(57)【要約】【課題】アスキーアートが表す感情を評価することが可能な辞書作成方法を提供する。【解決手段】顔文字検索ロボット１０は、格納装置内のテキストデータから、アスキーアートと、そのアスキーアートと係り受け関係にある感情文字列とを収集する。顔文字検索ロボット１０は、その収集したアスキーアートごとに、そのアスキーアートと係り受け関係にある感情文字列を対応付けた顔文字辞書を送信する。顔文字辞書蓄積装置２０は、顔文字辞書を受信すると、その顔文字辞書を蓄積する。また、顔文字辞書蓄積装置２０は、その顔文字辞書内の顔文字ごとに、その顔文字と対応付けられた感情文字列から評価用文字列を抽出し、その評価用文字列と対応付けられた感情の度合に基づいて、その顔文字が表す感情の度合を評価する。顔文字辞書蓄積装置２０は、その感情の度合をその顔文字に対応付けて顔文字辞書に加える。【選択図】図１
2008269072.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータを格納する格納装置と接続可能な収集装置と、前記収集装置と接続可能な蓄積装置とを含む辞書作成システムであって、
前記収集装置は、
前記格納装置内の前記テキストデータから、アスキーアートと、該アスキーアートと係り受け関係にある感情を表す感情文字列と、を収集する収集部と、
前記収集部が収集したアスキーアートごとに、該アスキーアートと係り受け関係にある感情文字列を対応付けた収集情報を送信する送信部と、を含み、
前記蓄積装置は、
評価用文字列ごとに、該評価用文字列が表す感情の度合を対応付けて格納する評価格納部と、
前記収集装置から前記収集情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した収集情報を蓄積する蓄積部と、
前記受信部が受信した収集情報内のアスキーアートごとに、該アスキーアートと対応付けられた感情文字列から評価用文字列を抽出し、該評価用文字列と対応付けられた感情の度合に基づいて、該アスキーアートが表す感情の度合を評価し、該感情の度合を該アスキーアートに対応付けて前記蓄積部内の収集情報に加える評価部と、を含む、辞書作成システム。
【請求項２】
請求項１に記載の辞書作成システムにおいて、
前記蓄積装置と接続可能な音声認識装置を含み、
前記音声認識装置は、
前記蓄積部から前記収集情報を取り込む取込部と、
音声情報を受信する入力部と、
前記入力部が受信した音声情報を文字情報に変換する変換部と、
前記変換部が変換した文字情報が、前記取込部が取り込んだ収集情報内の感情文字列を含む場合、該感情文字列に、該感情文字列と対応付けられたアスキーアートを付与する付与部と、
前記付与部が前記アスキーアートを付与した文字情報を格納する文字情報格納部と、を含む、辞書作成システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の辞書作成システムにおいて、
前記格納装置および前記蓄積装置と接続可能なテキストマイニング装置を含み、
前記テキストマイニング装置は、
前記蓄積部から前記収集情報を取り込む辞書取込部と、
前記格納装置から前記テキストデータを取り込む文字取込部と、
前記文字取込部が取り込んだテキストデータが、前記辞書取込部が取り込んだ収集情報内のアスキーアートを含む場合、該アスキーアートと対応付けられた感情の度合に基づいて、該テキストデータが表す感情の度合を評価するテキストマイニング部と、
前記テキストマイニング部の評価結果を出力する出力部と、を含む、辞書作成システム。
【請求項４】
請求項２に記載の辞書作成システムにおいて、
前記音声認識装置および前記蓄積装置と接続可能なテキストマイニング装置を含み、
前記テキストマイニング装置は、
前記蓄積部から前記収集情報を取り込む辞書取込部と、
前記文字情報格納部から前記文字情報を取り込む文字取込部と、
前記文字取込部が取り込んだ文字情報が、前記辞書取込部が取り込んだ収集情報内のアスキーアートを含む場合、該アスキーアートと対応付けられた感情の度合に基づいて、該文字情報が表す感情の度合を評価するテキストマイニング部と、
前記テキストマイニング部の評価結果を出力する出力部と、を含む、辞書作成システム。
【請求項５】
請求項４に記載の辞書作成システムにおいて、
前記テキストマイニング装置は、前記格納装置と接続可能であり、
前記文字取込部は、前記格納装置から前記テキストデータを取り込み、
前記テキストマイニング部は、前記文字取込部が取り込んだテキストデータが、前記辞書取込部が取り込んだ収集情報内のアスキーアートを含む場合、該アスキーアートと対応付けられた感情の度合に基づいて、該テキストデータが表す感情の度合を評価する、辞書作成システム。
【請求項６】
評価用文字列ごとに該評価用文字列が表す感情の度合を対応付けて格納する評価格納部を含む蓄積装置と、テキストデータを格納する格納装置と前記蓄積装置とに接続可能な収集装置を含む辞書作成システムが行う辞書作成方法であって、
前記収集装置が、前記格納装置内の前記テキストデータから、アスキーアートと、該アスキーアートと係り受け関係にある感情を表す感情文字列と、を収集する収集ステップと、
前記収集装置が、前記収集されたアスキーアートごとに、該アスキーアートと係り受け関係にある感情文字列を対応付けた収集情報を送信する送信ステップと、
前記蓄積装置が、前記収集装置から前記収集情報を受信する受信ステップと、
