(57)【要約】【課題】ユーザが入力時に用いるユーザ表現のみを認識するようにカスタマイズされたユーザ表現認識モデルを抽出すること。【解決手段】ユーザ表現認識装置１００であって、第１の記憶装置１０１は、入力されたユーザ表現と前記ユーザの意図した正解とを対応づけたユーザ表現・正解対応データを記録し、第２の記憶装置１０２は、前記正解とその属性とを対応づけた正解・属性対応データを記録し、抽出部１０３は、前記ユーザ表現・正解対応データと前記正解・属性対応データとを参照し、前記ユーザ表現と前記属性とを対応づけるとともに、前記ユーザ表現が共通し、かつ、前記属性が共通する対応づけをユーザ表現認識モデルとして抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたユーザ表現と前記ユーザの意図した正解とを対応づけたユーザ表現・正解対応データを記録した第１の記憶装置と、
前記正解とその属性とを対応づけた正解・属性対応データを記録した第２の記憶装置と、
前記ユーザ表現・正解対応データと前記正解・属性対応データとを参照し、前記ユーザ表現と前記属性とを対応づけるとともに、前記ユーザ表現が共通し、かつ、前記属性が共通する対応づけをユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とするユーザ表現認識装置。
【請求項２】
前記属性が、複数の要素からなる集合であって、
前記抽出部が、前記属性の共通部分として、前記属性の集合の積集合を抽出するように構成されたことを特徴とする、請求項１に記載のユーザ表現認識装置。
【請求項３】
前記抽出部が、前記属性の共通部分として、前記属性の集合において所定の数以上共通に含まれる要素を抽出するように構成されたことを特徴とする、請求項２に記載のユーザ表現認識装置。
【請求項４】
前記抽出部が、前記ユーザ表現の共通部分を抽出する際に誤り傾向を考慮して抽出するように構成されたことを特徴とする、請求項１ないし３のいずれか一に記載のユーザ表現認識装置。
【請求項５】
前記ユーザ表現が、音声認識結果であることを特徴とする、請求項１ないし４のいずれか一に記載のユーザ表現認識装置。
【請求項６】
前記第１の記憶装置が、前記ユーザ表現・正解対応データをユーザごとに記録するように構成され、
前記抽出部が、ユーザごとに記録された前記ユーザ表現・正解対応データを参照し、ユーザごとに前記ユーザ表現認識モデルを抽出するように構成されたことを特徴とする、請求項１ないし５のいずれか一に記載のユーザ表現認識装置。
【請求項７】
入力されたユーザ表現を要素（元）とするユーザ表現集合Ｕ＝｛ｕｉ；ｉ＝１、…、ｎ（ｎは自然数）｝から前記ユーザの意図した正解を要素とする正解集合Ａ＝｛ａｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第１の写像と、前記正解集合Ａから前記正解の属性を要素とする属性集合Ｘ＝｛Ｘｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第２の写像とを参照し、前記ユーザ表現集合Ｕから前記属性集合Ｘへの合成写像を生成し、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の値も一致する対応関係をユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出部を備えたことを特徴とするユーザ表現認識装置。
【請求項８】
前記属性集合Ｘの各要素Ｘｉが、複数の要素からなる集合｛ｘｊ（ｉ）；ｊ＝１、…、Ｍ（ｉ）（Ｍ（ｉ）は自然数）｝であって、
前記抽出部が、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の積集合であって空集合でないものへの対応関係を抽出するように構成されたことを特徴とする請求項７に記載のユーザ表現認識装置。
【請求項９】
前記抽出部が、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の集合において所定の数以上共通に含まれる要素への対応関係を抽出するように構成されたことを特徴とする請求項８に記載のユーザ表現認識装置。
【請求項１０】
入力されたユーザ表現と前記ユーザの意図した正解とを対応づけたユーザ表現・正解対応データと、前記正解とその属性とを対応づけた正解・属性対応データと、を参照し、前記ユーザ表現と前記属性とを対応づけるとともに、前記ユーザ表現が共通し、かつ、前記属性が共通する対応づけをユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出工程を含むことを特徴とするユーザ表現認識方法。
【請求項１１】
前記属性が、複数の要素からなる集合であって、
前記抽出工程において、前記属性の共通部分として、前記属性の集合の積集合を抽出することを特徴とする、請求項１０に記載のユーザ表現認識方法。
【請求項１２】
前記抽出工程において、前記属性の共通部分として、前記属性の集合において所定の数以上共通に含まれる要素を抽出することを特徴とする、請求項１１に記載のユーザ表現認識方法。
【請求項１３】
前記抽出工程において、前記ユーザ表現の共通部分を抽出する際に誤り傾向を考慮して抽出することを特徴とする、請求項１０ないし１２のいずれか一に記載のユーザ表現認識方法。
【請求項１４】
前記ユーザ表現が、音声認識結果であることを特徴とする、請求項１０ないし１３のいずれか一に記載のユーザ表現認識方法。
【請求項１５】
前記抽出工程において、ユーザごとに記録された前記ユーザ表現・正解対応データを参照し、ユーザごとに前記ユーザ表現認識モデルを抽出することを特徴とする請求項１０ないし１４のいずれか一に記載のユーザ表現認識方法。
