(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上のテキストの各々において、所定の内容に係る区間の内、当該所定の内容が明示されている可能性が高い区間を、被含意候補テキストとして抽出する、被含意候補抽出手段と、
前記１以上のテキストの各々において、前記所定の内容に係る区間を包含する、当該所定の内容に係る区間より大きな区間を、含意候補テキストとして抽出する、含意候補抽出手段と、
前記抽出された被含意候補テキストと含意候補テキストとを、含意関係を抽出すべき部分テキストとして出力する、出力手段と、
を備えた情報処理システム。
【請求項２】
前記被含意候補抽出手段は、前記所定の内容に係る区間の内、主語と述語とを含む区間を、前記被含意候補テキストとして抽出する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記被含意候補抽出手段は、前記所定の内容に係る区間の内、所定の文や表現を含む区間を、前記被含意候補テキストとして抽出する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記含意候補抽出手段は、前記所定の内容に係る区間を含む、連続する複数の区間からなる区間を、前記含意候補テキストとして抽出する、
請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項５】
さらに、前記部分テキスト間の含意関係を抽出する含意関係抽出手段を備えた、
請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記含意関係抽出手段は、前記部分テキスト間の含意関係の内、前記含意候補テキスト間の含意関係と、前記被含意候補テキストが前記含意候補テキストを含意する含意関係と、を除いた含意関係の有無を判定する、
請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記含意関係抽出手段は、前記含意候補テキストが前記被含意候補テキストを含意すると判定したときに、当該被含意候補テキストが他の被含意候補テキストを含意すると判定済みの場合、当該含意候補テキストが当該他の被含意候補テキストを含意すると判定する、
請求項６に記載の情報処理システム。
【請求項８】
さらに、前記抽出された含意関係をもとに、前記部分テキストの内の一の部分テキストを含意する部分テキストをメンバとするグループを生成する、グループ生成手段を備えた、
請求項１乃至７のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項９】
コンピュータに具備された被含意候補抽出手段が、１以上のテキストの各々において、所定の内容に係る区間の内、当該所定の内容が明示されている可能性が高い区間を、被含意候補テキストとして抽出し、
前記コンピュータに具備された含意候補抽出手段が、前記１以上のテキストの各々において、前記所定の内容に係る区間を包含する、当該所定の内容に係る区間より大きな区間を、含意候補テキストとして抽出し、
前記コンピュータに具備された出力手段が、前記抽出された被含意候補テキストと含意候補テキストとを、含意関係を抽出すべき部分テキストとして出力する、
情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
１以上のテキストの各々において、所定の内容に係る区間の内、当該所定の内容が明示されている可能性が高い区間を、被含意候補テキストとして抽出し、
前記１以上のテキストの各々において、前記所定の内容に係る区間を包含する、当該所定の内容に係る区間より大きな区間を、含意候補テキストとして抽出し、
前記抽出された被含意候補テキストと含意候補テキストとを、含意関係を抽出すべき部分テキストとして出力する、
処理を実行させるプログラム。
【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】
コールセンタには、顧客から様々な製品やサービスに対する不満や要望等の意見が寄せられる。このような顧客の意見に基づいて、サービスを改善したり、製品開発に活かしたりすることが企業にとって重要である。顧客の意見を集計する場合、コールセンタにおいて収録された音声を聞いて集計すると、コストが高くなる。また、オペレータが顧客の意見を要約して入力すると、オペレータの業務が増える、あるいは、入力内容にぶれや抜けが生じる可能性がある。そのため、収録された音声に対して音声認識により生成した会話テキストから意見を抽出、及び、要約し、集計することが望まれる。