前記蓄積装置が、前記受信された収集情報を蓄積する蓄積ステップと、
前記蓄積装置が、前記受信された収集情報内のアスキーアートごとに、該アスキーアートと対応付けられた感情文字列から評価用文字列を抽出する抽出ステップと、
前記蓄積装置が、前記アスキーアートごとに、前記抽出された評価用文字列と対応付けられた感情の度合に基づいて、該アスキーアートが表す感情の度合を評価する評価ステップと、
前記蓄積装置が、前記アスキーアートごとに、前記評価された感情の度合を該アスキーアートに対応付けて前記蓄積部内の収集情報に加える追加ステップと、を含む、辞書作成方法。
【請求項７】
請求項６に記載の辞書作成方法において、
前記辞書作成システムは、前記蓄積装置と接続可能な音声認識装置を含み、
前記音声認識装置が、前記蓄積装置から前記収集情報を取り込む取込部ステップ、
前記音声認識装置が、音声情報を受信する音声入力ステップと、
前記音声認識装置が、前記受信された音声情報を文字情報に変換する変換ステップと、
前記音声認識装置が、前記変換された文字情報が、前記取り込まれた収集情報内の感情文字列を含む場合、該感情文字列に、該感情文字列と対応付けられたアスキーアートを付与する付与ステップと、
前記音声認識装置が、前記アスキーアートが付与された文字情報を格納する文字情報格納ステップと、を含む辞書作成方法。
【請求項８】
請求項６または７に記載の辞書作成方法において、
前記辞書作成システムは、前記格納装置および前記蓄積装置と接続可能なテキストマイニング装置を含み、
前記テキストマイニング装置が、前記蓄積装置から前記収集情報を取り込む辞書取込ステップと、
前記テキストマイニング装置が、前記格納装置から前記テキストデータを取り込むデータ取込ステップと、
前記テキストマイニング装置が、前記取り込まれたテキストデータが、前記取り込まれた収集情報内のアスキーアートを含む場合、該アスキーアートと対応付けられた感情の度合に基づいて、該テキストデータが表す感情の度合を評価するテキスト評価ステップと、
前記テキストマイニング装置が、その評価結果を出力する出力ステップと、を含む辞書作成方法。
【請求項９】
請求項７に記載の辞書作成方法において、
前記音声認識装置および前記蓄積装置と接続可能なテキストマイニング装置を含み、
前記テキストマイニング装置が、前記蓄積装置から前記収集情報を取り込む辞書取込ステップと、
前記テキストマイニング装置が、前記音声認識装置から前記文字情報を取り込む文字取込ステップと、
前記テキストマイニング装置が、前記取り込まれた文字情報が、前記取り込まれた収集情報内のアスキーアートを含む場合、該アスキーアートと対応付けられた感情の度合に基づいて、該文字情報が表す感情の度合を評価する文字評価ステップと、
前記テキストマイニング装置が、その評価結果を出力する出力ステップと、を含む辞書作成方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の辞書作成方法において、
前記テキストマイニング装置は、前記格納装置と接続可能であり、
前記テキストマイニング装置が、前記格納装置から前記テキストデータを取り込むデータ取込ステップと、
前記テキストマイニング装置が、前記取り込まれた文字情報が、前記取り込まれた収集情報内のアスキーアートを含む場合、該アスキーアートと対応付けられた感情の度合に基づいて、該文字情報が表す感情の度合を評価するテキスト評価ステップと、を含む辞書作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、辞書を作成する辞書作成システムおよび辞書作成方法に関し、特には、顧客からの問い合わせなどの内容を分析するための辞書を作成する辞書作成システムおよび辞書作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客からの問い合わせや苦情などの顧客の意見（以下、「顧客の声」と称する）を収集し、その「顧客の声」を経営などに活用する企業が増えている。企業は、「顧客の声」を収集するために、コンタクトセンタを構築したり、アンケートを実施したりしている。
【０００３】
従来、「顧客の声」の内容の分析は、人手により行われていたため、負担が大きかった。
【０００４】
しかしながら、近年では、「顧客の声」の内容を分析することが可能なテキストマイニングと呼ばれる技術が提案または実用化されている。
【０００５】
テキストマイニングには、例えば、特許文献１（特開２００７−１８２３４号公報）に記載の感情表現語句辞書自動生成装置などがある。
【０００６】
この感情表現語句辞書自動生成装置（以下、生成装置と称する）は、入力されたテキストデータから、所定の対義する１組の感情文字列のいずれかを含むテキストの数と、対象語句と各感情文字列とが同時に出現するテキストの数とをそれぞれ検出する。生成装置は、その両方の数の比から、その対象語句の感情の度合を評価する。
【０００７】
また、生成装置は、その評価結果をそのテキストデータ内の対象語句に付与することにより、そのテキストで表現される感情を分析することが可能になる。
【特許文献１】特開２００７−１８２３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、テキストデータには、顔文字などのアスキーアートが使用されることが多い。このようなアスキーアートは、古くは遊び感覚で使用されていたが、今では顧客の感情を表す「言葉」であり、「顧客の声」として貴重なデータとなりうる。