【請求項１６】
入力されたユーザ表現を要素（元）とするユーザ表現集合Ｕ＝｛ｕｉ；ｉ＝１、…、ｎ（ｎは自然数）｝から前記ユーザの意図した正解を要素とする正解集合Ａ＝｛ａｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第１の写像と、前記正解集合Ａから前記正解の属性を要素とする属性集合Ｘ＝｛Ｘｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第２の写像とを参照し、前記ユーザ表現集合Ｕから前記属性集合Ｘへの合成写像を生成し、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の値も一致する対応関係をユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出工程を含むことを特徴とするユーザ表現認識方法。
【請求項１７】
前記属性集合Ｘの各要素Ｘｉが、複数の要素からなる集合｛ｘｊ（ｉ）；ｊ＝１、…、Ｍ（ｉ）（Ｍ（ｉ）は自然数）｝であって、
前記抽出工程において、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の積集合であって空集合でないものへの対応関係を抽出することを特徴とする請求項１６に記載のユーザ表現認識方法。
【請求項１８】
前記抽出工程において、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の集合において所定の数以上共通に含まれる要素への対応関係を抽出することを特徴とする請求項１７に記載のユーザ表現認識方法。
【請求項１９】
入力されたユーザ表現と前記ユーザの意図した正解とを対応づけたユーザ表現・正解対応データと、前記正解とその属性とを対応づけた正解・属性対応データと、を参照し、前記ユーザ表現と前記属性とを対応づけるとともに、前記ユーザ表現が共通し、かつ、前記属性が共通する対応づけをユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出処理をコンピュータに実行させることを特徴とするユーザ表現認識プログラム。
【請求項２０】
前記属性が、複数の要素からなる集合であって、
前記抽出処理において、前記属性の共通部分として、前記属性の集合の積集合を抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項１９に記載のユーザ表現認識プログラム。
【請求項２１】
前記抽出処理において、前記属性の共通部分として、前記属性の集合において所定の数以上共通に含まれる要素を抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項２０に記載のユーザ表現認識プログラム。
【請求項２２】
前記抽出処理において、前記ユーザ表現の共通部分を抽出する際に誤り傾向を考慮して抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項１９ないし２１のいずれか一に記載のユーザ表現認識プログラム。
【請求項２３】
前記ユーザ表現が、音声認識結果であることを特徴とする、請求項１９ないし２２のいずれか一に記載のユーザ表現認識プログラム。
【請求項２４】
前記抽出処理において、ユーザごとに記録された前記ユーザ表現・正解対応データを参照し、ユーザごとに前記ユーザ表現認識モデルを抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１９ないし２３のいずれか一に記載のユーザ表現認識プログラム。
【請求項２５】
入力されたユーザ表現を要素（元）とするユーザ表現集合Ｕ＝｛ｕｉ；ｉ＝１、…、ｎ（ｎは自然数）｝から前記ユーザの意図した正解を要素とする正解集合Ａ＝｛ａｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第１の写像と、前記正解集合Ａから前記正解の属性を要素とする属性集合Ｘ＝｛Ｘｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第２の写像とを参照し、前記ユーザ表現集合Ｕから前記属性集合Ｘへの合成写像を生成し、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の値も一致する対応関係をユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出処理をコンピュータに実行させることを特徴とするユーザ表現認識プログラム。
【請求項２６】
前記属性集合Ｘの各要素Ｘｉが、複数の要素からなる集合｛ｘｊ（ｉ）；ｊ＝１、…、Ｍ（ｉ）（Ｍ（ｉ）は自然数）｝であって、
前記抽出処理において、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の積集合であって空集合でないものへの対応関係を抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２５に記載のユーザ表現認識プログラム。
【請求項２７】
前記抽出処理において、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の集合において所定の数以上共通に含まれる要素への対応関係を抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２６に記載のユーザ表現認識プログラム。
【請求項２８】
