(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響モデルと認識結果単語単位変換部で作成した音声認識辞書と言語モデルとを用いて、複数の学習テキスト付き学習用音声を音声認識した音声認識結果を出力する音声認識部と、
上記学習テキストと上記音声認識結果を入力として、上記学習テキストを、長単位形態素解析した長単位モード単語から上記音声認識辞書と上記言語モデルを作成し、上記学習テキストを短単位形態素解析した短単位モード単語と上記長単位モード単語との間の単語単位変換テーブルを作成し、上記音声認識結果を上記長単位モード単語で出力する認識結果単語単位変換部と、
上記長単位モード単語が出現する学習用音声の通話数を、当該学習用音声の全通話数で除した単語出現頻度を計算する単語出現頻度計算部と、
各発話に含まれる各単語の単語出現頻度の平均値を、各発話の発話出現頻度として計算する発話出現頻度計算部と、
学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各発話の出現位置と発話出現頻度に基づいて複数の典型発話を抽出する典型発話抽出部と、
通話内での典型発話の出現位置の平均値を計算する典型発話出現位置計算部と、
複数の典型発話に含まれる各単語が、ある典型発話に含まれる頻度と、当該各単語が、典型発話以外のオペレータによるある発話に含まれる頻度とを求め、典型発話内にのみ偏って出現する特徴的単語を抽出する特徴的単語抽出部と、
を具備する用件区間抽出用特徴的単語学習装置。
【請求項２】
請求項１に記載した用件区間抽出用特徴的単語学習装置において、
上記認識結果単語単位変換部は、
上記学習テキストを長単位モードで形態素解析して長単位モード単語を出力する長単位形態素解析手段と、
上記学習テキストを短単位モードで形態素解析して短単位モード単語を出力する短単位形態素解析手段と、
上記長単位モード単語と短単位モード単語を入力として、上記長単位モード単語を上記短単位モード単語に変換、又は、上記短単位モード単語を上記長単位モード単語に変換する単語単位変換テーブルを生成する単語単位変換テーブル生成手段と、
上記長単位モード単語にその読みを付与した音声認識辞書を作成する単語辞書作成手段と、
上記学習テキストを入力とし、上記音声認識辞書を参照して単語のつながり易さを表す言語モデルを作成する言語モデル作成手段と、
上記音声認識部が出力する音声認識結果を、上記単語単位変換テーブルを参照して短単位モード単語に分割する長短変換手段と、
上記長短変換手段が出力する短単位モード単語を通話単位で保存し、当該短単位モード単語を外部にも開放する複数通話認識結果保存部と、
上記複数通話認識結果保存部に保存された短単位モード単語を上記単語単位変換テーブルを参照して長単位モード単語に変換して出力する短長変換手段と、
を備えることを特徴とする用件区間抽出用特徴的単語学習装置。
【請求項３】
請求項２に記載した用件区間抽出用特徴的単語学習装置において、
上記認識結果単語単位変換部は、
更に、
上記音声認識部が出力する音声認識結果と、上記短長変換部が出力する長単位モード単語と、を入力として上記音声認識結果と上記長単位モード単語との差分を検出して変換差分単語を出力する変換差分抽出手段、
を具備することを特徴とする用件区間抽出用特徴的単語学習装置。
【請求項４】
請求項２に記載した用件区間抽出用特徴的単語学習装置において、
上記認識結果単語単位変換部は、
更に、
上記音声認識部が出力する音声認識結果と上記長単位形態素解析手段が出力する長単位モード単語と上記短長変換部が出力する長単位モード単語とを入力として、上記音声認識結果と上記長単位モード単語との差分を検出し当該差分を、上記長単位形態素解析手段が出力する長単位モード単語に統一する変換差分単語テーブルを生成する変換差分単語テーブル生成手段、
を具備することを特徴とする用件区間抽出用特徴的単語学習装置。
【請求項５】
音響モデルと、請求項１乃至４の何れかに記載した用件区間抽出用特徴的単語学習装置で作成した音声認識辞書と言語モデルとを用いて、用件区間抽出対象通話の音声を、音声認識した音声認識結果を出力する音声認識部と、
請求項１乃至４の何れかに記載した用件区間抽出用特徴的単語学習装置が出力する典型発話平均出現位置を保存する典型発話出現位置保存部と、
請求項１乃至４の何れかに記載した用件区間抽出用特徴的単語学習装置が出力する特徴的単語を保存する特徴的単語保存部と、
上記音声認識部が出力する音声認識結果を入力として、上記用件区間抽出対象通話に含まれるオペレータによる複数の発話を、上記典型発話出現位置保存部に保存された典型発話平均出現位置を参照して絞り込み、絞り込んだ発話に含まれる特徴的単語の数を特徴的単語保存部に保存された特徴的単語を参照して計数し、計数した特徴的単語を含む冒頭に近い発話を用件区間の終了発話として特定し、オペレータの第１発話の次の顧客発話を開始発話と見なして用件区間として出力する用件区間決定部と、
を具備する用件区間抽出装置。
【請求項６】
音響モデルと認識結果単語単位変換部で作成した音声認識辞書と言語モデルとを用いて、複数の学習テキスト付き学習用音声を音声認識した音声認識結果を出力する音声認識過程と、
上記学習テキストと上記音声認識結果を入力として、上記学習テキストを、長単位形態素解析した長単位モード単語から上記音声認識辞書と上記言語モデルを作成し、上記学習テキストを短単位形態素解析した短単位モード単語と上記長単位モード単語との間の単語単位変換テーブルを作成し、上記音声認識結果を上記長単位モード単語で出力する認識結果単語単位変換過程と、