【０００３】
このような、テキストに含まれる意見の集計に利用可能な技術として、例えば、非特許文献１には、テキスト間の含意関係を抽出し、含意関係があるテキストを同じグループに分類する、含意クラスタリング技術が開示されている。含意関係とは、テキスト間の意味の関係であり、第１のテキストの内容から第２のテキストの内容が読み取れる場合、第１のテキストが第２のテキストを含意すると定義される。含意クラスタリング技術では、グループ内のテキストが共通に含意するテキストが代表文として抽出される。このような含意クラスタリング技術を用いることにより、テキストに含まれる話題の観点をもれなく、かつ、明確に抽出できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５３８７８７０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「NEC、大量の文書データを同じ意味で自動グループ化する技術を開発」、[online]、日本電気株式会社、[平成27年1月8日検索]、インターネット<URL:http://jpn.nec.com/press/201411/20141118_02.html>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
会話テキストは、文書として構造化されておらず、挨拶や冗長語、あるいは、クラスタリング対象の意見以外の冗長部分を含むテキストである。このため、会話テキストについては、このような冗長部分を除去しないと、含意関係の抽出が正しく行われない可能性がある。
【０００７】
また、会話テキストは、例えば、音声認識による無音区間よって分割され、文法的な文と異なる単位で文が生成される。このため、文単位で含意クラスタリングを行うと、短すぎる文を中心にグループが形成され、意味のある意見の集計が行えない可能性がある。
【０００８】
さらに、会話テキストでは、会話の流れの中で主語と述語が離れ、意見が一つの文で的確に表現されないことがある。この場合、含意クラスタリングの対象として、例えば、複数の文の内、意見が的確に表現されている部分だけを抽出すると、集計に漏れが生じる可能性がある。逆に、含意クラスタリングの対象として、複数の文にまたがった大きな区間を抽出すると、上述の冗長部分が含まれてしまい、含意関係の抽出が行われない可能性がある。
【０００９】
このように、会話テキストに含意クラスタリング技術を適用すると、クラスタリング精度が低下するという技術課題があった。
【００１０】
本発明の目的は、上述の技術課題を解決し、会話テキストに対する含意クラスタリングの精度を向上できる、情報処理システム、情報処理方法、及び、プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述の技術課題を解決するための技術手段として、本発明の情報処理システムは、１以上のテキストの各々から、他の部分テキストにより含意される可能性が高い部分テキストである被含意候補テキストを抽出する被含意候補抽出手段と、前記１以上のテキストの各々から、他の部分テキストを含意する可能性が高い部分テキストである含意候補テキストを抽出する含意候補抽出手段と、前記抽出された被含意候補テキストと含意候補テキストとを、含意関係を抽出すべき複数の部分テキストとして出力する出力手段と、を備える。
【００１２】
本発明の情報処理方法は、１以上のテキストの各々において、所定の内容に係る区間の内、当該所定の内容が明示されている可能性が高い区間を、被含意候補テキストとして抽出し、前記１以上のテキストの各々において、前記所定の内容に係る区間を包含する、当該所定の内容に係る区間より大きな区間を、含意候補テキストとして抽出し、前記抽出された被含意候補テキストと含意候補テキストとを、含意関係を抽出すべき部分テキストとして出力する。
【００１３】
