＴＵＲＥＧＧＡ＝ＥＦＮ＞５６０、＜ＳＰＣ０４＝ＭＵＮ＞５７０、＜ＳＭＬ０２＝ＥＭＯ＞５８０などを含んでもよい。例えば、対話内容に「〜れる」または「〜られる」のような敬語型先語末語尾が含まれている場合、これらは１つのグループ＜ＨＩＧＨ＝ＥＰＨ＞５１０としてグループ化されてもよい。
【００３９】
抽象的な単語に変換するステップは、対話内容で感情とは関係なく特性や状況に応じて決まる要素を抽象的な単語に変換することによってパターンの種類を減らす過程である。例えば、「風邪」、「寒気」、「頭痛」、「インフルエンザ」、「腹痛」などの単語は、個人的な状況によって選択されて対話内容に登場する単語である。このような単語のうちどのような疾病にかかったかは、感情分析には重要ではない場合がある。しかし、疾病と関連するパターンが対話に登場したかが重要になることはある。したがって、このような単語を「疾病」という単語に抽象化すれば、全体的なパターンの種類を減らすことができる。
【００４０】
図６は、本発明の一実施形態に係る対話内容を抽象化するステップを説明するための図である。図６を参照すれば、原型と抽象化のリストを示している。抽象化は、＜ＤＩＳＥＡＳＥ＝ＮＮＧ＞６１０、＜ＦＲＵＩＴ＝ＮＮＧ＞６２０、＜ＹＯＩＬ＝ＮＮＧ＞６３０などを含んでもよい。例えば、対話内容に「いちご」または「バナナ」が含まれている場合、これは＜ＦＲＵＩＴ＝ＮＮＧ＞６２０に抽象化されてもよい。このようなグループ化および抽象化ステップを通じてパターンの種類を縮小してもよい。
【００４１】
次に、ステップ４２０で、対話内容の脈絡を把握して脈絡の種類を縮小してもよい。これは、２人の間で起こる一連の対話から脈絡を把握し、脈絡別に対話を区別する過程である。対話内容では多様な脈絡と主題が存在する。例えば、初めは天気の話しから対話が始まり、その次には野球の話しをし、その後にはテストに関する話しをする場合がある。このような各対話の脈絡では、登場するパターンの領域が異なることがある。特定の脈絡では登場するパターンに限界があり、その他のパターンは脈絡の側面においてまったく登場しないことがある。例えば、「今日の天気はどう？」と問う天気の脈絡では、「そんなに寒くないみたい」とは回答できても、「テスト勉強中だよ」という回答はできない。天気の脈絡内では回答する人が多様な単語の中から選択して送信することができるが、天気の脈絡外にある単語は初めから選択の対象とはならない。このように対話に登場しないパターンであったとしても、このように「選択できる対象ではあるが選択されないパターン」（「寒い」、「暑い」、「温かい」など）と「脈絡上まったく選択されないパターン」（「テスト勉強」、「疲れる」など）を区分する必要があるため、脈絡の種類縮小を通じて対話内容を脈絡別に区分してもよい。このとき、各脈絡に該当するパターンを辞書（ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ）に予め格納してもよい。そして、特定の脈絡の種類に該当するパターンが対話内容において予め設定された回数で連続して登場しないときまでを１つの脈絡の種類として区別してもよい。
【００４２】
図７は、本発明の一実施形態に係る脈絡の種類を縮小するステップを説明するための図である。図７を参照すれば、脈絡とパターンのリストを示している。脈絡は、「スケジュール７１０」、「天気７２０」、「外見７３０」などを含んでもよい。例えば、対話内容に＜忙＝ＶＡ＞または＜余裕＝ＶＡ＞のパターンが含まれている場合、これは「スケジュール７１０」の脈絡として区別されてもよい。
【００４３】
ステップ４３０で、パターンの種類が縮小され、脈絡の種類が縮小された対話内容のパターンを認識してもよい。パターンの種類が縮小され、脈絡の種類が縮小された対話内容からパターンを抽出してもよい。そして、抽出されたパターンとアンケート情報に基づき、特定の相手のユーザに対する感情を対象として機械学習を実施してもよい。これにより、脈絡の種類別にモデルが生成され、対話内容の形態に該当するパターンと対話内容に該当するパターンを区分してもよい。
【００４４】
例えば、形態パターンの種類抽出は下記のとおりとなる。
【００４５】
１）分かち書きの割合：対話内容で正確な分かち書きの割合がどの程度か
２）非標準語類型パターン
−誤打：文字盤を打ち間違えて出るパターン
−故意的な非標準語：特定の語感や効果を与えるために使用した非標準語
−その他の非標準語：標準語が分からずに使用した非標準語
３）返答時間：質問形態のメッセージに平均で何分以内に返答したか
４）即答の割合：即答（３分以内）の割合が全体返答の何％に該当するか
５）最初の文字、最後の文字の割合：対話を始める文字と締め括る文字を送った割合
６）対話時間：対話を始めた時間と対話を締め括った時間
７）メッセージの平均の長さ
８）短答型／長文メッセージの割合
９）形態素の割合：各形態素種類がメッセージでそれぞれ何％を占めるか
【００４６】
また、内容パターンの種類の抽出は、各脈絡別にデータベースで一般化が可能な水準（１００回）以上登場したパターンを基準とし、最も長さが大きいパターンから優先的にパターンとして認識してもよい。これは、パターンの長さが大きいほど、特定の感情と状況において使用が限定される可能性が高いためである。
【００４７】
このようなメッセンジャー対話基盤の感情分析方法を利用することにより、表立って意味的には示されない含意と感情をテキストで分析することができる。また、感情だけではなく、テキストに直接的に明示されない要素を予測しようとするときに使用することができる。
【００４８】
上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素およびソフトウェア構成要素の組み合わせによって実現されてもよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答することができる異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてもよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してもよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データをアクセス、保存、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されると説明される場合もあるが、該当する技術分野において通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔ）および／または複数類型の処理要素を含んでもよい。例えば、処理装置は、複数のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。
【００４９】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｐｒｏｇｒａｍ）、コード（ｃｏｄｅ）、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、所望のとおりに動作するように処理装置を構成したり、独立的または結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置を命令したりしてもよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令またはデータを提供したりするために、ある類型の機械、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、物理的装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ  ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピュータ記録媒体または装置、または送信される信号波（ｓｉｇｎａｌ  ｗａｖｅ）に永久的または一時的に具体化（ｅｍｂｏｄｙ）されてもよい。ソフトウェアは、ネットワークによって連結したコンピュータシステム上に分散し、分散した方法によって格納されたり実行されたりしてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。
【００５０】
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行が可能なプログラム命令形態で実現されてコンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてもよい。コンピュータで読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特別に設計されて構成されたものであってもよく、コンピュータソフトウェア当業者に公知されて使用可能なものであってもよい。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｍｅｄｉａ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。上述したハードウェア装置は、実施形態の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されてもよく、その逆も同じである。
【００５１】
以上のように、実施形態を限定された実施形態と図面に基づいて説明したが、該当する技術分野において通常の知識を有する者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であることが理解できるであろう。例えば、説明された技術が説明された方法とは異なる順序で実行されたり、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法とは異なる形態で結合または組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。
【００５２】
したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。
【図１】
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【図２】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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