上記長単位モード単語が出現する学習用音声の通話数を、当該学習用音声の全通話数で除した単語出現頻度を計算する単語出現頻度計算過程と、
各発話に含まれる各単語の単語出現頻度の平均値を、各発話の発話出現頻度として計算する発話出現頻度計算過程と、
学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各発話の出現位置と発話出現頻度に基づいて複数の典型発話を抽出する典型発話抽出過程と、
通話内での典型発話の出現位置の平均値を計算する典型発話出現位置計算過程と、
複数の典型発話に含まれる各単語が、ある典型発話に含まれる頻度と、当該各単語が、典型発話以外のオペレータによるある発話に含まれる頻度とを求め、典型発話内にのみ偏って出現する特徴的単語を抽出する特徴的単語抽出過程と、
を備える用件区間抽出用特徴的単語学習方法。
【請求項７】
音響モデルと、請求項６に記載した用件区間抽出用特徴的単語学習方法によって作成した音声認識辞書と言語モデルとを用いて、用件区間抽出対象通話の音声を、音声認識した音声認識結果を出力する音声認識過程と、
上記音声認識部が出力する音声認識結果を入力として、上記用件区間抽出対象通話に含まれるオペレータによる複数の発話を、典型発話出現位置保存部に保存された請求項６に記載した用件区間抽出用特徴的単語学習方法によって得られた典型発話平均出現位置を参照して絞込み、絞り込んだ発話に含まれる特徴的単語の数を特徴的単語保存部に保存された請求項６に記載した用件区間抽出用特徴的単語学習方法によって得られた特徴的単語を参照して計数し、計数した特徴的単語を含む冒頭に近い発話を用件区間の終了発話として特定し、オペレータの第１発話の次の顧客発話を開始発話と見なして用件区間として出力する用件区間決定過程と、
を備える用件区間抽出方法。
【請求項８】
請求項１乃至４の何れかに記載した用件区間抽出用特徴的単語学習装置、又は、請求項５に記載した用件区間抽出装置としてコンピュータを機能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、コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話から用件区間を抽出するための特徴的単語を学習する用件区間抽出用特徴的単語学習装置とその特徴的単語を用いて用件区間を抽出する用件区間抽出装置と、それらの方法とプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話内容を音声認識し、テキストマイニングの技術を用いて対話を分析する取り組みがある。この取り組みにおいて、顧客の用件（どのような要望・不満を持って電話をして来たか等）を分析することは、顧客の動向把握等の観点から重要度が高い。
【０００３】
従来から、オペレータと顧客との対話内容から用件区間を抽出する装置としては、特許文献１に開示された用件区間抽出装置９００が知られている。図１５に、用件区間抽出装置９００の機能構成を示してその動作を簡単に説明する。
【０００４】
用件区間抽出装置９００は、単語出現頻度計算部１１０、発話出現頻度計算部１２０、典型発話抽出部１３０、典型発話平均出現位置計算部１４０、特徴的単語抽出部１５０、用件区間決定部１６０を備える。単語出現頻度計算部１１０は、予め用意された学習用の複数の通話の中でオペレータが発した各単語が、ある通話に含まれる頻度（単語出現頻度）を計算する。ここで通話とは、オペレータが対処する１用件の最初から最後までの発話の集合である。発話は一文（例えば「私は担当の○○です。」等の一文）である。
【０００５】
発話出現頻度計算部１２０は、各発話に含まれる各単語の単語出現頻度の総和を、発話に含まれる単語の総数で除して正規化したものを発話出現頻度として計算する。典型発話抽出部１３０は、全ての発話から、各単語の出現位置と発話出現頻度に基づいて用件終了時に発せられる典型的な複数の典型発話を典型発話（典型フレーズ）として抽出する。
【０００６】
典型発話平均出現位置計算部１４０は、通話内における典型発話の出現位置の総和を、典型発話を含む発話の総数で除した典型発話平均出現位置を計算する。特徴的単語抽出部１５０は、複数の典型発話に含まれる各単語が、ある典型発話に含まれる頻度と、当該各単語が、典型発話以外のオペレータによるある発話に含まれる頻度とを求め、典型発話内にのみ偏って出現する特徴的単語を抽出する。
【０００７】
用件区間決定部１６０は、用件区間抽出対象通話を入力として、当該用件区間抽出対象通話に含まれるオペレータによる複数の発話を、上記典型発話平均出現位置を参照して絞りこみ、絞り込んだ発話に含まれる特徴的単語の数を上記特徴的単語を参照して計数し、計数した特徴的単語を含む冒頭に近い発話を用件区間の終了発話として特定し、オペレータの第１発話の次の顧客発話を開始発話と見なして用件区間として決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−４７８７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の用件区間抽出装置９００は、単語単位を用いて上記したテキスト分析処理を行って特徴的単語を抽出し、特徴的単語を含む発話を用件区間の終了発話であると特定し、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話とすることにより用件区間を決定する。特徴的単語は、単語単位であるため、例えば「ありがとうございます」は、「ありがとう」、「ござい」、「ます」の３つの単語である。
【００１０】