本発明のプログラムは、コンピュータに、１以上のテキストの各々において、所定の内容に係る区間の内、当該所定の内容が明示されている可能性が高い区間を、被含意候補テキストとして抽出し、前記１以上のテキストの各々において、前記所定の内容に係る区間を包含する、当該所定の内容に係る区間より大きな区間を、含意候補テキストとして抽出し、前記抽出された被含意候補テキストと含意候補テキストとを、含意関係を抽出すべき部分テキストとして出力する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の技術効果は、会話テキストに対する含意クラスタリングの精度を向上できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施の形態の基本的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における、クラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における、コンピュータにより実現されたクラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における、クラスタリングシステム１の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態における、会話テキスト８１の例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態における、部分テキスト抽出の例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における、含意関係の判定処理を行う部分テキストの組と抽出結果を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態における、グループ８４の生成結果を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態における、含意関係の判定処理を行う部分テキストの組と抽出結果を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態における、含意関係の判定処理を行う部分テキストの組と抽出結果の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態について説明する。
【００１７】
本発明の第１の実施の形態では、コールセンタにおける会話テキスト８１をもとに、製品について発生した不具合に係る含意クラスタリングを行う場合を例に説明する。
【００１８】
また、本発明の第１の実施の形態では、含意関係を、特許文献１と同様に、次のように定義する。すなわち、第１のテキストの内容から第２のテキストの内容が読み取れる場合、第１のテキストが第２のテキストを含意すると定義する。また、第１のテキストの内容が真であるならば第２のテキストの内容が真である場合、第１のテキストが第２のテキストを含意すると定義してもよい。
【００１９】
はじめに、本発明の第１の実施の形態の構成を説明する。
【００２０】
図２は、本発明の第１の実施の形態における、クラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。
【００２１】
図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態におけるクラスタリングシステム１は、会話テキスト記憶部１０、部分テキスト抽出部２０、部分テキスト記憶部３０、含意関係抽出部４０、及び、グループ生成部５０を含む。クラスタリングシステム１は、本発明の情報処理システムの一実施形態である。
【００２２】
会話テキスト記憶部１０は、１以上の会話テキスト８１（または、単にテキスト）を記憶する。
【００２３】
部分テキスト抽出部２０は、会話テキスト８１から、クラスタリング（含意関係の抽出、及び、グループの生成）の対象である、複数の部分テキストを抽出する。部分テキスト抽出部２０は、このような部分テキストとして、後述する、代表候補８２（または、被含意候補テキスト）とメンバ候補８３（または、含意候補テキスト）とを抽出する。
【００２４】
部分テキスト記憶部３０は、部分テキスト抽出部２０により抽出された部分テキスト（代表候補８２、メンバ候補８３）を記憶する。
【００２５】
含意関係抽出部４０は、部分テキスト記憶部３０に記憶された部分テキスト間の含意関係を抽出する。
【００２６】
グループ生成部５０は、含意関係抽出部４０により抽出された部分テキスト間の含意関係をもとに、部分テキストの内のある部分テキストを代表テキスト、当該部分テキストを含意する他の部分テキストをメンバとするグループを生成する。代表テキストは、グループを代表する（グループの概観を把握できる）テキストである。