【０００９】
しかしながら、特許文献１に記載の生成装置には、アスキーアートが表す感情を評価する手段がなかった。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、アスキーアートが表す感情を評価することが可能な辞書作成システムおよび辞書作成方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するために、本発明の辞書作成システムは、テキストデータを格納する格納装置と接続可能な収集装置と、前記収集装置と接続可能な蓄積装置とを含む辞書作成システムであって、前記収集装置は、前記格納装置内の前記テキストデータから、アスキーアートと、該アスキーアートと係り受け関係にある感情を表す感情文字列と、を収集する収集部と、前記収集部が収集したアスキーアートごとに、該アスキーアートと係り受け関係にある感情文字列を対応付けた収集情報を送信する送信部と、を含み、前記蓄積装置は、評価用文字列ごとに、該評価用文字列が表す感情の度合を対応付けて格納する評価格納部と、前記収集装置から、前記収集情報を受信する受信部と、前記受信部が受信した収集情報を蓄積する蓄積部と、前記受信部が受信した収集情報内のアスキーアートごとに、該アスキーアートと対応付けられた感情文字列から評価用文字列を抽出し、該評価用文字列と対応付けられた感情の度合に基づいて、該アスキーアートが表す感情の度合を評価し、該感情の度合を該アスキーアートに対応付けて前記蓄積部内の収集情報に加える評価部と、を含む。
【００１２】
また、本発明の辞書作成方法は、評価用文字列ごとに該評価用文字列が表す感情の度合を対応付けて格納する評価格納部を含む蓄積装置と、テキストデータを格納する格納装置と前記蓄積装置とに接続可能な収集装置を含む辞書作成システムが行う辞書作成方法であって、前記収集装置が、前記格納装置内の前記テキストデータから、アスキーアートと、該アスキーアートと係り受け関係にある感情を表す感情文字列と、を収集する収集ステップと、前記収集装置が、前記収集されたアスキーアートごとに、該アスキーアートと係り受け関係にある感情文字列を対応付けた収集情報を送信する送信ステップと、前記蓄積装置が、前記収集装置から、前記収集情報を受信する受信ステップと、前記蓄積装置が、前記受信された収集情報を蓄積する蓄積ステップと、前記蓄積装置が、前記受信された収集情報内のアスキーアートごとに、該アスキーアートと対応付けられた感情文字列から評価用文字列を抽出する抽出ステップと、前記蓄積装置が、前記アスキーアートごとに、前記抽出された評価用文字列と対応付けられた感情の度合に基づいて、該アスキーアートが表す感情の度合を評価する評価ステップと、前記蓄積装置が、前記アスキーアートごとに、前記評価された感情の度合を該アスキーアートに対応付けて前記蓄積部内の収集情報に加える追加ステップと、を含む。
【００１３】
上記の発明によれば、アスキーアートが表す感情の度合が、そのアスキーアートと係り受け関係にある感情文字列内の評価用文字列が表す感情の度合いに基づいて評価される。
【００１４】
このため、アスキーアートが表す感情を評価することが可能になる。
【００１５】
また、前記蓄積装置と接続可能な音声認識装置を含み、前記音声認識装置は、前記蓄積部から前記収集情報を取り込む取込部と、音声情報を受信する入力部と、前記入力部が受信した音声情報を文字情報に変換する変換部と、前記変換部が変換した文字情報が、前記取込部が取り込んだ収集情報内の感情文字列を含む場合、該感情文字列に、該感情文字列と対応付けられたアスキーアートを付与する付与部と、前記付与部が前記アスキーアートを付与した文字情報を格納する文字情報格納部と、を含むことが望ましい。
【００１６】
従来、例えば、ユーザが、顧客との会話を示す音声情報から変換された文字情報を読んでも、その顧客の感情は理解し辛かった。このため、ユーザは、顧客の感情を理解するためには、その音声情報を聴かなければならず、時間がかかっていた。
【００１７】
上記の発明によれば、アスキーアートが、音声情報から変換された文字情報内の感情文字列に付与される。また、アスキーアートは、直感的に感情を理解しやすい。
【００１８】
このため、例えば、ユーザは、顧客との会話を示す音声情報を聴かなくても、顧客の感情を容易に理解することが可能になる。
【００１９】
また、前記格納装置および前記蓄積装置と接続可能なテキストマイニング装置を含み、前記テキストマイニング装置は、前記蓄積部から前記収集情報を取り込む辞書取込部と、前記格納装置から前記テキストデータを取り込む文字取込部と、前記文字取込部が取り込んだテキストデータが、前記辞書取込部が取り込んだ収集情報内のアスキーアートを含む場合、該アスキーアートと対応付けられた感情の度合に基づいて、該テキストデータが表す感情の度合を評価するテキストマイニング部と、前記テキストマイニング部の評価結果を出力する出力部と、を含むことが望ましい。
【００２０】
上記の発明によれば、テキストデータが表す感情の度合が、そのテキストデータに含まれるアスキーアートが表す感情の度合に基づいて評価される。
【００２１】
このため、テキストデータが表す感情を容易に把握することが可能になる。
【００２２】