ここで一般的なテキスト分析処理で用いる通常の単語単位（ここでは短単語と言う。短単位の単語を短単語と言う。）に比べ、音声認識処理に用いる単語単位は、通常の単語単位よりも長い単語単位（ここでは長単位と言う。長単位の単語を長単語と言う。）を用いることも多い。それは、短い単語単位の場合、他の単語との混同が生じ易く、誤認識し易いためである。もし、メモリ資源が許せば音声認識し易い例えば「ありがとうございます」のような長単語も、短単語と並存させて保存しておくのが望ましいが、メモリを消費させない目的で、テキスト分析処理で多く用いられる短単語のみを保存することが考えられる。
【００１１】
しかし、用件区間を抽出する目的で短単語による特徴的単語を用いると、短単語は、通話内のどこでも出現し易くなるので用件区間の終了発話を誤って抽出してしまう場合があった。誤抽出を減らすためには、短単語を長単語化して用件区間を検出すれば良い。しかし、例えば参考文献（「Imamura,Kenji / Izumi,Tomoko / Sadamitsu,Kugatsu / Saito,Kuniko / Kobashikawa,Satoshi / Masataki,Hirokazu(2011):”Morpheme conversion for connecting speech recognizer and language analyzers in unsegmented languages”, In INTERSPEECH-2011,1405-1408.」）に開示された形態素変換する識別的系列変換を用いて短単語（以降、短単位モード単語と称する）を長単語化する方法を用いると、計算量が増加してしまう課題がある。
【００１２】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、大きな計算量を必要としないで用件区間を抽出するための長単語（以降、長単位モード単語と称する）の特徴的単語を学習する用件区間抽出用特徴的単語学習装置と、その長単位モード単語の特徴的単語を用いて用件区間を抽出する用件区間抽出装置とそれらの方法と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】
本発明の用件区間抽出用特徴的単語学習装置は、音声認識部と、認識結果単語単位変換部と、単語出現頻度計算部と、発話出現頻度計算部と、典型発話抽出部と、典型発話出現位置計算部と、特徴的単語抽出部と、を具備する。音声認識部は、音響モデルと認識結果単語単位変換部で作成した音声認識辞書と言語モデルとを用いて、複数の学習テキスト付き学習用音声を音声認識した音声認識結果を出力する。認識結果単語単位変換部は、学習テキストと音声認識結果を入力として、学習テキストを、長単位形態素解析した長単位モード単語から音声認識辞書と言語モデルを作成し、学習テキストを短単位形態素解析した短単語モード単語と長単位モード単語との間の単語単位変換テーブルを作成し、音声認識結果を長単位モード単語で出力する。単語出現頻度計算部は、長単位モード単語が出現する学習音声の通話数を、学習用音声の全通話数で除した単語出現頻度を計算する。発話出現頻度計算部は、各発話に含まれる各単語の単語出現頻度の平均値を、各発話の発話出現頻度として計算する。典型発話抽出部は、学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各発話の出現位置と発話出現頻度に基づいて複数の典型発話を抽出する。典型発話出現位置計算部は、通話内での典型発話の出現位置の平均値を計算する。特徴的単語抽出部は、複数の典型発話に含まれる各単語が、ある典型発話に含まれる頻度と、当該各単語が、典型発話以外のオペレータによるある発話に含まれる頻度とを求め、典型発話内にのみ偏って出現する特徴的単語を抽出する。
【００１４】
また、本発明の用件区間抽出装置は、音声認識部と、用件区間決定部と、典型発話出現位置保存部と、特徴的単語保存部と、を具備する。音声認識部は、音響モデルと上記した用件区間抽出用特徴的単語学習装置で作成した音声認識辞書と言語モデルとを用いて、用件区間抽出対象通話の音声を音声認識した音声認識結果を出力する。典型発話出現位置保存部は、上記した用件区間抽出用特徴的単語学習装置が出力する典型発話平均出現位置を保存する。特徴的単語保存部は、上記した用件区間抽出用特徴的単語学習装置が出力する特徴的単語を保存する。用件区間決定部は、音声認識部が出力する音声認識結果を入力として、用件区間抽出対象通話に含まれるオペレータによる複数の発話を、典型発話出現位置保存部に保存された典型発話平均出現位置を参照して絞込み、絞り込んだ発話に含まれる特徴的単語の数を特徴的単語保存部に保存された特徴的単語を参照して計数し、計数した特徴的単語を含む冒頭に近い発話を用件区間の終了発話として特定し、オペレータの第１発話の次の顧客発話を開始発話と見なして用件区間として出力する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の用件区間抽出用特徴的単語学習装置は、単語単位変換テーブルを用いて短単位モード単語を長単位モード単語に変換するので、少ない計算量でかつ高速に長単位モード単語の特徴的単語を抽出することが出来る。また、本発明の用件区間抽出装置は、長単位モード単語の特徴的単語を用いて用件区間を抽出するので、用件区間の誤抽出を減らすこが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００の機能構成例を示す図。
【図２】用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００の動作フローを示す図。
【図３】単語単位変換テーブルの一部を示す図。