【００２７】
上述の部分テキスト抽出部２０は、発話区間抽出部２１、代表候補抽出部２２（または、被含意候補抽出部）、メンバ候補抽出部２３（または、含意候補抽出部）、及び、部分テキスト出力部２４（または、単に、出力部）を含む。
【００２８】
発話区間抽出部２１は、各会話テキスト８１を、複数の発話区間９１（または、単に、区間）に分割し、当該複数の発話区間９１から、対象区間９２を抽出する。対象区間９２は、複数の発話区間９１の内、クラスタリング対象の話題や内容（所定の内容）の少なくとも一部が含まれている区間（所定の内容に係る区間）である。所定の内容としては、製品に係るコールセンタの会話テキスト８１をクラスタリングする場合、例えば、製品について発生した不具合等の現象や、その原因、対策、あるいは、製品についての要求、不満、評価等の意見が用いられる。
【００２９】
代表候補抽出部２２は、発話区間抽出部２１により抽出された対象区間９２の内、クラスタリング対象の内容が明示されている（的確、簡潔に表している）可能性が高い対象区間９２を、代表候補８２として抽出する。
【００３０】
メンバ候補抽出部２３は、発話区間抽出部２１により抽出された対象区間９２を包含する、当該対象区間９２より大きな区間を、メンバ候補８３として抽出する。
【００３１】
部分テキスト出力部２４は、抽出された代表候補８２とメンバ候補８３とを、クラスタリングを行う単位である、部分テキストとして出力する。
【００３２】
ここで、上述のように、代表候補８２は、クラスタリング対象の内容が明示されている可能性が高い対象区間９２である。一方、メンバ候補８３は、クラスタリング対象の内容の少なくとも一部を含む対象区間９２を包含し、対象区間９２より大きな区間である。したがって、代表候補８２は、メンバ候補８３に比べて少ない単語数で、クラスタリング対象の内容を、的確、簡潔に表している可能性が高い。また、メンバ候補８３は、クラスタリング対象の内容ではない冗長部分を含むものの、クラスタリング対象の内容を表している可能性が高い。このため、代表候補８２とメンバ候補８３とをクラスタリングを行う単位として、含意クラスタリングを行えば、代表候補８２を代表テキスト、当該代表候補８２を含意するメンバ候補８３をメンバに設定したグループが生成される可能性が高い。すなわち、含意クラスタリングにおいて、クラスタリング対象の内容が明示されている代表テキストと、当該代表テキストを含意するメンバとからなる、適切なグループが生成できる。
【００３３】
なお、クラスタリングシステム１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
【００３４】
図３は、本発明の第１の実施の形態における、コンピュータにより実現されたクラスタリングシステム１の構成を示すブロック図である。
【００３５】
クラスタリングシステム１は、ＣＰＵ２、ハードディスクやメモリ等の記憶デバイス（記憶媒体）３、他の装置等と通信を行う通信デバイス４、マウスやキーボード等の入力デバイス５、及び、ディスプレイ等の出力デバイス６を含む。
【００３６】
ＣＰＵ２は、部分テキスト抽出部２０、含意関係抽出部４０、及び、グループ生成部５０の機能を実現するためのコンピュータプログラムを実行する。記憶デバイス３は、会話テキスト記憶部１０、及び、部分テキスト記憶部３０のデータを記憶する。入力デバイス５は、利用者等から、会話テキスト８１の入力を受け付ける。出力デバイス６は、利用者等へ、抽出された部分テキストや含意関係、生成されたグループを出力する。また、通信デバイス４が、他の装置から会話テキスト８１を受信し、他の装置へ部分テキストや含意関係、グループを送信してもよい。
【００３７】
また、クラスタリングシステム１は、図２に示された各構成要素が、有線または無線で接続された複数の物理的な装置に分散的に配置されることより構成されていてもよい。
【００３８】
次に、本発明の第１の実施の形態の動作について説明する。
【００３９】
図５は、本発明の第１の実施の形態における、会話テキスト８１の例を示す図である。会話テキスト８１は、例えば、コールセンタにおいて収録された音声データに対する音声認識により生成される。図５において、会話テキスト８１ａ、ｂ、…に付与されている「ＣＵ：」、「ＯＰ：」は、それぞれ、顧客、オペレータの発話であることを示す。
【００４０】
