(57)【要約】【課題】自然言語文を解析する場合、その文に登場する人物それぞれの感情を、人間が感じる感情に近いものとして認識することができなかった。そのため、自然言語文の読み上げシステムなどでは、感情を込めた読み上げを行うことはできなかった。また、人間の持つ感情によって同一内容を表現する場合でも、利用する単語が異なることを考慮した解析システムを構築することができず、感情的な文章を解析する場合の解析精度を向上させることが困難であった。【解決手段】本発明では、対話に参加する人間の関係、人間の持つ感情の継続性、感情項目間の相互作用などを総合的に判定することで、対話に参加する各々の人の感情を、より人間の持つ感情に近似した感情情報を抽出することが可能となる。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語を解析するシステムであって、
解析に必要となる単語を知識として単語の表記と解析に必要な解析情報を保持する辞書において、
絵文字や顔文字に代表される記号列も単語として登録すると共に、
人間の感情を表現する単語や人間の感情に影響を与える単語に対しては加えて感情ポイントを登録していることを特徴とする感情理解辞書。
【請求項２】
請求項１に示す感情理解辞書に登録する人間の感情を表現する単語や人間の感情に影響を与える単語に登録する感情ポイントにおいて、
感情に対する項目とその強度を示す情報だけでなく感情項目間の相互作用とその作用強度を登録することを特徴とする感情共鳴知識ベース。
【請求項３】
自然言語文章中の文を解析するにおいて、
請求項１に示す感情理解辞書を用いて解析対象となる自然言語文の文法的な解析を進めるとき、
当該感情ポイントの付いている単語の対象となる授受者を識別し、授受者と発話者や受話者との関係性と
請求項１に示す感情理解辞書に登録された感情ポイントの情報から、
解析対象となる自然言語文が発話者と受話者とが認知する感情強度を算出することを特徴とする感情強度算出手段。
【請求項４】
自然言語文章中の文を解析するにおいて、
請求項１に示す感情理解辞書を用いて解析対象となる自然言語文の文法的な解析を進めると共に、
請求項３に示す感情強度算出手段が算出した感情強度より
解析対象となる自然言語文が発話者と受話者とが認知する感情を習得すると共に、対話の場が持つ感情を取得することを特徴とする自然言語文の感情認知システム。
【請求項５】
自然言語文章中の文を解析するにおいて、
請求項４に示す感情認知システムに取得した発話者と受話者と感情情報より
対話に参加する各個人の人間関係の情報を抽出することを特徴とする人間関係抽出手段。
【請求項６】
自然言語文章を解析するにおいて、
請求項４に示す自然言語文の感情認知システムが認知した情報より
解析対象となる自然言語文章において発話者と受話者とが認知する感情を文単位の順列として保持し、
感情の連続性、出現頻度、遷移頻度をパラメータとすると共に感情の持続性と
請求項２に示す感情共鳴知識ベース中の情報と
請求項５に示す人間関係を示す対話者情報をパラメータとして
自然言語文章における発話者と受話者とが認知する感情を理解することを特徴とする自然言語解析における感情理解システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文書読み上げシステムや音声認識システムなどコンピュータと人間との対話を目的とするシステムにおいて、感情表現を用いたコミュニケーションを実施する場合に適用可能である。また、電子メールなどコンピュータを用いて人間と人間の対話を行うシステムに適用可能である。
【０００２】
【従来の技術】
従来の自然言語文章を解析するシステムにおいては、解析対象となる文章の感情を理解するためには、解析中に感情を左右する単語の出現の有無を検索することで対処していた。
【０００３】
また、対話文における感情を抽出する場合においても、当該対話に参加している各個人毎の感情を、各々の個人が受話した文に存在する感情を左右する単語の出現で検出していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、従来の人間の感情理解することを目的とするシステムにおいては、感情が対話相手の立場により同一の内容を受話しても授受する感情は異なることを、考慮することはできなかった。
【０００５】
人間の感情は、当該個人一人が感受するものではく、対話をしている相手の感情や、対話をしている場の雰囲気により大きく左右されるが、これまでの感情理解することを目的とするシステムにおいては、対話をしている相手の感情や対話の場の雰囲気を考慮することはできなかった。