【図４】認識結果単語単位変換部３０の機能構成例を示す図。
【図５】認識結果単語単位変換部３０の動作フローを示す図。
【図６】単語出現頻度計算部１１０の動作フローを示す図。
【図７】典型発話抽出部１３０の動作フローを示す図。
【図８】典型発話平均出現位置計算部１４０の動作フローを示す図。
【図９】特徴敵単語抽出部１５０の動作フローを示す図。
【図１０】認識結果単語単位変換部４０機能構成例を示す図。
【図１１】認識結果単語単位変換部５０の機能構成例を示す図。
【図１２】本発明の用件区間抽出装置３００の機能構成例を示す図。
【図１３】用件区間抽出装置３００の動作フローを示す図。
【図１４】用件区間決定部２３０の動作フローを示す図。
【図１５】従来の用件区間抽出装置９００の機能構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
【実施例１】
【００１８】
図１に、この発明の用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００の機能構成例を示す。その動作フローを図２に示す。用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００は、音声認識部１０と、認識結果単語単位変換部３０と、単語出現頻度計算部１１０と、発話出現頻度計算部１２０と、典型発話抽出部１３０と、典型発話出現位置計算部１４０と、特徴的単語抽出部１５０と、を具備する。用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００１９】
音声認識部１０は、音響モデル２０と認識結果単語単位変換部３０で作成した音声認識辞書３０５と言語モデル３０７とを用いて、複数の学習テキスト付き学習用音声を音声認識した音声認識結果を出力する（ステップＳ１０）。音声認識辞書３０５と言語モデル３０７は、予め音声認識用学習テキストを認識結果単語単位変換部３０に入力してバッチ処理（batch processing：一括処理）で作成しておく（ステップＳ３０５とＳ３０７）。
【００２０】
認識結果単語単位変換部３０は、学習テキスト付き学習用音声の学習テキストと音声認識部１０が出力する音声認識結果を入力として、学習テキストを、長単位形態素解析した長単位モード単語から音声認識辞書３０５と言語モデル３０７を作成し、学習テキストを短単位形態素解析した短単位モード単語と長単位モード単語との間の単語単位変換テーブルを作成し、音声認識結果を長単位モード単語で出力する（ステップＳ３０）。ここで、長単位形態素解析とは、例えば「電話番号」や「メールアドレス」などのように複数の短単位モード単語で構成される長単位モード単語ごとに形態素解析することである。短単位形態素解析とは、「電話」、「番号」、「メール」、「アドレス」のように通常の単語単位ごとに形態素解析することである。なお、単語単位変換テーブルも、上記した音声認識辞書３０５と言語モデル３０７と同様に、予めバッチ処理によって生成される。
【００２１】
図３に、単語単位変換テーブルの一部分を示す。短単位モード単語と長単位モード単語とが併記され、この単語単位変換テーブルを参照することで、長単位モード単語の例えば「住所変更」を、短単位モード単語の「住所」と「変更」の２つに分解することが出来る。その逆も可能である。
【００２２】
単語出現頻度計算部１１０は、長単位モード単語が出現する学習用音声の通話数を、学習用音声の全通話数で除した単語出現頻度を計算する（ステップＳ１１０）。
【００２３】
発話出現頻度計算部１２０は、各発話に含まれる各単語の単語出現頻度の平均値を、各発話の発話出現頻度として計算する（ステップＳ１２０）。典型発話抽出部１３０は、複数の学習用音声の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各発話の出現位置と発話出現頻度に基づいて複数の典型発話を抽出する（ステップＳ１３０）。
【００２４】
典型発話出現位置計算部１４０は、通話内での典型発話の出現位置の平均値を計算する（ステップＳ１４０）。特徴的単語抽出部１５０は、複数の典型発話に含まれる各単語が、ある典型発話に含まれる頻度と、当該各単語が典型発話以外のオペレータによるある発話に含まれる頻度とを求め、典型発話内にのみ偏って出現する特徴的単語を抽出する（ステップＳ１５０）
なお、単語出現頻度計算部１１０〜特徴的単語抽出部１５０の機能構成部は、参照符号から明らかなように従来の用件抽出装置９００と同じものである。
【００２５】
以上説明したように用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００の出力する特徴的単語は、長単位モード単語であるので、用件区間抽出の精度を向上させることが出来る。と共に、単語単位変換テーブルを用いて短単位モード単語と長単位モード単語との間を変換するので、短単位モード単語を改めて形態素解析し直して長単位モード単語に変換する形態素変換手法を用いるよりも少ない計算量で短単位モード単語と長単位モード単語の２種類の単語を得ることが出来る。なお短単位モード単語は、後述するように他のテキスト分析処理でも利用できるように外部に開放される。
【００２６】
各機能構成部の動作を更に詳しく説明する。
【００２７】
〔認識結果単語単位変換部〕
図４に、認識結果単語単位変換部３０の機能構成例を示す。その動作フローを図５に示す。認識結果単語単位変換部３０は、長単位形態素解析手段３０１と、短単位形態素解析手段３０２と、単語単位変換テーブル生成手段３０３と、単語辞書作成手段３０４と、言語モデル作成手段３０６と、長短変換手段３０８と、複数通話認識結果保存部３０９と、短長変換手段３１０と、を備える。