請求項１９ないし２７のいずれか一に記載のユーザ表現認識プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はユーザ表現認識装置、認識方法及び認識プログラムに関し、特に、ユーザが自由な表現を入力することができるアプリケーションにおいて、入力されたユーザ表現とそれによってユーザが意図したアプリケーションの動作結果（すなわち、正解）とが対応づけて得られる場合、その対応づけに基づいて、入力されたユーザ表現を認識するモデルを抽出することを特徴とするユーザ表現認識装置、認識方法及び認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検索アプリケーションなどユーザが自由な表現を入力可能なシステムにおいて、入力されたユーザ表現とそのアプリケーションにおいて解釈可能な表現とが異なることにより、アプリケーションが適切に動作しないという問題が生じる。例えば、検索アプリケーションにおいて、システムが想定するキーワードに含まれていないキーワードが入力されたとき、システムはユーザが意図した適切な検索結果を出力することができない。
【０００３】
この問題に対して、特許文献１において、テレビ番組検索アプリケーションにおけるユーザ表現認識装置が開示されている。ここでは、検索アプリケーションが使用可能な電子番組表（ＥＰＧ、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）等のデータに基づいて、インターネット上の検索システムや概念辞書、インターネット上の検索ディレクトリ等を用いて語彙を拡張し、ユーザが入力時に用いると予想される語彙を可能な限り収集する技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２において、テレビ番組検索アプリケーションにおけるユーザ表現認識装置が開示されている。ここでは、検索アプリケーションが使用可能なＥＰＧ等のデータに基づいて、人間が略語を生成する際の傾向に関する知識を用いて略語を生成し、語彙を拡張する技術が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３６２１２１号公報
【特許文献２】ＷＯ２００４／０４４８８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のユーザ表現認識装置における第１の問題点は、アプリケーションがすでに保有するデータに関連した語彙は拡張されるものの、必ずしもその中にユーザが用いる表現が含まれるとは限らないことである。例えば、ユーザが「ドキュメンタリー番組」を検索するために「感動もの」という表現を用いる場合、システムが保有するデータを元にして目的とする表現が得られるとは限らない。
【０００７】
従来のユーザ表現認識装置における第２の問題点は、アプリケーションに関連した語彙が拡張されるものの、それぞれのユーザにとっては使用されない無駄な語彙も追加されてしまう点である。例えば、「木村拓哉」を表現するために、「キムタク」、「スマップの木村」など複数の表現が考えられる。しかし、個々のユーザは、通常これらのいずれかの表現しか使用しない。しかし、従来技術では、これらの全ての表現が追加されるばかりか、いずれのユーザにも使用されない不要な表現も追加され得る。
【０００８】
したがって、ユーザが入力時に用いるユーザ表現のみを認識するようにカスタマイズされたユーザ表現認識モデルを抽出するユーザ表現認識装置、認識方法及び認識プログラムを提供することが課題となる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の視点に係るユーザ表現認識装置は、入力されたユーザ表現と前記ユーザの意図した正解とを対応づけたユーザ表現・正解対応データを記録した第１の記憶装置と、前記正解とその属性とを対応づけた正解・属性対応データを記録した第２の記憶装置と、前記ユーザ表現・正解対応データと前記正解・属性対応データとを参照し、前記ユーザ表現と前記属性とを対応づけるとともに、前記ユーザ表現が共通し、かつ、前記属性が共通する対応づけをユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明の第２の視点に係るユーザ表現認識装置は、入力されたユーザ表現を要素（元）とするユーザ表現集合Ｕ＝｛ｕｉ；ｉ＝１、…、ｎ（ｎは自然数）｝から前記ユーザの意図した正解を要素とする正解集合Ａ＝｛ａｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第１の写像と、前記正解集合Ａから前記正解の属性を要素とする属性集合Ｘ＝｛Ｘｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第２の写像とを参照し、前記ユーザ表現集合Ｕから前記属性集合Ｘへの合成写像を生成し、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の値も一致する対応関係をユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出部を備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明の第３の視点に係るユーザ表現認識方法は、入力されたユーザ表現と前記ユーザの意図した正解とを対応づけたユーザ表現・正解対応データと、前記正解とその属性とを対応づけた正解・属性対応データと、を参照し、前記ユーザ表現と前記属性とを対応づけるとともに、前記ユーザ表現が共通し、かつ、前記属性が共通する対応づけをユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出工程を含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明の第４の視点に係るユーザ表現認識方法は、入力されたユーザ表現を要素（