【０００６】
人間の感情は持続性があるが、これまでの感情理解することを目的とするシステムにおいては感情の持続性を考慮することはできなかった。
【０００７】
人間の感情は、一度持った感情に対して対話している相手から、その感情を打ち消す発話が合った場合や、持っている感情と相反する感情を示す発言があった場合は、持っている感情の強度が軽減するなど、感情項目の中にも相互作用が存在する。しかし、これまでの感情理解することを目的とするシステムにおいては、感情項目の相互作用を考慮することはできなかった。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明では、第１の手段として、自然言語を解析するシステムであって、解析に必要となる単語を知識として単語の表記と解析に必要な解析情報を保持する辞書において、人間の感情を表現する単語や人間の感情に影響を与える単語に対しては加えて感情ポイントを登録していることを特徴とする感情理解辞書を構築する。
【０００９】
また、第２の手段として、上記に示す感情理解辞書に登録する人間の感情を表現する単語や人間の感情に影響を与える単語に登録する感情ポイントにおいて、感情に対する項目とその強度を示す情報だけでなく感情項目間の相互作用とその作用強度を登録することを特徴とする感情共鳴知識ベースを構築する。
【００１０】
また、第３の手段として、自然言語文章中の文を解析するにおいて、請求項１に示す感情理解辞書を用いて解析対象となる自然言語文の文法的な解析を進めるとき、請求項１に示す感情理解辞書に登録された感情ポイントの情報と、当該感情ポイントの付いている単語の授受者と発話者や受話者との関係性を判断することで、解析対象となる自然言語文が発話者と受話者とが認知する感情強度を算出することを特徴とする感情強度算出手段を採用する。
【００１１】
また、第４の手段として、自然言語文章中の文を解析するにおいて、上記第１の手段に記載した感情理解辞書を用いて解析対象となる自然言語文の文法的な解析を進めると共に、上記第３の手段に記載した感情強度算出手段が算出した感情強度より、解析対象となる自然言語文が発話者と受話者とが認知する感情を取得するとともに、対話の場が持つ感情を取得することを特徴とする自然言語文の感情認知システムを採用する。
【００１２】
また、第５の手段として、自然言語文章中の文を解析するにおいて、上記第１の手段に記載した感情認知システムに取得した発話者と受話者と感情情報より、対話に参加する各個人の人間関係の情報を抽出することを特徴とする人間関係抽出手段を採用する。
【００１３】
また、第６の手段として、自然言語文章を解析するにおいて、上記第４の手段に記載したに示す自然言語文の感情認知システムが認知した情報より、解析対象となる自然言語文章において発話者と受話者とが認知する感情を文単位の順列として保持し、感情の連続性、出現頻度、遷移頻度をパラメータとすると共に感情の持続性と、上記第２の手段に記載した感情共鳴知識ベース中の情報と、上記第５の手段に記載した人間関係を示す対話者情報をパラメータとして、自然言語文章における発話者と受話者とが認知する感情を理解することを特徴とする自然言語解析における感情理解システムを採用する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明に係わる自然言語解析における感情理解システムの一実施形態について説明する。なお、本実施形態は対話文における自然言語を解析の対象としたものである。
【００１５】
本実施形態では、対話文１が入力となる。入力された対話文１は、１発話毎に以下の処理を実施する。まず、入力された対話文１の１文に対して対話者認知手段２により対話者の情報が抽出され、対話者情報２１に保持される。
【００１６】
次に、入力された対話文１の１文に対し、感情認知システム３により入力された１文の感情情報が抽出される。この感情を判定手法であるが、まず感情理解辞書６を用いて入力された１文を解析し、感情ポイントを有する単語の出現の有無を見ることで判定する。このとき、対話者情報２１から対話に参加している人を判断することで、誰が誰に対して発話したかという発話者と受話者を識別し、その各々の者か持つ感情のポイントを抽出し、対話者感情履歴４に保持する。
【００１７】
以上の処理
【００１５】から
【００１６】の処理を、対話文１の１文ごとに順次行えば、対話者感情履歴４には、対話における履歴が保持される。
【００１８】