また、前記テキストマイニング装置は、前記格納装置と接続可能であり、前記文字取込部は、前記格納装置から前記テキストデータを取り込み、前記テキストマイニング部は、前記文字取込部が取り込んだテキストデータが、前記辞書取込部が取り込んだ収集情報内のアスキーアートを含む場合、該アスキーアートと対応付けられた感情の度合に基づいて、該テキストデータが表す感情の度合を評価することが望ましい。
【００２３】
上記の発明によれば、音声情報から変換された文字情報が表す感情の度合が、その文字情報に含まれるアスキーアートが表す感情の度合に基づいて評価される。
【００２４】
このため、音声情報を聞かなくても、その音声情報が表す感情を容易に把握することが可能になる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、アスキーアートが表す感情を評価することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。
【００２７】
図１は、本発明の一実施例の分析システムを示したブロック図である。
【００２８】
図１において、分析システムは、顔文字検索ロボット１０と、顔文字辞書蓄積装置２０と、音声認識テキスト化装置３０と、テキストマイニング装置４０とを含む。ここで、顔文字検索ロボット１０、顔文字辞書蓄積装置２０、音声認識テキスト化装置３０およびテキストマイニング装置４０のそれぞれは、通信ネットワーク１００を介して相互に接続可能である。
【００２９】
また、通信ネットワーク１００は、テキストデータを格納する格納装置（図示せず）と接続され、顔文字検索ロボット１０、顔文字辞書蓄積装置２０、音声認識テキスト化装置３０およびテキストマイニング装置４０のそれぞれは、その格納装置と接続可能である。なお、格納装置は、複数あってもよいし、一つの格納装置が複数のテキストデータを格納してもよい。以下、格納装置は、複数あるとする。
【００３０】
テキスト情報は、ＷＥＢアンケートの回答、ＷＥＢフォームによる投稿、および、Ｅメールによる問い合わせなどの顧客の意見（「顧客の声」）を示すファイルや、顔文字を紹介する顔文字サイト、および、掲示板やウェブログなどのコミュニティサイトを示すＷＥＢ情報などである。
【００３１】
図２は、顔文字検索ロボット１０の構成の一例を示したブロック図である。
【００３２】
図２において、顔文字検索ロボット１０は、辞書格納部１１と、収集部１２と、ロボット通信部１３とを含む。
【００３３】
辞書格納部１１は、テキストマイニングを行うための辞書を格納する。辞書は、少なくとも、感情を表す感情文字列を含む各種文字列を有する。
【００３４】
収集部１２は、定期的に、複数の格納装置を逐次に巡回アクセスして、各格納装置内のテキストデータのそれぞれから、顔文字と、その顔文字と係り受け関係にある感情文字列とを収集する。
【００３５】
具体的には、先ず、収集部１２は、各格納装置内のテキストデータのそれぞれに、辞書格納部１１内の辞書を用いてテキストマイニングを行い、その辞書内の語句にないテキストデータ内の語句を特定する。収集部１２は、その特定した語句の中に、所定の記号（例えば、括弧記号）を含む２文字以上の語句があれば、その語句を顔文字として収集する。
【００３６】
続いて、収集部１２は、その収集した顔文字ごとに、その顔文字を、複数の格納装置内のテキストデータのそれぞれからロボット検索する。収集部１２は、そのロボット検索された顔文字と係り受け関係にある語句を特定し、その特定した語句が辞書格納部１１の辞書内の感情文字列であれば、その語句を感情文字列として収集する。
【００３７】
さらに、収集部１２は、その収集した顔文字ごとに、そのロボット検索された検索ヒット数を計数する。このとき、収集部１２は、その検索ヒット数が予め定められた閾値より小さい顔文字を削除してもよい。
【００３８】
なお、本実施例では、アスキーアートとして、顔文字を用いるが、実際には、アスキーアートは、顔文字に限らず適宜変更可能である。また、アスキーアートは、全角文字および半角カナ文字などの非アスキー文字を有するテキストアートを含むものとする。
【００３９】
ロボット通信部１３は、収集部１２が収集した顔文字ごとに、その顔文字と係り受け関係にある感情文字列と、その顔文字の検索ヒット数とを対応付けた顔文字辞書を、顔文字辞書蓄積装置２０に送信する。
【００４０】
図３は、顔文字辞書蓄積装置２０の構成の一例を示したブロック図である。
【００４１】
図３において、顔文字辞書蓄積装置２０は、評価格納部２１と、蓄積通信部２２と、評価部２３と、蓄積部２４とを含む。
【００４２】
評価格納部２１は、評価用テーブルを格納する。評価用テーブルでは、顔文字が表す感情の度合を評価するための評価用文字列ごとに、その評価用文字列が表す感情の度合が対応付けられている。なお、評価用文字列は、感嘆符などの記号を含む。以下、評価用文字列が表す感情の度合を、その評価用文字列の評価点と称する。
【００４３】
評価テーブルでは、例えば、評価用文字列「感激」には、評価点「＋３」が対応付けられ、評価用文字列「！（感嘆符）」には、評価点「＋１」が対応付けられたりする。
【００４４】
本実施例では、評価点は、評価用文字列が表す感情が、喜びやお褒めの感情など肯定的な感情であれば、正の値を有し、評価用文字列が表す感情が、悲しみや苦情の感情など否定的な感情であれば、負の値を有するとする。
【００４５】
蓄積通信部２２は、顔文字検索ロボット１０およびテキストマイニング装置４０から、顔文字辞書を受信する。
【００４６】
評価部２３は、蓄積通信部２２が受信した顔文字辞書を蓄積部２４に蓄積する。
