(57)【要約】【課題】  個々のユーザは相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、また、ユーザの関心対象の変化に追随してより適切な友人などを紹介することができる、感情マッチング装置を提供する。【解決手段】  登録されたユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング装置であって、ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録する手段と、感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手段と、前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手段とを備える。【選択図】  図１
2005284822.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録されたユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング装置であって、
ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録する手段と、
感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手段と、
前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手段と
を備えることを特徴とする感情マッチング装置。
【請求項２】
複数のユーザの端末に通信接続され、ユーザの端末間における文章及び該文章のイメージを示す表情画像を使用したコミュニケーションの場を提供すると共に、２人のユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング装置であって、
単語とその感情ベクトルを関連付けて基本感情辞書に登録する手段と、
ユーザごとに、学習対象となる単語とその感情ベクトルを関連付けて学習用感情辞書に登録する手段と、
表情画像とその感情ベクトルを関連付けて表情画像ＤＢに登録する手段と、
入力文章から単語を抽出し、前記抽出した単語に対応する感情ベクトルを前記感情辞書から読み取り、前記入力文章の感情ベクトルを算出する感情ベクトル生成手段と、
前記感情ベクトル生成手段により求めた入力文章の感情ベクトルに基づいて前記表情画像ＤＢから表情画像を抽出して出力する表情変換手段と、
前記感情ベクトル生成手段により求めた感情ベクトルとユーザ指定の表情画像の感情ベクトルの差分を算出する差分算出手段と、
前記感情ベクトルを求める対象となる文章から学習対象となる文節を特定する学習対象文節特定手段と、
前記学習対象文節特定手段により特定した文節に含まれる単語であって、前記学習用感情辞書に記録されている単語について、前記差分算出手段で算出した差分値を加算して学習用感情辞書を更新登録する学習用感情辞書登録手段と、
前記学習対象となる文節に含まれる単語が前記学習用感情辞書にない場合には、当該単語の感情ベクトルを、当該単語を含む文章の感情ベクトルとユーザが指定する表情画像の感情ベクトルとの差分により求め、当該単語とその感情ベクトルを前記学習用感情辞書に登録する学習用感情辞書登録手段と、
感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの学習用感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手段と、
前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の学習用感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手段と
を備えることを特徴とする感情マッチング装置。
【請求項３】
前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの内積または角距離を求め、求めた内積または角距離の総和を基に、感情類似度を求める類似度算出手段を
備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の感情マッチング装置。
【請求項４】
前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの内積または角距離を求め、求めた内積または角距離が所定の閾値以上の単語の総数を基に、感情類似度を求める類似度算出手段を
備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の感情マッチング装置。
【請求項５】
ユーザＡのユーザＢに対する感情類似度を、
前記共通単語により求めた内積または角距離の総和を、ユーザＡの感情辞書に登録された単語数で除することにより求める類似度算出手段と、
ユーザＢのユーザＡに対する感情類似度を、
前記共通単語により求めた内積または角距離の総和を、ユーザＢの感情辞書に登録された単語数で除することにより求める類似度算出手段と
を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の感情マッチング装置。
【請求項６】
ユーザＡとユーザＢの感情類似度を求める際に、ユーザＡの感情辞書の登録単語数Ｔａとし、ユーザＢの感情辞書の登録Ｔｂとし、ユーザＡとユーザＢの共通単語数をＴａｂとした場合に、
前記共通単語により求めた内積または角距離の総和を、数値（Ｔａ＋Ｔｂ−Ｔａｂ）で除することにより類似度を求める類似度算出手段を
備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の感情マッチング装置。
【請求項７】
共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの角距離の絶対値を求め、求めた角距離の絶対値が所定の閾値以上の単語の総数を基に、感情類似度を求める類似度算出手段を
備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の感情マッチング装置。
【請求項８】
登録されたユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング方法であって、
ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録する手順と、
感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手順と、
前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手順と
を含むことを特徴とする感情マッチング方法。
【請求項９】
登録されたユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング装置内のコンピュータに、
ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録する手順と、
感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手順と、
前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手順と