ここで、数文に対する対話者の感情が履歴として対話者感情履歴４に保持されると、この情報と対話者情報２１より人間関係抽出手段５において、対話者毎の立場や対話の場の雰囲気を判断し、対話者情報２１に保持する。
【００１９】
感情理解システム８では、対話者感情履歴４に保持された対話者の感情に対して、感情共鳴知識ベース７に登録された感情項目の相互関係を用いて、各々の感情項目の共鳴・対比などより感情のポイントの加減処理を行う。このとき、もう１つのパラメータとして対話者情報２１に格納された対話者毎の立場や対話の場の雰囲気を判断材料とすることで、対話に参加している各人の感情情報をより正確に把握し、対話者感情履歴４に格納された感情情報を更新していく。ここで、感情理解システム８対して対話者感情の情報を出力するように、要求があれば、最新時点の対話に参加している各人の感情情報を、対話者感情９として出力する。
【００２０】
【実施例】
以下、図面を参照して、本発明に係わる自然言語解析における感情理解システムの実施例を、上記の一実施形態に示す感情理解システムを例に、対話文１を具体化して説明する。
【００２１】
図２の対話文１１は、Ａ、Ｂの２名の各々８つの発話からなる対話である。対話文１１を読めば明白であるが、本対話は、部長と部下である吉川氏の２名の対話であり、部長が吉川氏の作成した資料に対して修正を求め残業を指示する対話である。
【００２２】
ここでは、説明を簡単化するため、感情項目のうち「怒り」に関係する項目のみを用いて説明する。「怒り」に関連する感情項目として、ここでは「怒り」と「詫び」の２項目とし、「怒り」に対する反作用のパラメータとして「詫び」があると仮定する。また、「怒り」の強度は、０から９の１０段階で表すものとし、数が大きくなるほど強度は高いものとする。
【００２３】
まず、対話文１１中のＡ１に示す「吉川」が入力される。この入力文に対し対話者認知手段２では、対話者の１名として、Ａが対話者情報２１に登録される。次に入力文は、感情認知システム３により、この文の感情の認識処理を行う。ここでは、「吉川」を人名と認識するとともに、文法的には人名のみの体言止となっていることより、Ａの「怒り」の強度はかなり高く、強度５と判定し、対話者感情履歴４１に登録する。
【００２４】
次に、対話文１１中のＢ１に示す「はい？」が入力される。この入力文に対し対話者認知手段２では、この発話はＡに対する返事と認識し、対話者の１名としてＢが対話者情報２１に登録される。次に入力文は、感情認知システム３により、この文の感情の認識処理を行う。ここでは、「はい？」と返事をしているのみなので、Ｂの「怒り」の強度はないと判断し、強度０と判定し、対話者感情履歴４１に登録する。
【００２５】
ここまでの処理で、対話文１１にＡとＢという２名の登場者を認識したので、ＡとＢとの人間関係抽出手段５により両名の人間関係を抽出する。ここでの判断基準としては、Ａの「怒り」強度５に対して、Ｂは特に反応していないので、Ａの方がＢより強者であると判断し、対話者情報２１１に「Ａ＞Ｂ」を登録する。
【００２６】
次に、対話文１１中のＡ２に示す「今、何時だ？」が入力される。この入力文に対し対話者認知手段２では、Ａの第２の発話として取り扱う。次に入力文は、感情認知システム３により、「何時だ」と断定的な表現よりＡの「怒り」の強度は強度４と判定し、対話者感情履歴４１に登録する。ここで、感情理解システム８では、Ａの前回の「怒り」の強度が５より「怒り」が連続しているものと判定し、「怒り」の強度を補正し強度６に更新する。
【００２７】
次に、対話文１１中のＢ２に示す「５時です。」が入力される。この入力文に対し対話者認知手段２では、この発話はＢの発話として認識する。次に入力文は、感情認知システム３によりこの文の感情の認識処理を行い「怒り」の強度はないと判断し、強度０と判定し、対話者感情履歴４１に登録する。ここで、感情理解システム８では、Ｂの対話者であるＡの「怒り」強度が高いポイントを示し強い口調での発言をしていること、および、この対話が怒りをもった場であると判定し、「怒り」の強度を補正し強度２に書き換える。
【００２８】
以下、同様に対話文１１中のＡ３、Ｂ３、Ａ４、Ｂ４、Ａ５とＡ、Ｂ両者の感情の「怒り」が共鳴して盛り上がり、次第に「怒り」の強度が高くなっていく。この間、Ａ３の発言「今日は私と一緒に残業だ。」は、ＡがＢに対して業務命令を発していると認識され、ＡがＢより立場が上の人間であることが確実となり、対話者情報２１１に「Ａ＞＞Ｂ」を登録する。
【００２９】