【００２８】
長単位形態素解析手段３０１は、音声認識用学習テキストを長単位モードで形態素解析して長単位モード単語を出力する（ステップＳ３０１）。長単位モード単語は、「単語表記」、「読み」、「品詞情報」から成る情報である。
【００２９】
短単位形態素解析手段３０２は、音声認識用学習テキストを短単位モードで形態素解析して短単位モード単語を出力する（ステップＳ３０１）。短単位モード単語も、「単語表記」、「読み」、「品詞情報」から成る情報である。
【００３０】
単語単位変換テーブル生成手段３０３は、長単位モード単語を短単位モード単語に変換、又は、短単位モード単語を長単位モード単語に変換する単語単位変換テーブル（図３）を生成する（ステップＳ３０３）。
【００３１】
単語辞書作成手段３０４は、長単位形態素解析手段３０１が出力する長単位モード単語にその読みを付与した音声認識辞書３０５を作成する（ステップＳ３０４）。言語モデル作成手段３０６は、音声認識用学習テキストを入力とし、音声認識辞書３０５を参照して単語のつながり易さを表す言語モデル３０７を作成する。音声認識辞書３０５と言語モデル３０６は、長単位モード単語で作成される点に特徴があり、他の点は従来のものと同じである。音声認識辞書３０５と言語モデル３０６は、音声認識部１０に対して開放される。
【００３２】
長短変換手段３０８は、音声認識部１０が出力する音声認識結果を、単語単位変換テーブル（図３）を参照して短単位モード単語に分割する（ステップＳ３０８）。
【００３３】
複数通話認識結果保存部３０９は、長短変換手段３０８が出力する短単位モード単語を通話単位で保存する。保存された短単位モード単語は、他のテキスト分析処理で使えるように外部に開放される。
【００３４】
短長変換手段３１０は、複数通話認識結果保存部３０９に保存された短単位モード単語を単語単位変換テーブル（図３）を参照して長単位モード単語に変換して出力する（ステップＳ３１０）。
【００３５】
〔単語出現頻度計算部〕
単語出現頻度計算部１１０は、学習用音声の複数の通話の中でオペレータが発した各単語が、ある通話に含まれる頻度（単語出現頻度）を計算する。ここで通話とは、上記したように例えばオペレータが対処する１用件の最初から最後までの発話の集合である。ここでは、オペレータの典型的な言い回しを捉える目的で、オペレータの発話のみを使用する。
【００３６】
単語ｗｉ（ｉ＝１，２，…，Ｗ）が出現する通話の数をＭｉとした時、単語ｗｉの単語出現頻度ＤＦｉは次式で求めることが出来る。ｉは通し番号である。
【００３７】
【数１】
0005762359.tif 000002
【００３８】
ここでＮは全通話数である。図６に、単語出現頻度計算部１１０の動作フローを示す。複数の通話音声認識からオペレータの発話に係る単語ｗｉを抽出（ステップＳ１１０１）し、単語ｗｉを含む通話数Ｍｉをカウント（ステップＳ１１０２）し、通話数Ｍｉを全通話数Ｎで除して単語出現頻度ＤＦｉを求める（ステップＳ１１０３）。この処理は、全ての単語ｗｉに対して行われる（ステップＳ１１０４のＮｏ）。
【００３９】
〔発話出現頻度計算部〕
発話出現頻度計算部１２０は、各発話ｈｉ（ｉ＝１，２，…，Ｈ）に含まれる各単語ｗｉの単語出現頻度の平均値を、各発話ｈｉの発話出現頻度ＤＦｈｉ＿０，ＤＦｈｉ＿１，ＤＦｈｉ＿２，…，ＤＦｈｉ＿Ｎｉ−１であるとすると、発話ｈｉの発話出現頻度ＵＤＦｈｉは次式により求めることが出来る。発話は、上記したように一文（例えば「私は担当の○○です。」等の一文）のことである。
【００４０】
【数２】
0005762359.tif 000003
【００４１】
ここで、発話ｈｉに含まれる各単語ｗｉの単語出現頻度ＤＦｉ＿ｊの総和を、発話ｈｉに含まれる単語の個数Ｎｉで割って平均化（正規化）したものを発話出現頻度ＵＤＦｈｉとしているのは、単語の個数Ｎｉが発話により異なるため、横並びでの比較を可能とするためである。
【００４２】
〔典型発話抽出部〕
典型発話抽出部１３０は、単語出現頻度計算部１１０で用いた学習用の複数の通話に含まれるオペレータによる全ての発話から、各単語の出現位置と発話出現頻度に基づき、複数の典型発話（典型フレーズ）を抽出する。この処理によって、用件終了時に発せられる典型的な発話が抽出される。
【００４３】
具体的には、オペレータによる全ての発話の内、例えば、通話冒頭の所定の範囲にあり、かつ、発話出現頻度ＵＤＦｈｉが高い発話を典型発話として抽出する。抽出範囲を通話の冒頭に絞るのは、コンタクトセンタの場合、顧客が用件を持って電話を掛けて来ており、まず始めに用件を伝える傾向があるからである。ただし、通話冒頭の典型発話に当たる発話であっても、通話開始後のオペレータの第１発話については、一般に挨拶であるため抽出対象から除外する。冒頭の所定の抽出範囲は、例えば通話の長さの１０％〜３０％程度の区間や、冒頭から１０〜３０発話程度の区間とすると良い。また、例えば用件の伝達が簡単に行えるセンタ（例えば、料金の問い合わせやサービスの申し込み等）では抽出範囲を短めに、用件が複雑で対処に時間のかかるセンタ（例えば、機器の故障受付等）では長めに設定することが考えられる。
【００４４】
発話出現頻度ＵＤＦｈｉに基づく抽出は、ある閾値Ｔｈを設定し、発話出現頻度ＵＤＦｈｉがその閾値Ｔｈ以上である発話を抽出する方法や、発話出現頻度の大きい上位Ａ個の発話を抽出する方法などが考えられる。閾値Ｔｈを設定する場合には、閾値Ｔｈは各発話ｈｉの発話出現頻度ＵＤＦｈｉの平均値よりも大きい必要がある（Ｔｈ＞Average(ＵＤＦｈｉ)）。上位Ａ個の発話を抽出する場合には、例えば、全発話の個数の１０％程度の個数となるようにＡを設定すると良い。ただし、発話の抽出個数が少なすぎると、後段の特徴的単語抽出手段１５０での処理において偏りが抽出できない場合があるため、Ａの値を増やしながら調整すると良い。