を実行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、個々のユーザが相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、また、ユーザの関心対象の変化に追随してより適切な友人などを紹介することができる、感情マッチング装置、感情マッチング方法、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上のサイトでは、ユーザ間のチャットや、掲示板など、コミュニケーションを主体とした様々なサービスが提供されている。これらのサービスでは、ネットワー
ク内に仮想の世界を構築し、そこでの活動や、交流を楽しむオンラインゲームなどもある。また、最近、友人や恋人、結婚相手などを探すサービスや、人を介してビジネスの相手を紹介するサービス（SocialNetWorking）などが話題となっている。
【０００３】
インターネットを利用したコミュニケーションでは、多数の新しい相手と出会うことは
容易であるが、適切な相手と出会うことは困難であった。そのため、最近出てきた、Social Networkingと総称されるサービス群では、知り合いの知り合いを紹介するという仕組みで、安心できる出会いの場を提供しようとしている。
【０００４】
また、インターネットを利用したコミュニケーションに関連する先行技術としての発明が開示されている。例えば、インターネット上のウェブページに掲載された質問に対して前記ウェブページの閲覧者が単独で答えるときの意思決定パターンと、インターネット上のウェブページに掲載された前記質問に対して前記ウェブページを同時に閲覧している二人の閲覧者協動で答えるときの意思決定パターンとを比較することにより、前記ウェブページの閲覧者同士の相性を比較する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、例えば、複数のユーザ端末とメール相手紹介装置とを通信ネットワークを介して相互に接続したメール相手紹介システムを構成し、各ユーザがメール相手紹介装置からの質問に回答することにより相性の良いメール相手を紹介するメール相手紹介装置等を提供する方法が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
上記発明では、ユーザがウェブページに掲載された質問や、メールによる質問に回答することにより相性の比較を行うものであり、個人情報を入力することにより相性診断を行う方法を提供しようとしている。
【０００７】
しかし、「知り合いの知り合い」を紹介する方法では、必ずしも相性の良い相手と知り合えるとは限らないし、知り合いの間の関係性も不明である。また、チャットや掲示板などのコミュニケーションを楽しむことを目的として参加するコミュニティサイトなどで、相性診断のために個人情報を入力することはユーザにとって煩雑である。また、インターネット上で個人情報を入力することに対する不安感が、このようなサービスを利用するための障壁となっている。  
【特許文献１】特開２００１−３３８０５１号公報
【特許文献２】特開２００２−４９７７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的は、個々のユーザは相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、また、ユーザの関心対象の変化に追随してより適切な友人などを紹介することができる、感情マッチング装置、感情マッチング方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、本発明の感情マッチング装置は、登録されたユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング装置であって、ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録する手段と、感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手段と、前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手段とを備えることを特徴とする。
このような構成であれば、ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録しておき、対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出し、抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度（相性診断など）を算出する。
これにより、相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、適切な友人などを紹介することができる、
【００１０】
また、本発明の感情マッチング装置は、複数のユーザの端末に通信接続され、ユーザの端末間における文章及び該文章のイメージを示す表情画像を使用したコミュニケーションの場を提供すると共に、２人のユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング装置であって、単語とその感情ベクトルを関連付けて基本感情辞書に登録する手段と、ユーザごとに、学習対象となる単語とその感情ベクトルを関連付けて学習用感情辞書に登録する手段と、表情画像とその感情ベクトルを関連付けて表情画像ＤＢに登録する手段と、入力文章から単語を抽出し、前記抽出した単語に対応する感情ベクトルを前記感情辞書から読み取り、前記入力文章の感情ベクトルを算出する感情ベクトル生成手段と、前記感情ベクトル生成手段により求めた入力文章の感情ベクトルに基づいて前記表情画像ＤＢから表情画像を抽出して出力する表情変換手段と、前記感情ベクトル生成手段により求めた感情ベクトルとユーザ指定の表情画像の感情ベクトルの差分を算出する差分算出手段と、前記感情ベクトルを求める対象となる文章から学習対象となる文節を特定する学習対象文節特定手段と、前記学習対象文節特定手段により特定した文節に含まれる単語であって、前記学習用感情辞書に記録されている単語について、前記差分算出手段で算出した差分値を加算して学習用感情辞書を更新登録する学習用感情辞書登録手段と、前記学習対象となる文節に含まれる単語が前記学習用感情辞書にない場合には、当該単語の感情ベクトルを、当該単語を含む文章の感情ベクトルとユーザが指定する表情画像の感情ベクトルとの差分により求め、当該単語とその感情ベクトルを前記学習用感情辞書に登録する学習用感情辞書登録手段と、感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの学習用感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手段と、前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の学習用感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手段とを備えることを特徴とする。
このような構成であれば、単語とその感情ベクトルを関連付けて基本感情辞書に登録し、また、学習対象となる単語とその感情ベクトルを関連付けて学習用感情辞書に登録し、表情画像とその感情ベクトルを関連付けて表情画像ＤＢに登録しておく。そして、入力文章全体の感情ベクトル値を算出し、入力文章の感情ベクトル値に基づいて表情画像ＤＢから表情画像を取得して出力する。また、文章の感情認識により求めた感情ベクトルとユーザ指定の表情画像の感情ベクトルとの差分を求め、学習対象となる文節に含まれる単語であって、学習用感情辞書に記録されている単語については、この差分値を加算する。学習対象となる文節に含まれる単語が学習用感情辞書にない場合には、当該単語の感情ベクトルを、当該単語を含む文章の感情ベクトルとユーザが指定する感情ベクトルとの差分により求め、当該単語とその感情ベクトルを学習用感情辞書に登録する。また、感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの学習用感情辞書中の共通の単語を抽出し、共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する。