ここでは、図５のような会話テキスト８１が、会話テキスト記憶部１０に記憶されていると仮定する。なお、会話テキスト記憶部１０は、各会話の会話テキスト８１を、当該会話の音声データともに関連付けて記憶していてもよい。
【００４１】
図４は、本発明の第１の実施における、クラスタリングシステム１の動作を示すフローチャートである。
【００４２】
はじめに、部分テキスト抽出部２０の発話区間抽出部２１は、会話テキスト記憶部１０に記憶されている各会話テキスト８１を、複数の発話区間９１に分割する（ステップＳ１０１）。
【００４３】
ここで、発話区間抽出部２１は、例えば、会話テキスト８１を、話者の交代に応じて分割する。この場合、発話区間抽出部２１は、話者毎に用意されたマイクロフォンにおける音声の検出状況をもとに、話者の交代を検出してもよい。また、発話区間抽出部２１は、音声データをもとに話者を認識することにより、話者の交代を検出してもよい。
【００４４】
また、発話区間抽出部２１は、会話テキスト８１を、所定の時間長以上の無音区間で分割してもよい。
【００４５】
また、発話区間抽出部２１は、会話テキスト８１を、言語に応じた文法的な文単位で分割してもよい。
【００４６】
また、発話区間抽出部２１は、会話テキスト８１を、予め設定された分割ルールに基づいて分割してもよい。この場合、分割ルールには、例えば、発言の先頭や末尾に現れる表現や単語が設定される。そして、発話区間抽出部２１は、それらの表現や単語で会話テキスト８１を分割する。また、この場合、分割ルールは、機械学習により学習された分割ルールでもよい。
【００４７】
なお、発話区間抽出部２１は、発話区間９１の抽出結果から、挨拶や冗長語のみを含むような発話区間９１を除外してもよい。
【００４８】
図６は、本発明の第１の実施の形態における、部分テキスト抽出の処理例を示す図である。
【００４９】
例えば、発話区間抽出部２１は、図６に示すように、図５の会話テキスト８１ａを、話者（オペレータ、顧客）に応じて、発話区間９１ａ１、ａ２、…に分割する。同様に、発話区間抽出部２１は、会話テキスト８１ｂを、発話区間９１ｂ１、ｂ２、…に分割する。
【００５０】
発話区間抽出部２１は、発話区間９１から、対象区間９２を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００５１】
ここで、発話区間抽出部２１は、例えば、予め設定された対象抽出ルールに基づいて、対象区間９２を抽出してもよい。この場合、対象抽出ルールには、例えば、クラスタリング対象である所定の内容を表すときに用いられる表現や単語が設定される。そして、発話区間抽出部２１は、それらの表現や単語が含まれる発話区間９１を対象区間９２として抽出する。また、この場合、対象抽出ルールは、機械学習により学習された対象抽出ルールでもよい。
【００５２】
例えば、クラスタリング対象の内容が、製品についての不具合であり、不具合を表す単語として、「動かない」、「フリーズ」等が対象抽出ルールに設定されていると仮定する。この場合、発話区間抽出部２１は、図６に示すように、会話テキスト８１ａについて、単語「動かない」を含む発話区間９１ａ５を対象区間９２ａ１として抽出する。同様に、発話区間抽出部２１は、会話テキスト８１ｂについて、単語「フリーズ」を含む発話区間９１ｂ４、９１ｂ６を対象区間９２ｂ１、９２ｂ２として抽出する。
【００５３】
代表候補抽出部２２は、発話区間抽出部２１により抽出された対象区間９２から、代表候補８２を抽出する（ステップＳ１０３）。
【００５４】
ここで、代表候補抽出部２２は、クラスタリング対象である所定の内容が明示されている可能性が高い対象区間９２を、代表候補８２として抽出する。
【００５５】
代表候補抽出部２２は、所定の内容が明示されている可能性が高い対象区間９２として、例えば、主語と述語とを含む対象区間９２を、代表候補８２として抽出する。この場合、代表候補抽出部２２は、代表候補８２の抽出結果から、主語や述語に指示語を含む代表候補８２を除外してもよい。また、代表候補抽出部２２は、体言と用言とを所定数以上含む対象区間９２を、代表候補８２として抽出してもよい。
【００５６】
また、代表候補抽出部２２は、予め設定された代表候補抽出ルールに基づいて、代表候補８２を抽出してもよい。この場合、代表候補抽出ルールには、例えば、クラスタリング対象である所定の内容を明確に表す文や表現が設定される。そして、代表候補抽出部２２は、それらの文や表現が含まれる対象区間９２を代表候補８２として抽出する。また、この場合、代表候補抽出ルールは、機械学習により学習された代表候補抽出ルールでもよい。