【００４５】
図７に、典型発話抽出部１３０の動作フローを示す。オペレータによる全ての発話から第１発話を除外（ステップＳ１３０１）し、通話冒頭の所定の範囲外の発話を除外（ステップＳ１３０２）し、発話出現頻度が閾値Ｔｈより小さい（又は、発話出現頻度の上位Ａ個に入らない）発話を除外（ステップＳ１３０３）し、残った発話を典型発話として抽出する。
【００４６】
〔典型発話平均出現位置計算部〕
典型発話平均出現位置計算部１４０は、典型発話抽出部１３０で抽出した典型発話の通話内における出現位置の平均値（典型発話平均出現位置）を求める。この処理によって、用件終了時に発せられる典型的な発話の平均的な出現位置が求められる。
【００４７】
典型発話ｉ（ｉは通し番号）を含む通話内の総発話数をＬとすると、その典型発話ｉがＫ番目に発話されたとき出現位置Ｐｉは、Ｐｉ＝Ｋ/Ｌにより求めることが出来る。これを全ての典型発話ｉについて求める。総典型発話個数をｎとすると典型発話平均出現位置Ｐａｖｅは、次式により求めることが出来る。
【００４８】
【数３】
0005762359.tif 000004
【００４９】
図８に、典型発話平均出現位置計算部１４０の動作フローを示す。各典型発話について通話内での出現位置Ｐｉを求め（ステップＳ１４０１）、各典型発話の出現位置Ｐｉの総和を総典型発話数Ｍで割って典型発話平均出現位置Ｐａｖｅを求める（ステップＳ１４０２）。
〔特徴的単語抽出部〕
特徴的単語抽出部１５０は、典型発話抽出部１３０で抽出した複数の典型発話に含まれる各単語が、ある典型発話に含まれる頻度と、当該各単語が、（典型発話の抽出に用いた学習用の複数の通話に含まれる）典型発話以外のオペレータによるある発話に含まれる頻度と、を求め、所定の手法により、典型発話内にのみ偏って出現する単語を特徴的単語として抽出する。
【００５０】
典型発話抽出手段１３０で抽出した複数の典型発話に含まれる単語ｗｉが、ある典型発話に含まれる頻度ＤＦ＿ｗｉと、当該単語ｗｉが典型発話以外のオペレータによるある発話に含まれる頻度ＤＦａｌｌ＿ｗｉは、次式により求めることが出来る。
【００５１】
ＤＦ＿ｗｉ＝（単語ｗｉが現れる典型発話の個数）/（全典型発話個数）
ＤＦａｌｌ＿ｗｉ＝（単語ｗｉが現れる典型発話以外の発話の個数）/（典型発話以外の全発話個数）
頻度ＤＦ＿ｗｉと頻度ＤＦａｌｌ＿ｗｉは、複数の典型発話に含まれる各単語ｗｉについて求める。
【００５２】
典型発話内にのみ偏って出現する特徴的単語は、各単語ｗｉについて求めた頻度ＤＦ＿ｗｉと頻度ＤＦａｌｌ＿ｗｉを用い、χ二乗検定などの周知の方法によって抽出することが出来る。例えば、自由度１のχ二乗分布より得られる有意水準Ｙ％のχ二乗値に対して、観測値を（ＤＦ＿ｗｉ，ＤＦａｌｌ＿ｗｉ）として計算したχ二乗値の方が大きければ、ＤＦ＿ｗｉとＤＦａｌｌ＿ｗｉとの間に有意差があるといえるため、単語ｗｉは典型発話にのみ偏って使われていると判定する。このとき、有意水準は５％と１％とすると良い。χ二乗検定を用いることで、「ます」や「ました」等の、どの発話にも頻度が高く現れる表現を除外することが出来る。
【００５３】
図９に、特徴的単語抽出部１５０の処理フローを示す。典型発話抽出部１３０で抽出した複数の典型発話に含まれる単語ｗｉが、ある典型発話に含まれる頻度ＤＦ＿ｗｉを各単語ｗｉについて求める（ステップＳ１５０１）と共に、当該単語ｗｉが、典型発話以外のオペレータによるある発話に含まれる頻度ＤＦａｌｌ＿ｗｉを各単語ｗｉについて求め（ステップＳ１５０２）、頻度ＤＦ＿ｗｉと頻度ＤＦａｌｌ＿ｗｉとを用い、χ二乗検定などの周知の方法によって典型発話内にのみ偏って出現する特徴的単語を抽出する（ステップＳ１５０３）。
【実施例２】
【００５４】
用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００の出力する特徴的単語は、音声認識部１０で音声認識した結果から得られる長単語モード単語である。よって特徴的単語は、音声の誤認識の影響を受ける。その影響を排除できる用件区間抽出用特徴的単語学習装置２００を次に説明する。
【００５５】
用件区間抽出用特徴的単語学習装置２００は、上記した認識結果単語単位変換部３０が、図１０に示す認識結果単語単位変換部４０に置き換わる点のみが異なる。認識結果単語単位変換部４０は、認識結果単語単位変換部３０に対して変換差分抽出手段４０１を備える点で異なる。
【００５６】
変換差分抽出手段４０１は、短長変換部３１０が出力する長単位モード単語と、長単位形態素解析部３０１が出力する学習テキストを長単位モードで形態素解析した長単位モード単語（書き起こし単語）とを入力として、単語表記が一致していても品詞情報が書き起こし単語と異なる割合の多い短長変換部３１０が出力する長単位モード単語を、変換差分単語として出力する。
【００５７】
変換差分単語は、音声の誤認識の影響を受けていると考えられ、用件区間抽出の目的で用いるには不安定な単語である。認識結果単語単位変換部４０の後段に接続される単語出現頻度計算部１１０は、その変換差分単語の情報を受け取り、例えば、その変換差分単語を頻度計算の対象外とする。
【００５８】
このように、認識結果単語単位変換部４０を備える用件区間抽出用特徴的単語学習装置２００は、誤認識の影響を受け易い単語を識別して用いることが可能であるので、上記した用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００よりも安定した特徴的単語を抽出することが出来る。