元）とするユーザ表現集合Ｕ＝｛ｕｉ；ｉ＝１、…、ｎ（ｎは自然数）｝から前記ユーザの意図した正解を要素とする正解集合Ａ＝｛ａｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第１の写像と、前記正解集合Ａから前記正解の属性を要素とする属性集合Ｘ＝｛Ｘｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第２の写像とを参照し、前記ユーザ表現集合Ｕから前記属性集合Ｘへの合成写像を生成し、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の値も一致する対応関係をユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出工程を含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明の第５の視点に係るユーザ表現認識プログラムは、入力されたユーザ表現と前記ユーザの意図した正解とを対応づけたユーザ表現・正解対応データと、前記正解とその属性とを対応づけた正解・属性対応データと、を参照し、前記ユーザ表現と前記属性とを対応づけるとともに、前記ユーザ表現が共通し、かつ、前記属性が共通する対応づけをユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１４】
本発明の第６の視点に係るユーザ表現認識プログラムは、入力されたユーザ表現を要素（元）とするユーザ表現集合Ｕ＝｛ｕｉ；ｉ＝１、…、ｎ（ｎは自然数）｝から前記ユーザの意図した正解を要素とする正解集合Ａ＝｛ａｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第１の写像と、前記正解集合Ａから前記正解の属性を要素とする属性集合Ｘ＝｛Ｘｉ；ｉ＝１、…、ｎ｝への第２の写像とを参照し、前記ユーザ表現集合Ｕから前記属性集合Ｘへの合成写像を生成し、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の値も一致する対応関係をユーザ表現認識モデルとして抽出する抽出処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１５】
第１の展開形態に係るユーザ表現認識装置は、前記第１の視点に係るユーザ認識装置において、前記属性が、複数の要素からなる集合であって、前記抽出部が、前記属性の共通部分として、前記属性の集合の積集合を抽出するように構成されたことを特徴とする。
【００１６】
第２の展開形態に係るユーザ表現認識装置は、前記第１の視点に係るユーザ認識装置において、前記抽出部が、前記属性の共通部分として、前記属性の集合において所定の数以上共通に含まれる要素を抽出するように構成されたことを特徴とする。
【００１７】
第３の展開形態に係るユーザ表現認識装置は、前記第１の視点に係るユーザ認識装置において、前記抽出部が、前記ユーザ表現の共通部分を抽出する際に誤り傾向を考慮して抽出するように構成されたことを特徴とする。
【００１８】
第４の展開形態に係るユーザ表現認識装置は、前記第１の視点に係るユーザ認識装置において、前記ユーザ表現が、音声認識結果であることを特徴とする。
【００１９】
第５の展開形態に係るユーザ表現認識装置は、前記第１の視点に係るユーザ認識装置において、前記第１の記憶装置が、前記ユーザ表現・正解対応データをユーザごとに記録するように構成され、前記抽出部が、ユーザごとに記録された前記ユーザ表現・正解対応データを参照し、ユーザごとに前記ユーザ表現認識モデルを抽出するように構成されたことを特徴とする。
【００２０】
第６の展開形態に係るユーザ表現認識装置は、前記第２の視点に係るユーザ認識装置において、前記属性集合Ｘの各要素Ｘｉが、複数の要素からなる集合｛ｘｊ（ｉ）；ｊ＝１、…、Ｍ（ｉ）（Ｍ（ｉ）は自然数）｝であって、前記抽出部が、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の積集合であって空集合でないものへの対応関係を抽出するように構成されたことを特徴とする。
【００２１】
第７の展開形態に係るユーザ表現認識装置は、前記第２の視点に係るユーザ認識装置において、前記抽出部が、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の集合において所定の数以上共通に含まれる要素への対応関係を抽出するように構成されたことを特徴とする。
【００２２】
第８の展開形態に係るユーザ表現認識方法は、前記第３の視点に係るユーザ認識方法において、前記属性が、複数の要素からなる集合であって、前記抽出工程において、前記属性の共通部分として、前記属性の集合の積集合を抽出することを特徴とする。
【００２３】
第９の展開形態に係るユーザ表現認識方法は、前記第３の視点に係るユーザ認識方法における前記抽出工程において、前記属性の共通部分として、前記属性の集合において所定の数以上共通に含まれる要素を抽出することを特徴とする。
【００２４】
第１０の展開形態に係るユーザ表現認識方法は、前記第３の視点に係るユーザ認識方法における前記抽出工程において、前記ユーザ表現の共通部分を抽出する際に誤り傾向を考慮して抽出することを特徴とする。
【００２５】
第１１の展開形態に係るユーザ表現認識方法は、前記第３の視点に係るユーザ認識方法において、前記ユーザ表現が、音声認識結果であることを特徴とする。
【００２６】
第１２の展開形態に係るユーザ表現認識方法は、前記第３の視点に係るユーザ認識方法における前記抽出工程において、ユーザごとに記録された前記ユーザ表現・正解対応データを参照し、ユーザごとに前記ユーザ表現認識モデルを抽出することを特徴とする。