【００４７】
また、評価部２３は、その顔文字辞書内の顔文字ごとに、その顔文字と対応付けられた感情文字列から、評価格納部２１内の評価用文字列を抽出する。評価部２３は、その抽出した評価用文字列と対応付けられた評価点に基づいて、その顔文字が表す感情の度合を評価する。
【００４８】
例えば、評価部２３は、評価格納部２１内の評価用文字列を全て抽出し、その抽出した全ての評価用文字列のそれぞれと対応付けられた評価点の和を、その顔文字が表す感情の度合として評価する。
【００４９】
例えば、感情文字列「感動しました！！」と顔文字「。・゜・(ノ∀`)・゜・。」とが対応付けられている場合、その感情文字列に、評価用文字列「感動」の評価点が「＋３」であり、「！」の評価点が「＋１」とすると、評価部２３は、顔文字「。・゜・(ノ∀`)・゜・。」が表す感情の度合を「＋５」と評価する。
【００５０】
評価部２３は、その顔文字ごとに、その顔文字が表す感情の度合をその顔文字に対応付けて蓄積部２４内の顔文字辞書に加える。このとき、評価部２３は、その顔文字ごとに、その顔文字を特定する識別子を生成し、その識別情報をその顔文字に対応付けて蓄積部２４内の顔文字辞書に加えてもよい。
【００５１】
なお、評価部２３は、その検索ヒット数を、その顔文字が使用される頻度として格納する。また、以下では、顔文字が表す感情の度合を、その顔文字の評価点と称する。
【００５２】
図４は、顔文字辞書の一例を示した説明図である。図４において、顔文字辞書２００は、項番２０１と、感情語２０２と、顔文字２０３と、評価点２０４と、頻度２０５とを含む。
【００５３】
項番２０１は、顔文字２０３を特定する識別子である。感情語２０２は、顔文字２０３と係り受け関係にある感情文字列を示す。顔文字２０３は、アスキーアートの一例である。評価点２０４は、顔文字２０３が表す感情の度合である。頻度２０５は、顔文字２０３が使用される頻度である。
【００５４】
図５は、音声認識テキスト化装置３０の構成の一例を示したブロック図である。
【００５５】
図５において、音声認識テキスト化装置３０は、取込部３１と、入力部３２と、変換部３３と、付与部３４と、文字情報格納部３５と、認識通信部３６とを含む。
【００５６】
取込部３１は、顔文字辞書蓄積装置２０の蓄積部２４から、顔文字辞書を取り込む。
【００５７】
入力部３２は、音声情報を受信する。例えば、入力部３２は、コンタクトセンタ内の電話機（図示せず）やその電話機によるオペレータと顧客との会話を録音する録音装置（図示せず）と接続され、その電話機や録音装置から、その会話を音声情報として受信する。
【００５８】
変換部３３は、入力部３２が受信した音声情報を文字情報に変換する。なお、変換部３３は、その音声情報が示す音声の大きさを測定し、その文字情報にその音声の大きさを付与してもよい。
【００５９】
付与部３４は、変換部３３が変換した文字情報が、取込部３１が取り込んだ顔文字辞書内の感情文字列を含む場合、その感情文字列に、その感情文字列と対応付けられた顔文字を付与する。なお、付与部３４が顔文字を付与する場所は、例えば、その感情文字列と次の語句との間である。
【００６０】
このとき、同じ感情文字列に複数の顔文字が対応付けられている場合、付与部３４は、その複数の顔文字のそれぞれと対応付けられた複数の頻度の中で、最も大きい頻度の顔文字をその感情文字列に付与する。
【００６１】
例えば、図４において、感情語２０２「気持ちいいです」には、顔文字２０３「(  ￣ー￣)」「(・∀・)ニヤニヤ」および「(  ＾∀＾)」が対応付けられている。変換部３３が変換した文字情報内に、感情語２０２「気持ちいいです」があると、付与部３４は、その感情語２０２「気持ちいいです」のそれぞれと対応付けられた複数の頻度２０５の中で、最も大きい頻度２０５「４１２０」と対応付けられた顔文字２０３「(  ￣ー￣)」を、その感情語２０２「気持ちいいです」に付与する。
【００６２】
なお、変換部３３が文字情報に音声の大きさを付与している場合、付与部３４は、その音声の大きさに応じて、その文字情報に顔文字を付与してもよい。例えば、付与部３４は、その音声の大きさが予め定められた基準値より大きい場合、その大きさが大きくなるほど、感情の度合が大きい（または、小さい）顔文字を、その文字情報に付与する。
【００６３】
文字情報格納部３５は、付与部３４が顔文字を付与した文字情報を格納する。
【００６４】
従来、例えば、ユーザが、顧客との会話を示す音声情報から変換された文字情報を読んでも、その顧客の感情は理解し辛かった。このため、ユーザは、顧客の感情を理解するためには、その音声情報を聴かなければならず、時間がかかっていた。
【００６５】
本実施例では、顧客との会話を示す音声情報を聴かなくても、顧客の感情を容易に理解することが可能になる。これは、顔文字は、直感的に感情を理解しやすいからである。
【００６６】
図６は、テキストマイニング装置４０の構成の一例を示したブロック図である。
【００６７】
図６において、テキストマイニング装置４０は、テキスト取込部４１と、顔文字取込部４２と、辞書格納部４３と、テキストマイニング部４４と、出力部４５と、登録部４６と、テキスト通信部４７とを含む。
【００６８】
テキスト取込部４１は、音声認識テキスト化装置３０の文字情報格納部３５から、文字情報を取り込む。また、テキスト取込部４１は、格納装置から、テキストデータを取り込む。
【００６９】
以下、取り込んだ文字情報およびテキストデータを、テキスト情報と総称する。