【００５７】
例えば、主語と述語とを含む対象区間９２を代表候補８２として抽出する場合、図６に示すように、会話テキスト８１ａの対象区間９２ａ１には、主語が含まれない。したがって、代表候補抽出部２２は、会話テキスト８１ａについては、代表候補８２を抽出しない。一方、会話テキスト８１ｂの対象区間９２ｂ１は、主語「ＰＣ」と述語「フリーズ」を含む。したがって、代表候補抽出部２２は、対象区間９２ｂ１を代表候補８２＿１として抽出する。同様に、代表候補抽出部２２は、対象区間９２ｂ２を代表候補８２＿２として抽出する。
【００５８】
メンバ候補抽出部２３は、発話区間抽出部２１により抽出された発話区間９１から、メンバ候補８３を抽出する（ステップＳ１０４）。
【００５９】
ここで、メンバ候補抽出部２３は、例えば、対象区間９２を含む複数の発話区間９１を、メンバ候補８３として抽出する。この場合、メンバ候補抽出部２３は、対象区間９２の所定数前の発話区間９１から所定数後の発話区間９１までを、メンバ候補８３として抽出してもよい。また、メンバ候補抽出部２３は、対象区間９２の所定時間前の発話区間９１から所定時間後の発話区間９１までを、メンバ候補８３として抽出してもよい。また、異なる二つのメンバ候補８３が重なっている、もしくは、連続する場合、メンバ候補抽出部２３は、これら二つのメンバ候補８３をマージしてもよい。
【００６０】
また、メンバ候補抽出部２３は、予め設定されたメンバ候補抽出ルールに基づいて、メンバ候補８３を抽出してもよい。この場合、メンバ候補抽出ルールには、会話における話題の先頭や末尾に現れる文や表現、単語が設定される。そして、メンバ候補抽出部２３は、対象区間９２含み、かつ、それらの文や、表現、単語で分割される一連の発話区間９１を、メンバ候補８３として抽出する。また、この場合、メンバ候補抽出ルールは、機械学習により学習されたメンバ候補抽出ルールでもよい。
【００６１】
例えば、対象区間９２の一つ前から一つ後の発話区間９１までをメンバ候補８３として抽出する場合、メンバ候補抽出部２３は、図６に示すように、対象区間９２ａ１を含む発話区間９１ａ４から９１ａ６までを、メンバ候補８３＿１として抽出する。また、メンバ候補抽出部２３は、対象区間９２ｂ１、９２ｂ２を含む発話区間９１ｂ３から９１ｂ７までを、メンバ候補８３＿２として抽出する。
【００６２】
部分テキスト出力部２４は、抽出された代表候補８２とメンバ候補８３とを、クラスタリングを行う単位である部分テキストとして出力し、部分テキスト記憶部３０に保存する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
例えば、部分テキスト出力部２４は、会話テキスト８１ａ、ｂから抽出された、代表候補８２＿１、８２＿２、メンバ候補８３＿１、８３＿２を、部分テキストとして部分テキスト記憶部３０に保存する。
【００６４】
次に、含意関係抽出部４０は、部分テキスト記憶部３０に記憶された部分テキスト間の含意関係を抽出する（ステップＳ１０６）。ここで、含意関係抽出部４０は、例えば、特許文献１と同様の判定処理を行うことにより、部分テキスト間の含意関係を抽出する。すなわち、含意関係抽出部４０は、部分テキストに含まれる内容語を比較し、被覆率を算出することにより、含意関係の有無を判定する。含意関係抽出部４０は、部分テキスト記憶部３０に記憶されている部分テキストの二つの組の全てについて、一方の部分テキストが他方の部分テキストを含意する方向、及び、他方の部分テキストが一方の部分テキストを含意する方向について、判定処理を行う。なお、含意関係抽出部４０は、部分テキスト間の含意関係を抽出できれば、特許文献１と異なる判定処理により、部分テキスト間の含意関係を判定してもよい。
【００６５】
図７は、本発明の第１の実施の形態における、含意関係の判定処理を行う部分テキストの組と抽出結果を示す図である。図７において、矢印（太線、及び、細線）は、判定処理が行われる部分テキストの組と方向を示す。ここで、矢印の元の部分テキストが矢印の先の部分テキストを含意する方向について、判定処理が行われる。太線は、判定処理の結果、含意関係ありと判定されたことを示す。細線は、判定処理の結果、含意関係なしと判定されたことを示す。
【００６６】