【００２７】
第１３の展開形態に係るユーザ表現認識方法は、前記第４の視点に係るユーザ認識方法において、前記属性集合Ｘの各要素Ｘｉが、複数の要素からなる集合｛ｘｊ（ｉ）；ｊ＝１、…、Ｍ（ｉ）（Ｍ（ｉ）は自然数）｝であって、前記抽出工程において、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の積集合であって空集合でないものへの対応関係を抽出することを特徴とする。
【００２８】
第１４の展開形態に係るユーザ表現認識方法は、前記第４の視点に係るユーザ認識方法における前記抽出工程において、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の集合において所定の数以上共通に含まれる要素への対応関係を抽出することを特徴とする。
【００２９】
第１５の展開形態に係るユーザ表現認識プログラムは、前記第５の視点に係るユーザ認識プログラムにおいて、前記属性が、複数の要素からなる集合であって、前記抽出処理において、前記属性の共通部分として、前記属性の集合の積集合を抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３０】
第１６の展開形態に係るユーザ表現認識プログラムは、前記第５の視点に係るユーザ認識プログラムにおける前記抽出処理において、前記属性の共通部分として、前記属性の集合において所定の数以上共通に含まれる要素を抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３１】
第１７の展開形態に係るユーザ表現認識プログラムは、前記第５の視点に係るユーザ認識プログラムにおける前記抽出処理において、前記ユーザ表現の共通部分を抽出する際に誤り傾向を考慮して抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３２】
第１８の展開形態に係るユーザ表現認識プログラムは、前記第５の視点に係るユーザ認識プログラムにおいて、前記ユーザ表現が、音声認識結果であることを特徴とする。
【００３３】
第１９の展開形態に係るユーザ表現認識プログラムは、前記第５の視点に係るユーザ認識プログラムにおいて、前記抽出処理において、ユーザごとに記録された前記ユーザ表現・正解対応データを参照し、ユーザごとに前記ユーザ表現認識モデルを抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３４】
第２０の展開形態に係るユーザ表現認識プログラムは、前記第６の視点に係るユーザ認識プログラムにおいて、前記属性集合Ｘの各要素Ｘｉが、複数の要素からなる集合｛ｘｊ（ｉ）；ｊ＝１、…、Ｍ（ｉ）（Ｍ（ｉ）は自然数）｝であって、前記抽出処理において、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の積集合であって空集合でないものへの対応関係を抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３５】
第２１の展開形態に係るユーザ表現認識プログラムは、前記第６の視点に係るユーザ認識プログラムにおける前記抽出処理において、前記ユーザ表現集合Ｕにおいて値が一致し、かつ、それらの要素の前記合成写像による像の集合において所定の数以上共通に含まれる要素への対応関係を抽出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３６】
第２２の展開形態に係る記録媒体は、上記ユーザ表現認識プログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３７】
本発明に係るユーザ表現認識装置、認識方法及び認識プログラムにより、ユーザが入力時に用いるユーザ表現のみを認識するようにカスタマイズされたユーザ表現認識モデルを抽出することができる。
【００３８】
その理由は、実際にユーザが入力したユーザ表現とそのユーザ表現によってユーザが意図したアプリケーションの動作（正解）とを対応づけたデータに基づいて、ユーザ表現認識モデルを抽出するためである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
本発明のユーザ表現認識システムは、ユーザ表現・正解対応データ記憶手段と、正解・属性対応データ記憶手段と、ユーザ表現・属性対応データ抽出部とを備えたユーザ表現認識システムで、蓄積されたユーザ表現・正解対応データと、正解・属性対応データから得られる正解結果の属性データを用い、共通するユーザ表現と共通する属性データを関連付けたユーザ表現認識モデルを生成することを特徴とする。
【００４０】
また、正解・属性対応データ記憶手段に記録される属性データとして、複数の要素からなるデータが記憶され、ユーザ表現・属性対応データ抽出部において、属性データのうち共通して出現する特定の要素データをユーザ表現と関連付けることが好ましい。
【００４１】
さらに、正解・属性対応データ記憶手段に記録される属性データとして、複数の要素からなるデータが記憶され、ユーザ表現・属性対応データ抽出部において、属性データのうち一定回数以上共通して出現する特定の要素データをユーザ表現と関連付けてもよい。
【００４２】
また、ユーザ表現・属性対応データ抽出部においてユーザ表現の共通部分を抽出する際に誤り傾向を考慮した抽出を行うことが好ましい。
【００４３】
さらに、ユーザ表現として音声認識結果を用いてもよい。
【００４４】
本発明の実施形態に係るユーザ表現認識装置は、図１を参照すると、ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１、正解・属性対応データ記憶装置１０２、ユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３を備える。