【００５９】
表１に、同じ表記で品詞情報の異なる単語として「でしょう」とした場合の品詞情報の異なる割合の例を示す。
【００６０】
【表１】
0005762359.tif 000005
表１の割合は、頻度/全頻度の百分率であり、「でしょう」の場合、表記一致でかつ品詞情報不一致の割合は５５％（１００％−４５％）である。この例では、半分以上の確率で品詞情報が異なってしまうことを表している。
【００６１】
そこで、変換差分抽出手段４０１は、上記した表記一致でかつ品詞情報不一致の割合を計算して、その割合が割合閾値Ｒｔｈ（例えば５０％）以上の単語を変換差分単語として出力する。
【００６２】
表２に、表記一致でかつ品詞情報不一致の割合の少ない例を示す。
【００６３】
【表２】
0005762359.tif 000006
表２に示す「だろう」の例は、その品詞情報が「判定詞：終止」と形態素解析される割合が６０％であることを示している。このように品詞情報のバラツキの少ない単語は、変換差分単語とはしない。
【００６４】
なお、変換差分抽出手段４０１は、変換差分単語に品詞情報不一致の割合も添付した変換差分単語を、外部（例えば単語出現頻度計算部１１０）に出力するものとして構成しても良い。
【００６５】
〔変形例〕
変換差分単語をある特定の書き起こし単語変換結果（長単位モード単語）に統一するようにしても良い。図１１に、変換差分単語を、書き起こし単語変換結果（長単位モード単語）に統一する認識結果単語単位変換部５０の機能構成例を示す。
【００６６】
認識結果単語単位変換部５０は、認識結果単語単位変換部４０の変換差分抽出手段４０１が、変換差分単語テーブル生成手段５０１に置き換わったものである。変換差分単語テーブル生成手段５０１は、短長変換部３１０が出力する長単位モード単語と、長単位形態素解析部３０１が出力する学習テキストを長単位モードで形態素解析した長単位モード単語（書き起こし単語）とを入力として、その両者を比較し、表記が一致して品詞情報等の詳細情報が異なる単語について、変換差分単語テーブルを生成する。
【００６７】
変換差分単語テーブルは、短長変換部３１０が出力する長単位モード単語に対応させたテーブルであり、長単位モード単語の品詞情報を長単位形態素解析部３０１が出力する書き起こし単語の品詞情報に統一させられるようにするためのものである。
【００６８】
変換差分単語テーブルは、単語表記が同一で複数の品詞情報が得られる場合に、品詞情報を統一する目的で使用することが出来る。表１の単語表記「でしょう」の長単位形態素解析部３０１が出力する書き起こし単語の品詞情報が、例えば「判定詞：接続」である場合、単語表記「でしょう」の品詞情報は「判定詞：接続」に統一される。
【００６９】
後段の単語出現頻度計算部１１０は、統一された品詞情報に基づいて単語出現頻度を計算する。書き起こし単語の品詞情報に統一することで、特徴的単語を安定的に抽出することが出来る。
【００７０】
なお、変換差分単語テーブルは、隣接する単語の品詞情報が一致するものだけを対象にしても良い。つまり、注目している単語の表記が一致しているものの品詞情報が異なっている場合に、当該単語の両隣の単語の表記・品詞情報が共に一致しているものだけを対象とする変換差分単語テーブルとしても良い。
【００７１】
〔用件区間抽出装置〕
上記説明した用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００，２００で抽出した特徴的単語を用いて、用件区間抽出対象通話の音声から用件区間を抽出する用件区間抽出装置３００について説明する。
【００７２】
図１２に、用件区間抽出装置３００の機能構成例を示す。その動作フローを図１３に示す。用件区間抽出装置３００は、音声認識部１０と、典型発話出現位置保存部２１０と、特徴的単語保存部２２０と、用件区間決定部２３０と、を具備する。用件区間抽出装置３００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００７３】
音声認識部１０は、音響モデル２０と、上記した用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００，２００で作成した音声認識辞書３０５と言語モデル３０７とを用いて、用件区間抽出対象通話の音声を、音声認識した音声認識結果を出力する（ステップＳ１０）。参照符号から明らかなように、音声認識部１０、音響モデル２０、音声認識辞書３０５、言語モデル３０７は、用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００，２００と同じものである。
【００７４】
典型発話出現位置保存部２１０は、用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００，２００が出力する典型発話平均出現位置を保存する。特徴的単語保存部２２０は、用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００，２００が出力する特徴的単語を保存する。
【００７５】
用件区間決定部２３０は、音声認識部１０が出力する音声認識結果を入力として、用件区間抽出対象通話に含まれるオペレータによる複数の発話を、典型発話出現位置保存部２１０に保存された典型発話平均出現位置を参照して絞り込み、絞り込んだ発話に含まれる特徴的単語の数を特徴的単語保存部に保存された特徴的単語を参照して計数し、計数した特徴的単語を含む冒頭に近い発話を用件区間の終了発話として特定し、オペレータの第１発話の次の顧客発話を開始発話と見なして用件区間として出力する（ステップＳ２３０）。