例えば、含意関係抽出部４０は、図７に示すように、代表候補８２＿１とメンバ候補８３＿１との組について、メンバ候補８３＿１が代表候補８２＿１を含意する方向、及び、代表候補８２＿１がメンバ候補８３＿１を含意する方向の判定処理を行う。そして、含意関係抽出部４０は、メンバ候補８３＿１が代表候補８２＿１を含意する方向の含意関係ありと判定する。他の組（代表候補８２＿１とメンバ候補８３＿２、代表候補８２＿２とメンバ候補８３＿１、代表候補８２＿２とメンバ候補８３＿２、代表候補８２＿１と代表候補８２＿２、メンバ候補８３＿１とメンバ候補８３＿２）についても同様に、判定処理が行われる。この結果、含意関係抽出部４０は、図７に示すように、含意関係を抽出する。
【００６７】
グループ生成部５０は、含意関係抽出部４０により抽出された部分テキスト間の含意関係をもとに、ある部分テキストを代表テキスト、当該部分テキストを含意する他の部分テキストをメンバとするグループ８４を生成する（ステップＳ１０７）。
【００６８】
図８は、本発明の第１の実施の形態における、グループ８４の生成結果を示す図である。例えば、グループ生成部５０は、図７の含意関係をもとに、図８に示すように、代表候補８２＿１を代表テキスト、代表候補８２＿１を含意する代表候補８２＿２、メンバ候補８３＿１、８３＿２をメンバとするグループ８４＿１を生成する。同様に、グループ生成部５０は、代表候補８２＿２を代表テキスト、代表候補８２＿２を含意するメンバ候補８３＿２をメンバとするグループ８４＿２生成する。
【００６９】
なお、グループ生成部５０は、さらに、異なる二つのグループ間のメンバの重複の度合いを基に、当該二つのグループを一つのグループに統合してもよい。
【００７０】
以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。
【００７１】
なお、本発明の第１の実施では、クラスタリング対象のテキストが、複数話者の会話についての音声データをもとに生成された会話テキスト８１であり、クラスタリング対象の内容が、製品について発生した不具合である場合を例に説明した。
【００７２】
しかしながら、これに限らず、クラスタリング対象のテキストとして、チャットや電子メール、電子掲示板等、テキスト形式のメッセージデータをもとに生成されたテキストを用いてもよい。また、クラスタリング対象のテキストとして、一人の話者によるスピーチに対して生成されたテキストを用いてもよい。また、クラスタリング対象の内容（話題）として、不具合以外の様々な現象や事象、それらの原因、対策等を用いてもよい。また、クラスタリング対象の内容（話題）として、気象、災害、経済、社会等、様々なカテゴリーおける現象や事象等を用いてもよい。また、クラスタリング対象の内容（話題）として、様々なカテゴリーおける話者の要求、不満、評価等、話者の意見を用いてもよい。
【００７３】
次に、本発明の第１の実施の形態の基本的な構成を説明する。
【００７４】
図１は、本発明の第１の実施の形態の基本的な構成を示すブロック図である。図１を参照すると、クラスタリングシステム１（情報処理システム）は、代表候補抽出部２２（被含意候補抽出部）、メンバ候補抽出部２３（含意候補抽出部）、及び、部分テキスト出力部２４（出力部）を含む。
【００７５】
代表候補抽出部２２は、１以上の会話テキスト８１（テキスト）の各々において、所定の内容に係る区間の内、当該所定の内容が明示されている可能性が高い区間を、代表候補８２（被含意候補テキスト）として抽出する。メンバ候補抽出部２３は、１以上の会話テキスト８１の各々において、所定の内容に係る区間を包含する、当該所定の内容に係る区間より大きな区間を、メンバ候補８３（含意候補テキスト）として抽出する。部分テキスト出力部２４は、抽出された代表候補８２とメンバ候補８３とを、含意関係を抽出すべき部分テキストとして出力する。
【００７６】
次に、本発明の第１の実施の形態の効果を説明する。
【００７７】
本発明の第１の実施の形態によれば、会話テキストに対する含意クラスタリングの精度を向上できる。その理由は、会話テキスト８１の各々において、クラスタリング対象の内容に係る区間の内、当該クラスタリング対象の内容が明示されている可能性が高い区間を代表候補８２、クラスタリング対象の内容に係る区間を包含するより大きな区間をメンバ候補８３として抽出するためである。
【００７８】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
【００７９】