【００４５】
ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１は、ある時点までに入力されたユーザ表現と、それぞれのユーザ表現に対してユーザが意図したアプリケーションの動作結果（「正解」）とが対応づけて記録される。
【００４６】
正解・属性対応データ記憶装置１０２は、正解とアプリケーションが動作するために必要な属性情報（例えば検索アプリケーションであれば検索キーワード等）とを対応づけて記録する。
【００４７】
ユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３は、共通のユーザ表現に対して、共通に出現する属性を抽出し、その対応をユーザ表現認識モデルとして抽出する。
【００４８】
このような構成を採用し、入力されたユーザ表現に応じたユーザ表現認識モデルを抽出することにより、本発明の目的を達成することができる。
【００４９】
次に、本発明の実施形態に係るユーザ表現認識システムについて図面を参照して詳細に説明する。
【００５０】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態に係るユーザ表現認識システムは、ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１、正解・属性対応データ記憶装置１０２、ユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３、ユーザ表現認識モデル記憶装置１０４と、入力装置１０５、ユーザ表現変換部１０６、出力生成部１０７、正解決定部１０８、ユーザ表現・正解同期部１０９から構成されている。
【００５１】
これらの各装置および各部は概略次のように動作する。
【００５２】
ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１は、入力されたユーザ表現とそのユーザ表現によってユーザが意図して正解とを対応づけて蓄積する。ユーザ表現は、例えば、キーボードを介して入力された文字列であってもよく、音声認識に基づくものであってもよい。例えば、テレビ番組検索アプリケーションの場合、ユーザ表現は、検索したい番組に関するもの、すなわち、出演者名、ジャンル、番組名等である。この場合、正解はユーザが当該ユーザ表現に基づいて、アプリケーションの出力として得たかったものである。例えば、テレビ番組検索アプリケーションの場合、正解は検索要求に合致した結果、すなわち、ユーザが視聴したいと考えた番組名である。
【００５３】
正解・属性対応データ記憶装置１０２は、正解とその正解の属性とを対応づけた正解・属性対応データを記録する。テレビ番組検索アプリケーションの場合、正解・属性対応データ記憶装置１０２は、一例として、番組のＥＰＧ情報（出演者名、ジャンル、放送局、放送日時等）または番組を音声認識した結果等と番組名とを対応づけて記録する。
【００５４】
ユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３は、ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１および正解・属性対応データ記憶装置１０２に蓄積されたデータから、入力されたユーザ表現がどの属性を表現するかを示す対応づけをユーザ表現認識モデルとして抽出する。具体的には、共通するユーザ表現に対して、共通して出現する属性をそのユーザ表現が表現する属性として抽出する。
【００５５】
例えば、ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１は、「キムタク」というユーザ表現と「華麗なる一族」（木村拓哉が出演しているドラマ）および「ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ」（木村拓哉が出演しているバラエティ番組）という正解とを対応づけて記録し、正解・属性対応データ記憶装置１０２は、ＥＰＧ情報により、正解「華麗なる一族」と属性「出演者：木村拓哉」を対応づけて記録するとともに、正解「ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ」と属性「出演者：木村拓哉」とを対応づけて記録しているものとする。この場合、ユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３は、正解「華麗なる一族」および「ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ」を経由して、ユーザ表現「キムタク」と属性「木村拓哉」とを関連づけることができる。
【００５６】
ユーザ表現認識モデル記憶装置１０４は、ユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３によって得られた前述の対応関係、すなわち、ユーザ表現認識モデルを蓄積する。
【００５７】
以上のようにして得られたユーザ表現認識モデルを用いる場合について説明する。
【００５８】
入力装置１０５は、ユーザによって入力されたユーザ表現を受け付ける。入力装置１０５は、キーボードでもよく、音声認識装置であってもよい。
【００５９】
ユーザ表現変換部１０６は、ユーザ表現認識モデル記憶装置１０４に格納されたユーザ表現認識モデル、すなわち、ユーザ表現と属性の対応関係に基づいて、文字列として入力されたユーザ表現を属性に変換する。
【００６０】
出力生成部１０７は、ユーザ表現変換部１０６においてユーザ表現を変換して得られた属性と、正解・属性対応データ記憶装置１０２に記録された属性とを比較し、一致するデータを出力する。