【００７０】
顔文字取込部４２は、顔文字辞書蓄積装置２０の蓄積部２４から、顔文字辞書を取り込む。
【００７１】
辞書格納部４３は、辞書を格納する。なお、この辞書は、顔文字検索ロボット１０の辞書格納部１１内の辞書と同じであるとする。
【００７２】
テキストマイニング部４４は、テキスト取込部４１が取り込んだテキスト情報ごとに、辞書格納部４３内の辞書を用いてテキストマイニングを行い、そのテキスト情報が、顔文字取込部４２が取り込んだ顔文字辞書内の顔文字を含む場合、その顔文字と対応付けられた評価点に基づいて、そのテキスト情報が表す感情の度合を評価する。テキストマイニング部４４は、その評価結果を分析レポートとして生成する。
【００７３】
具体的には、先ず、テキストマイニング部４４は、その辞書内の語句にないテキスト情報内の語句を特定する。テキストマイニング部４４は、その特定した語句の中に、所定の記号を含む２文字以上の語句があれば、その語句を顔文字として抽出する。
【００７４】
テキストマイニング部４４は、その抽出した顔文字ごとに、その顔文字がその顔文字辞書内にあるか否かを判断する。
【００７５】
テキストマイニング部４４は、その顔文字辞書内にあると判断した顔文字と対応付けられた評価点に基づいて、そのテキスト情報が表す感情の度合を評価する。
【００７６】
例えば、テキストマイニング部４４は、その顔文字辞書内にある顔文字のそれぞれと対応付けられた評価点の和を、そのテキスト情報が表す感情の度合として評価する。この場合、その評価点の和が正であれば、そのテキスト情報がお褒めなどの肯定的な感情を表し、その評価点の和が負であれば、そのテキスト情報が苦情などの否定的な感情を表す。したがって、ユーザは、お褒めと苦情の総数や割合を簡単に把握することができる。
【００７７】
このとき、テキストマイニング部４４は、その評価点の和が予め定められた基準点より低いと、評価点が低い旨を分析レポートに付与してもよい。これにより、例えば、テキスト情報が重大な苦情か否かを容易に理解することが可能になる。
【００７８】
また、テキストマイニング部４４は、その評価点の和が予め定められた判断点より大きいと、評価点が高い旨を分析レポートに付与してもよい。これにより、例えば、お褒めや喜びなどの度合いが高い見解か否かを容易に理解することが可能になり、新商品開発や新サービスへのアイディアを思いつくための手立てを得ることが可能になる。
【００７９】
出力部４５は、例えば、表示装置であり、テキストマイニング部４４が生成した分析レポートを出力する。
【００８０】
登録部４６は、テキストマイニング部４４がその顔文字辞書内にないと判断した顔文字を顔文字辞書蓄積装置２０内の蓄積部２４に登録する。
【００８１】
具体的には、先ず、登録部４６は、その顔文字ごとに、その顔文字を、複数の格納装置内のテキストデータのそれぞれからロボット検索する。登録部４６は、そのロボット検索されたテキストデータ内の、その顔文字と係り受け関係にある語句を特定し、その特定した語句が辞書格納部４３の辞書内の感情文字列であれば、その感情文字列を収集する。
【００８２】
さらに、登録部４６は、その顔文字ごとに、そのロボット検索された検索ヒット数を計数する。このとき、収集部１２は、その検索ヒット数が閾値より小さい顔文字を削除してもよい。
【００８３】
登録部４６は、その顔文字ごとに、その顔文字と係り受け関係にある感情文字列と、その顔文字の検索ヒット数とを対応付けた顔文字辞書を、顔文字辞書蓄積装置２０に送信して、その顔文字辞書を登録する。
【００８４】
次に動作を説明する。
【００８５】
図７は、分析システムの動作例を説明するためのシーケンスチャートである。
【００８６】
顔文字検索ロボット１０の収集部１２は、定期的に、ステップＳ１を実行する。
【００８７】
ステップＳ１では、収集部１２は、ロボット通信部１３および通信ネットワーク１００を介して、複数の格納装置に逐次に巡回アクセスする。収集部１２は、各格納装置内のテキストデータのそれぞれに、辞書格納部１１内の辞書を用いてテキストマイニングを行い、その辞書内の語句にないテキストデータ内の語句を特定する。収集部１２は、その特定した語句の中に、所定の記号を含む２文字以上の語句があれば、その語句を顔文字として収集する。
【００８８】
収集部１２は、その収集した顔文字ごとに、その顔文字を、複数の格納装置内のテキストデータからロボット検索する。収集部１２は、そのロボット検索された顔文字と係り受け関係にある語句を特定し、その特定した語句が辞書格納部１１に格納された辞書内の感情文字列であれば、その語句を感情文字列として収集する。
【００８９】
収集部１２は、その収集した顔文字ごとに、そのロボット検索された検索ヒット数を計数し、その検索ヒット数が閾値より以上か否かを判断する。収集部１２は、その検索ヒット数が予め定められた閾値より小さい検索ヒット数の顔文字を削除する。
【００９０】
収集部１２は、その削除されなかった顔文字ごとに、その顔文字と係り受け関係にある語句と、その顔文字とを対応付けた顔文字辞書を生成し、その顔文字辞書を、ロボット通信部１３に送信する。
【００９１】
ロボット通信部１３は、その顔文字辞書を受信すると、その顔文字辞書を、通信ネットワーク１００を介して、顔文字辞書蓄積装置２０の蓄積通信部２２に送信する。蓄積通信部２２は、その顔文字辞書を受信すると、ステップＳ２を実行する。
【００９２】
ステップＳ２では、蓄積通信部２２は、その顔文字辞書を評価部２３に送信する。