対話文１１中のＡ３からＡ５までの対話の中で、Ａ４の発言「君の出来が悪いからだよ。」では、感情認知システム３中の感情強度算出手段３１において、「出来が悪い」という「怒り」の感情ポイントの大きな単語の授受者が２人称「君」であると判断される。これにより、「怒り」の対象が受話者であると判断され、この発言の受話者であるＢは非常に強い「怒り」の感情を持つと判断する。
【００３０】
仮に、Ａ４の発言が「隣の部の出来が悪いからだよ。」だったとすると、感情強度算出手段３１では、「出来が悪い」という「怒り」の感情ポイントの大きな単語の授受者が３人称「隣の部」であると判断される。「隣の部」は会話における受話者とは関係性が低いと判断され、この発言の受話者であるＢは「怒り」の感情を持つことはないと判断する。
【００３１】
次に、対話文１１中のＢ５に示す「これは、部長どうもすみません。」が入力される。この入力文は、「すみません」との発言により、感情認知システム３ではかなり強い「詫び」と判断され、対話者感情履歴４１に詫び強度５として登録する。
【００３２】
次に、対話文１１中のＡ６に示す「すみませんですめば警察は要らん。」が入力されるが、この入力文は、感情認知システム３ではかなり強い「怒り」と判断し、対話者感情履歴４１の「怒り」の強度８が登録される。ここで感情理解システム８では、Ａは強い「怒り」を保持しているが、この入力文の前のＢの発言で「詫び」のポイントがあることから、感情共鳴知識ベース７から「詫び」は「怒り」を相殺するという情報を読み込み、Ａの持つ「怒り」のポイントを僅かであるが削減し、「怒り」の強度を８へと修正する。
【００３３】
次に、対話文１１中のＢ６に示す「申し訳ありません。今日はできるまで頑張ります。」が入力される。この入力文は、「申し訳ありません」との発言により、感情認知システム３ではかなり強い「詫び」と判断され、対話者感情履歴４１に詫び強度７として登録する。この入力文で、Ｂは２回の発話連続で「詫び」を表現しているので、感情理解システム８はＢの「怒り」の強度を急激に減少させ、Ｂの「怒り」強度を１へと激減させる。
【００３４】
次に、対話文１１中のＡ７に示す「まあ、そこまで言うなら君に任せるよ。」が、入力される。感情認知システム３ではこの発話に「怒り」が非常に少ないと判断し、対話者感情履歴４１の「怒り」の強度２が登録される。ここで、感情理解システム８は直前のＡの「怒り」強度が８であること、および、Ｂの発話から、２回連続で「詫び」が含まれていることから、Ａの「怒り」の強度を急激に減少させ、「怒り」強度を４へと減少させる。
【００３５】
以後、対話文１１中のＢ７、Ａ８、Ｂ８と入力され、各々の文に対して感情認知システム３ではこれらの発話に「怒り」が非常に少ないと判断する。これにより、感情理解システム８でもＡ、Ｂ共に「怒り」の強度が減少していくと判断する。
【００３６】
【発明の効果】
以上のように、本発明の自然言語解析における感情理解システムを用いれば、対話文を解析するにおいて、対話文から対話に参加している各々の人の持つ感情の情報をより正確に把握することが可能となる。これにより、例えば本発明の自然言語解析における感情理解システムを文章読み上げシステムに適用すれば、よりリアルなアクセントをつけることが可能となり聞きやすい読み上げシステムを構築することができたり、自然言語解析システムに適用した場合には、感情によって人間の使用する単語が異なる点を考慮して解析を進めることが可能となり、より精度の高い解析結果を得られることになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の自然言語解析における感情理解システムのシステム構成の一例を示した図である。
【図２】図１に示す本発明の自然言語解析における感情理解システムに対話文を入力した場合の取得する感情情報の一例を示した図である。
【符号の説明】
１      対話文
１１    対話文の一例
２      対話者認知手段
２１    対話者情報
２１１  対話者情報の一例
３      感情認知システム
３１    感情強度算出手段
４      対話者感情履歴
４１    対話者感情履歴の一例
５      人間関係抽出手段
６      感情理解辞書
７      感情共鳴知識ベース
８      感情理解システム
９      対話者感情
【図１】
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【図２】
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