【００６１】
正解決定部１０８は、出力生成部１０７で得られた結果をユーザに提示し、ユーザは適切な結果を選択する。提示された出力に適切な結果が含まれない場合、ユーザは正解決定部１０８に含まれる別の手段、例えばテレビ番組検索アプリケーションであればリモコン等を用いて意図した結果、すなわち視聴したい番組を入力する。
【００６２】
ユーザ表現・正解同期部１０９は、入力装置１０５へ入力されたユーザ表現と、正解決定部１０８で決定されたユーザの意図（すなわち、正解）とを対応づけてユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１に記録する。
【００６３】
次に、図２のフローチャートを参照して本実施形態に係るユーザ表現認識システムに備えたユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３の動作について詳細に説明する。
【００６４】
まず、ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１に記録されている対応データを読み込み、そのうちの正解を、正解・属性対応データ記憶装置１０２に記録されている属性に置き換える（ステップＳ２１）。
【００６５】
例えばテレビ番組検索の場合、ユーザ表現・正解対応データとしては、「キムタク」→「華麗なる一族」、「キムタク」→「ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ」のような形で、入力されたユーザ表現と、それを入力した際に実際に視聴した番組とが対応づけて記憶される（図３（ａ）参照）。正解・属性対応データとしては、一例としてＥＰＧ情報を用いることができる。この場合、正解・属性対応データとして、「華麗なる一族」→「放送局：ＴＢＳ、出演者名：木村拓哉、出演者名：北大路欣也」、「ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ」→「放送局：フジ、出演者名：中居正広、出演者名：木村拓哉」のような形で、番組名とその属性が記憶される（図３（ｂ）参照）。
【００６６】
ステップＳ２１において、「キムタク」→「華麗なる一族」は、「キムタク」→「放送局：ＴＢＳ、出演者名：木村拓哉、出演者名：北大路欣也」へと変換され、「キムタク」→「ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ」は、「キムタク」→「放送局：フジ、出演者名：中居正広、出演者名：木村拓哉」へと変換される（図３（ｃ）参照）。
【００６７】
また、別の例としてユーザ表現・正解対応データとして「旅番組」→「伊豆の名湯紹介」、「旅番組」→「草津探訪」があり、正解・属性対応データとしてテレビ番組の音声認識結果から得られるキーワード群、例えば「伊豆の名湯紹介」→「伊豆、温泉、旅館」、「草津探訪」→「草津、温泉、食事」が記憶されている場合もあり得る（図４（ａ）、（ｂ）参照）。
【００６８】
認識結果のような、文書（単語列）からこのようなキーワード群を得るには、自立語を抽出したり、特定の品詞（例えば固有名詞）の単語を抽出したり、ｔｆ−ｉｄｆ(ｔｅｒｍ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−ｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ)値等の尺度に基づいて単語を抽出したりすることで実現できる。この場合、「旅番組」→「伊豆、温泉、旅館」、「旅番組」→「草津、温泉、食事」と変換される（図４（ｃ）参照）。
【００６９】
次に、変換されたユーザ表現・正解対応データを、共通するユーザ表現毎に分類し、その分類の中で共通して出現する属性を抽出する（ステップＳ２２）。例えば先の例であれば、共通するユーザ表現「キムタク」に対して共通する属性「出演者：木村拓哉」が検出される（図３（ｄ）参照）。また、「旅番組」の例であれば、「温泉」が検出される（図４（ｄ）参照）。
【００７０】
共通するユーザ表現毎に分類する際、ユーザ表現同士の共通部分を検出する必要がある。単純にはユーザ表現全体の文字列同士の一致を見る方法が考えられる。また、入力ミス、または、入力装置として音声認識を用いる場合の認識誤りに対処するため、誤り傾向を反映してユーザ表現同士の比較を行うこともできる。この時に、一例として文字単位の混同行列（Ｃｏｎｆｕｓｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ、ＣＭ）を用いることができる。ユーザ表現が単語であれば単純に比較可能であるが、文の場合には、例えばＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ、動的計画法）マッチングを行う等してユーザ表現同士の共通部分を検出する。
【００７１】
最後に、検出された属性とユーザ表現とを対応付けてユーザ表現認識モデル記憶装置１０４に記録する（ステップＳ２３）。
【００７２】
上記の例では、ユーザ表現の共通部分と属性の共通部分が１対１である例を示した。しかし、実際には、特にユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１に記録されているデータが少ない場合には一つのユーザ表現に対して複数の属性が対応付けられることがある。このような場合でも、アプリケーションはその複数の属性に応じた動作を行えばよく、ユーザ表現・正解対応データが増加するにつれて、ユーザ表現と属性の対応付けの精度が向上していく。すなわち、例えばユーザ表現・正解対応データとして「キムタク」→「華麗なる一族」しかない場合は、「華麗なる一族」→「放送局：ＴＢＳ、出演者名：木村拓哉、出演者名：北大路欣也」という情報に基づいて、ユーザ表現「キムタク」に対し、「ＴＢＳ」と「木村拓哉」と「北大路欣也」とがそれぞれ対応付けられるが、「キムタク」というユーザ表現に対してまずはこれらを含む「華麗なる一族」を検索結果として提示するという動作を行う。