【００９３】
評価部２３は、その顔文字辞書を受信すると、その顔文字辞書を蓄積部２４に蓄積する。
【００９４】
その後、評価部２３は、評価格納部２１内の評価用文字列を確認する。評価部２３は、その顔文字辞書内の顔文字ごとに、その顔文字と対応付けられた評価用文字列を全て抽出し、その抽出した評価用文字列のそれぞれと対応付けられた評価点の和を、その顔文字が表す感情の度合として評価する。
【００９５】
さらに、評価部２３は、その顔文字ごとに、その顔文字を特定する識別子を生成し、その識別子と、その顔文字が表す感情の度合とを対応付けて、蓄積部２４内の顔文字辞書に加える。
【００９６】
また、音声認識テキスト化装置３０の取込部３１は、例えば、ユーザから、音声情報を文字情報に変換する旨の指示があると、ステップＳ３を実行する。
【００９７】
ステップＳ３は、取込部３１は、認識通信部３６、通信ネットワーク１００および顔文字辞書蓄積装置２０の蓄積通信部２２を介して、蓄積部２４から顔文字辞書を取り込む。
【００９８】
その後、入力部３２は、音声情報を受信すると、ステップＳ４を実行する。
【００９９】
ステップＳ４では、入力部３２は、その音声情報を変換部３３に送信する。
【０１００】
変換部３３は、その音声情報を受け付けると、その音声情報を文字情報に変換する。変換部３３は、その文字情報を付与部３４に送信する。
【０１０１】
付与部３４は、その文字情報を受信すると、取込部３１が取り込んだ顔文字辞書を確認し、その文字情報が、その顔文字辞書内の感情文字列を含むか否かを判断する。
【０１０２】
付与部３４は、その文字情報がその感情文字列を含むと、その感情文字列のそれぞれに、その感情文字列と対応付けられた顔文字を付与する。このとき、同じ感情文字列に複数の顔文字が対応付けられている場合、付与部３４は、その複数の顔文字のそれぞれと対応付けられた頻度の中で、最も大きい頻度の顔文字をその感情文字列に付与する。
【０１０３】
付与部３４は、その顔文字を付与した文字情報を、文字情報格納部３５に格納する。
【０１０４】
また、テキストマイニング装置４０のテキスト取込部４１は、例えば、ユーザからテキストマイニングを行う旨の指示があると、ステップＳ５を実行する。
【０１０５】
ステップＳ５では、テキスト取込部４１は、テキスト通信部４７、通信ネットワーク１００および音声認識テキスト化装置３０の認識通信部３６を介して、文字情報格納部３５から、文字情報をテキスト情報として取り込む。
【０１０６】
また、テキスト取込部４１は、テキスト通信部４７および通信ネットワーク１００を介して、格納装置からテキストデータをテキスト情報として取り込む。なお、このテキストデータは、顧客の意見を示すファイルである。
【０１０７】
テキスト取込部４１は、そのテキスト情報をテキストマイニング部４４に送信する。
【０１０８】
また、顔文字取込部４２は、例えば、ユーザからテキストマイニングを行う旨の指示があると、ステップＳ６を実行する。
【０１０９】
ステップＳ６では、顔文字取込部４２は、テキスト通信部４７、通信ネットワーク１００および顔文字辞書蓄積装置２０の蓄積通信部２２を介して、蓄積部２４から顔文字辞書を取り込む。
【０１１０】
また、テキストマイニング部４４は、テキスト取込部４１からテキスト情報を受信すると、ステップＳ７を実行する。
【０１１１】
ステップＳ７では、テキストマイニング部４４は、その辞書内の語句にないテキスト情報内の語句を特定する。テキストマイニング部４４は、その特定した語句の中に、所定の記号を含む２文字以上の語句があれば、その語句を顔文字として抽出する。
【０１１２】
テキストマイニング部４４は、その抽出した顔文字ごとに、その顔文字がその顔文字辞書内にあるか否かを判断する。その後、テキストマイニング部４４は、ステップＳ８を実行する。
【０１１３】
ステップＳ８では、テキストマイニング部４４は、その顔文字辞書内にないと判断した顔文字の全てを登録部４６に送信する。
【０１１４】
登録部４６は、その顔文字を受信すると、その顔文字ごとに、その顔文字を、テキスト通信部４７および通信ネットワーク１００を介して、複数の格納装置内のテキストデータのそれぞれからロボット検索する。登録部４６は、そのロボット検索されたテキストデータ内の顔文字と係り受け関係にある語句を特定し、その特定した語句が辞書格納部４３の辞書内の感情文字列であれば、その感情文字列を収集する。
【０１１５】
さらに、登録部４６は、その顔文字ごとに、そのロボット検索された検索ヒット数を計数し、その検索ヒット数が閾値より以上か否かを判断する。収集部１２は、その閾値より小さい検索ヒット数の顔文字を削除する。
【０１１６】
登録部４６は、その削除されなかった顔文字ごとに、その顔文字と係り受け関係にある語句と、その顔文字とを対応付けた顔文字辞書を生成し、その顔文字辞書を、テキスト通信部４７に送信する。
【０１１７】
テキスト通信部４７は、その顔文字辞書を受信すると、その顔文字辞書を顔文字辞書蓄積装置２０の蓄積通信部２２に送信する。蓄積通信部２２がその顔文字辞書を受信すると、顔文字辞書蓄積装置は、ステップＳ２と同じ動作を行い、その顔文字辞書を蓄積部２４に蓄積する。
【０１１８】
また、テキストマイニング部４４は、その顔文字辞書を送信すると、ステップＳ９を実行する。なお、テキストマイニング部４４は、その顔文字辞書内にないと判断した顔文字がない場合、ステップＳ８をスキップして、ステップＳ９を実行する。