【００７６】
用件区間決定部２３０の動作を更に詳しく説明する。
【００７７】
上記したように、オペレータによる複数の発話を、用件区間の終了発話の特定の前に絞り込むのは、用件とは関係のない発話による誤検出を減らすためである。そのような目的から、用件区間の終了発話の特定対象とする発話を、例えば典型発話平均出現位置より前の発話に絞り込むことが考えられる。また、典型発話の出現位置の標準偏差σを求め、典型発話平均出現位置の前後σに位置する発話を特定対象とする方法も考えられる。
【００７８】
絞り込んだ各発話に特徴的単語が含まれていることを検知する方法としては、例えば、発話に含まれる単語と特徴的単語とで表記と品詞が一致しているものを選び出すことが考えられる。
【００７９】
用件終了時の発話の特定は、例えば次のように行う。より多く特徴的単語を含んでいる発話ほど、用件終了時の発話である可能性が高いと考えられるため、例えば、絞り込んだ発話の中で最も多く特徴的単語を含んでいる発話を用件区間の終了発話と特定する。ただし、最も多く特徴的単語を含む発話が複数ある場合には、その中で最も冒頭の発話を用件区間の終了発話と特定する。また、特徴的単語を含む発話が一つも存在しない場合は、典型発話平均出現位置に最も近いオペレータ発話を用件区間の終了発話と特定する。
【００８０】
図１４に、用件区間決定手段２３０の動作フローを示す。入力された用件区間抽出対象の通話について、まず、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話として特定し（ステップＳ２３０１）、続いて、オペレータの発話を抽出し（ステップＳ２３０２）、典型発話平均出現位置以降の発話を除外し（ステップＳ２３０３）、残った各発話について、発話に含まれる特徴的単語の個数をカウントし（ステップＳ２３０４）、特徴的単語を含む発話が一つも無い場合には典型発話平均出現位置に最も近いオペレータ発話を用件区間の終了発話と特定し（ステップＳ２３０５）、最も多く特徴的単語を含む発話が複数ある場合には、その中で最も冒頭の発話を用件区間の終了発話と特定し（ステップＳ２３０６）、それ以外の場合には最も多く特徴的単語を含んでいる発話を用件区間の終了発話と特定する（ステップＳ２３０７）。
【００８１】
本発明の用件区間抽出装置３００によれば、オペレータの第一発話の次の顧客発話を用件区間の開始発話として特定し、更に、学習用の通話データから、用件終了時に発せられる典型的なフレーズに特徴的に現れる単語を抽出し、これを用いて用件区間抽出対象の通話について用件区間の終了位置を特定することで、コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話から用件区間を正確に抽出することが可能となる。その特徴的に現れる単語は、長単位モード単語であるので、従来の用件抽出装置よりも精度よく用件区間を抽出することが出来る。
【００８２】
また、本発明の用件区間抽出用特徴的単語学習装置１００，２００によれば、予め学習テキスト付き学習用音声の学習テキストを、長単位形態素解析と短単位形態素解析することで、長単位モード単語と短単位モード単語との間を変換する単語単位変換テーブルを作成し、その単語単位変換テーブルを参照して学習用音声を認識した単語を変換するので、少ない計算量で高速に長単位モード単語の特徴的単語を抽出することが出来る。
【００８３】
上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。
【００８４】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVD（Digital Versatile Disc）、DVD-RAM（Random Access Memory）、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、CD-R（Recordable）/RW（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、MO（Magneto Optical disc）等を、半導体メモリとしてEEP-ROM（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００８５】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００８６】
また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
0005762359.tif 000007
【図２】
0005762359.tif 000008
【図３】
0005762359.tif 000009
【図４】
0005762359.tif 000010
【図５】
0005762359.tif 000011
【図６】
0005762359.tif 000012
【図７】
0005762359.tif 000013
【図８】
0005762359.tif 000014
【図９】
0005762359.tif 000015
【図１０】
0005762359.tif 000016
【図１１】
0005762359.tif 000017
【図１２】
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【図１３】
0005762359.tif 000019
【図１４】
0005762359.tif 000020
【図１５】
0005762359.tif 000021