本発明の第１の実施の形態では、含意関係抽出部４０が、部分テキストの二つの組の全てについて、一方の部分テキストが他方の部分テキストを含意する方向、及び、他方の部分テキストが一方の部分テキストを含意する方向について、判定処理を行った。しかしながら、部分テキストの数が多い場合、判定処理を行う組の数が膨大となり、含意関係抽出の処理時間が大きくなるという問題がある。
【００８０】
ここで、部分テキストの二つの組の内で、メンバ候補８３間に含意関係が存在する可能性は低いと考えられる。同様に、メンバ候補８３が代表候補８２を含意する方向の含意関係が存在する可能性も低いと考えられる。
【００８１】
そこで、本発明の第２の実施の形態では、含意関係抽出部４０は、部分テキストの二つの組の内で、このような存在する可能性が低い組、及び、方向の含意関係を除いた、メンバ候補８３が代表候補８２を含意する方向の含意関係のみについて、判定処理を行う。
【００８２】
図９は、本発明の第２の実施の形態における、含意関係の判定処理を行う部分テキストの組と抽出結果を示す図である。
【００８３】
例えば、含意関係抽出部４０は、図９に示すように、代表候補８２＿１とメンバ候補８３＿１との組、及び、代表候補８２＿１とメンバ候補８３＿２との組について、メンバ候補８３が代表候補８２を含意する方向について判定処理を行う。また、含意関係抽出部４０は、代表候補８２＿２とメンバ候補８３＿１との組、及び、代表候補８２＿２とメンバ候補８３＿２との組について、メンバ候補８３が代表候補８２を含意する方向について判定処理を行う。この結果、意関係抽出部４０は、図９に示すように、含意関係を抽出する。
【００８４】
さらに、含意関係抽出部４０は、先に代表候補８２間の判定処理を行った後に、メンバ候補８３が代表候補８２を含意する方向の判定処理を行ってもよい。この場合、含意関係抽出部４０は、メンバ候補８３が代表候補８２を含意すると判定したときに、既に、当該代表候補８２が他の代表候補８２を含意すると判定済みの場合、当該メンバ候補８３が当該他の代表候補８２を含意する方向の判定処理を省略する。そして、含意関係抽出部４０は、判定処理を行わずに、当該メンバ候補８３が当該他の代表候補８２を含意すると決定する。
【００８５】
図１０は、本発明の第２の実施の形態における、含意関係の判定処理を行う部分テキストの組と抽出結果の他の例を示す図である。
【００８６】
例えば、含意関係抽出部４０は、図１０に示すように、代表候補８２＿１と代表候補８２＿２との組について判定処理を行い、代表候補８２＿２が代表候補８２＿１を含意すると判定する。そして、含意関係抽出部４０が、メンバ候補８３＿２が代表候補８２＿２を含意すると判定したときに、メンバ候補８３＿２と代表候補８２＿１との組についての判定処理を行うことなく、メンバ候補８３＿２が代表候補８２＿１を含意すると決定する。
【００８７】
次に、本発明の第２の実施の形態の効果を説明する。
【００８８】
本発明の第２の実施の形態によれば、部分テキストの数が多い場合でも、含意関係抽出の処理時間の増加を抑えることできる。その理由は、含意関係抽出部４０が、部分テキストの二つの組や組における含意関係の方向の内で、存在する可能性が低い組、及び、方向の含意関係を除いて、含意関係の判定処理を行うためである。
【００８９】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００９０】
本発明は、コールセンタ等における会話に係る会話テキストや、チャット、電子メール、ブログ、電子掲示板等における会話テキストに含まれる内容を概観するためのシステムに適用できる。
【符号の説明】
【００９１】
１    クラスタリングシステム
２    ＣＰＵ
３    記憶デバイス
４    通信デバイス
５    入力デバイス
６    出力デバイス
１０    会話テキスト記憶部
２０    部分テキスト抽出部
２１    発話区間抽出部
２２    代表候補抽出部
２３    メンバ候補抽出部
２４    部分テキスト出力部
３０    部分テキスト記憶部
４０    含意関係抽出部
５０    グループ生成部
８１    会話テキスト
８２    代表候補
８３    メンバ候補
８４    グループ
９１    発話区間
９２    対象区間
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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