【０１１９】
ステップＳ９では、テキストマイニング部４４は、その顔文字辞書内にあると判断した顔文字のそれぞれと対応付けられた評価点の和を、そのテキスト情報が表す感情の度合として評価し、その評価結果を分析レポートとして生成する。テキストマイニング部４４は、その分析レポートを出力部４５に送信する。
【０１２０】
出力部４５は、その分析レポートを受信すると、その分析レポートを出力する。
【０１２１】
次に効果を説明する。
【０１２２】
本実施例によれば、収集部１２は、格納装置内のテキストデータから、アスキーアートと、そのアスキーアートと係り受け関係にある感情文字列とを収集する。ロボット通信部１３は、収集部１２が収集したアスキーアートごとに、そのアスキーアートと係り受け関係にある感情文字列を対応付けた顔文字辞書を送信する。蓄積通信部２２がその顔文字辞書を受信すると、蓄積部２４は、その顔文字辞書を蓄積する。評価部２３は、その顔文字辞書内の顔文字ごとに、その顔文字と対応付けられた感情文字列から評価用文字列を抽出し、その評価用文字列と対応付けられた感情の度合に基づいて、その顔文字が表す感情の度合を評価する。評価部２３は、その感情の度合をその顔文字に対応付けて蓄積部２４内の顔文字辞書に加える。
【０１２３】
この場合、顔文字が表す感情の度合が、その顔文字と係り受け関係にある感情文字列内の評価用文字列が表す感情の度合いに基づいて評価される。このため、アスキーアートが表す感情を評価することが可能になる。
【０１２４】
また、取込部３１は、蓄積部２４から顔文字辞書を取り込む。また、入力部３２が音声情報を受信すると、変換部３３は、その音声情報を文字情報に変換する。付与部３４は、変換部３３が変換した文字情報が、取込部３１が取り込んだ顔文字辞書内の感情文字列を含む場合、その感情文字列に、その感情文字列と対応付けられた顔文字を付与する。
【０１２５】
この場合、例えば、ユーザは、顧客との会話を示す音声情報を聴かなくても、顧客の感情を理解することが可能になる。
【０１２６】
また、顔文字取込部４２は、蓄積部２４から顔文字辞書を取り込む。テキスト取込部４１は、格納装置からテキストデータを取り込む。テキストマイニング部４４は、そのテキスト情報が、顔文字取込部４２が取り込んだ顔文字辞書内の顔文字を含む場合、その顔文字と対応付けられた評価点に基づいて、そのテキストデータが表す感情の度合を評価する。出力部４５は、テキストマイニング部４４の評価結果を出力する。
【０１２７】
この場合、テキストデータが表す感情を容易に把握することが可能になる。
【０１２８】
また、テキスト取込部４１は、文字情報格納部３５から文字情報を取り込む。テキストマイニング部４４は、その文字情報が、顔文字取込部４２が取り込んだ顔文字辞書内の顔文字を含む場合、その顔文字と対応付けられた評価点に基づいて、その文字情報が表す感情の度合を評価する。
【０１２９】
この場合、音声情報を聞かなくても、その音声情報が表す感情を容易に把握することが可能になる。
【０１３０】
以上説明した実施例において、図示した構成は単なる一例であって、本発明はその構成に限定されるものではない。
【０１３１】
例えば、顔文字検索ロボット１０、顔文字辞書蓄積装置２０、音声認識テキスト化装置３０およびテキストマイニング装置４０のそれぞれは、独立した筐体を有していたが、共有の筐体を有してもよい。
【０１３２】
なお、本発明は、顧客の意見を活用する企業などで用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１３３】
【図１】本発明の一実施例の分析システムを示したブロック図である。
【図２】顔文字検索ロボットの構成の一例を示したブロック図である。
【図３】顔文字辞書蓄積装置の構成の一例を示したブロック図である。
【図４】顔文字辞書の一例を示した説明図である。
【図５】音声認識テキスト化装置の構成の一例を示したブロック図である。
【図６】テキストマイニング装置の構成の一例を示したブロック図である。
【図７】分析システムの動作例を説明するためのシーケンスチャートである。
【符号の説明】
【０１３４】
１０      顔文字検索ロボット
１１      辞書格納部
１２      収集部
１３      ロボット通信部
２０      顔文字辞書蓄積装置
２１      評価格納部
２２      蓄積通信部
２３      評価部
２４      蓄積部
３０      音声認識テキスト化装置
３１      取込部
３２      入力部
３３      変換部
３４      付与部
３５      文字情報格納部
３６      認識通信部
４０      テキストマイニング装置
４１      テキスト取込部
４２      顔文字取込部
４３      辞書格納部
４４      テキストマイニング部
４５      出力部
４６      登録部
４７      テキスト通信部
【図１】
2008269072.tif 000003
【図２】
2008269072.tif 000004
【図３】
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【図４】
2008269072.tif 000006
【図５】
2008269072.tif 000007
【図６】
2008269072.tif 000008
【図７】
2008269072.tif 000009