【００７３】
また、誤操作等により、入力されたユーザ表現に対してその意図と異なる動作が正解結果として対応付けられることも起こり得る。このような場合の悪影響を除くために、ユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３は、ユーザ表現と属性の対応が一定頻度以下の場合や、全体の頻度に対して一定の割合以下の頻度の場合にそれを無視するようにしてもよい。
【００７４】
さらに、一つの機器を複数のユーザが用いる場合、ユーザ表現のバリエーションが多くなることにより、無駄が多くなったり共通部分の抽出が困難になったりする可能性がある。これに対し、ユーザログイン等によるユーザの識別や、話者識別技術を用いたユーザ識別を事前に行うことで対処することができる。
【００７５】
上記ではテレビ番組検索の例を挙げたが、本技術は音楽の検索やインターネット上のＷｅｂページを含む文書検索にも用いることができる。音楽の検索の場合、テレビ番組検索におけるＥＰＧに相当する属性を利用できる他、楽曲の物理的特徴（例えば、テンポや、メロディライン等）を属性として用いることが考えられる。これにより、同じ「ロック」でもユーザそれぞれの嗜好を反映することが可能となる。文書を検索する場合には、テレビ番組検索の例で番組の音声認識結果を属性として使用する場合に挙げたようなキーワード抽出手法を用いることができる。
【００７６】
次に、図５のフローチャートを参照して本実施の形態の動作のうち、ユーザ表現認識モデルを用いてユーザ表現から出力結果を生成し、ユーザ表現と正解の対応データを新たにユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１に記録する動作について詳細に説明する。
【００７７】
まず、入力装置１０５は、ユーザが入力した、検索キーワード等のユーザ表現を受理する（ステップＳ５１）。
【００７８】
ユーザ表現変換部１０６は、ユーザ表現認識モデル記憶装置１０４に記録されたユーザ表現認識モデルを参照し、ステップＳ５１において入力されたユーザ表現を変換する規則が存在するか否かを判定する（ステップＳ５２）。
【００７９】
ユーザ表現変換部１０６は、ユーザ表現を変換する規則が存在すると判定した場合、規則に従ってユーザ表現を変換する（ステップＳ５３）。
【００８０】
出力生成部１０７は、変換されたユーザ表現（変換されなかった場合は、入力されたユーザ表現そのもの）を属性とし、正解・属性対応データ記憶装置１０２に記録された属性を参照し、互いの属性が一致するものを出力結果として生成する（ステップＳ５４）。
【００８１】
正解決定部１０８は、ユーザの意図した結果を入力する。このとき、ユーザは出力生成部１０７によって出力された結果に正解が含まれるかどうかを判断する。ユーザが出力結果から適切なものを選択した場合、その結果を正解として受理する（ステップＳ５５、Ｓ５６）。
【００８２】
適切なものが含まれない場合、正解決定部１０８は、ユーザが出力結果から選択する以外の別の方法に基づいて入力した「意図した結果」を受理する（ステップＳ５７）。例えば、テレビ番組検索の場合、ユーザがリモコンから意図した番組を別途入力する。
【００８３】
ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１は、ユーザ表現と正解とを対応付けて記録する（ステップＳ５８）。
【００８４】
本実施形態に係るユーザ表現認識システムは、ユーザ表現・正解対応データ記憶装置１０１と、正解・属性対応データ記憶装置１０２と、ユーザ表現・属性対応データ抽出部１０３を備え、ユーザが実際に入力したユーザ表現とユーザが入力時に意図した正解との対応に基づいてユーザ表現認識モデルを生成するように構成されている。したがって、ユーザの使用や嗜好にあったユーザ表現認識モデルを生成することができる。
【産業上の利用可能性】
【００８５】
本発明に係るユーザ表現認識装置は、テレビ番組検索、楽曲検索および文書検索のためのインタフェースの用途に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】本発明の実施形態に係るユーザ表現認識システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係るユーザ表現認識システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係るユーザ表現認識システムの動作を説明するためのデータである。
【図４】本発明の実施形態に係るユーザ表現認識システムの動作を説明するためのデータである。
【図５】本発明の実施形態に係るユーザ表現認識システムの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８７】
１００  ユーザ表現認識装置
１０１  ユーザ表現・正解対応データ記憶装置
１０２  正解・属性対応データ記憶装置
１０３  ユーザ表現・属性対応データ抽出部
１０４  ユーザ表現認識モデル記憶装置
１０５  入力装置
１０６  ユーザ表現変換部
１０７  出力生成部
１０８  正解決定部
１０９  ユーザ表現・正解同期部
【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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