これにより、個々のユーザは相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、また、ユーザの関心対象の変化に追随してより適切な友人などを紹介することができる。
【００１１】
また、本発明の感情マッチング装置は、前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの内積または角距離を求め、求めた内積または角距離の総和を基に、感情類似度を求める類似度算出手段を備えることを特徴とする。
このような構成であれば、共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの内積または角距離を求め、求めた内積または角距離の総和を基に、感情類似度を求める。
これにより、同じ単語が学習用感情辞書に含まれていれば同じ対象に対して関心を持っていることが分かる。また、同じ単語に対する感情ベクトルの類似度を求めることによって、ある対象に対する感じ方が似ているかどうかを求めることができる。
【００１２】
また、本発明の感情マッチング装置は、前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの内積または角距離を求め、求めた内積または角距離が所定の閾値以上の単語の総数を基に、感情類似度を求める類似度算出手段を備えることを特徴とする。
このような構成であれば、共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの内積または角距離を求め、求めた内積または角距離が所定の閾値以上の単語の総数を基に、感情類似度を求める。
これにより、同じ単語が学習用感情辞書に含まれていれば同じ対象に対して関心を持っていることが分かる。また、同じ単語に対する感情ベクトルの類似度を求めることによって、ある対象に対する感じ方が似ているかどうかを求めることができる。
【００１３】
また、本発明の感情マッチング装置は、ユーザＡのユーザＢに対する感情類似度を、前記共通単語により求めた内積または角距離の総和を、ユーザＡの感情辞書に登録された単語数で除することにより求める類似度算出手段と、ユーザＢのユーザＡに対する感情類似度を、前記共通単語により求めた内積または角距離の総和を、ユーザＢの感情辞書に登録された単語数で除することにより求める類似度算出手段とを備えることを特徴とする。
このような構成であれば、ユーザＡのユーザＢに対する感情類似度を、共通単語により求めた内積または角距離の総和をユーザＡの感情辞書に登録された単語数で除することにより求める。また、ユーザＢのユーザＡに対する感情類似度を、共通単語により求めた内積または角距離の総和をユーザＢの感情辞書に登録された単語数で除することにより求める。
これにより、ユーザＡの学習用感情辞書の単語数に占める共通部分の割合は高いが、ユーザＢの学習用感情辞書の単語数に占める共通部分の割合は低い場合に、これを反映させることができる。
【００１４】
また、本発明の感情マッチング装置は、ユーザＡとユーザＢの感情類似度を求める際に、ユーザＡの感情辞書の登録単語数Ｔａとし、ユーザＢの感情辞書の登録Ｔｂとし、ユーザＡとユーザＢの共通単語数をＴａｂとした場合に、共通単語により求めた内積または角距離の総和を、数値（Ｔａ＋Ｔｂ−Ｔａｂ）で除することにより類似度を求める類似度算出手段を備えることを特徴とする。
このような構成であれば、ユーザＡとユーザＢの感情類似度を求める際に、ユーザＡの感情辞書の登録単語数Ｔａとし、ユーザＢの感情辞書の登録Ｔｂとし、ユーザＡとユーザＢの登録単語数をＴａｂとした場合に、共通単語により求めた内積または角距離の総和を、数値（Ｔａ＋Ｔｂ−Ｔａｂ）で除することにより類似度をもとめる。
これにより、例えば、図１１に示すように、ユーザＡとユーザＢの学習用感情辞書の共通部分と、ユーザＡとユーザＣの学習用感情辞書の共通部分が同じ程度の大きさであるとする。このとき、ユーザＣにとってのユーザＡとの共通部分の割合は、ユーザＢにとってのユーザＡとの共通部分の割合よりも小さい。このような状態のとき、ユーザＡ、Ｂの類似度をユーザＡ、Ｃの類似度より大きな値として算出することができる。
【００１５】
また、本発明の感情マッチング装置は、共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの角距離の絶対値を求め、求めた角距離の絶対値が所定の閾値以上の単語の総数を基に、感情類似度を求める類似度算出手段を備えることを特徴とする。
このような構成であれば、共通単語として抽出された各単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルの角距離の絶対値を求め、求めた角距離の絶対値が所定の閾値以上の単語の総数を基に、感情類似度を求める。
これにより、同じ単語の感情ベクトルの類似度が大きな正の値または負の値になる場合、すなわち、同じ単語に対して、強い同傾向の感情または強い反対の感情を持っている場合に、ユーザは同じ対象に対して強い関心を持っているものとして類似度を算出することができる。
【００１６】
また、本発明の感情マッチング方法は、登録されたユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング方法であって、ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録する手順と、感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手順と、前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手順とを含むことを特徴とする。
このような手順であれば、ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録しておき、対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出し、抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度（相性診断など）を算出する。
これにより、相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、適切な友人などを紹介することができる、
【００１７】
また、本発明のコンピュータプログラムは、登録されたユーザの間の感情の類似度を求める感情マッチング装置内のコンピュータに、ユーザごとに、単語とその感情ベクトルを関連付けて感情辞書に登録する手順と、感情の類似度を求める対象となる２人のユーザの感情辞書中の共通の単語を抽出する共通単語抽出手順と、前記共通単語として抽出された単語ごとに２人の感情辞書に登録された感情ベクトルを比較して、２人のユーザの感情類似度を算出する類似度算出手順とを実行させるためのプログラムである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
次に本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、本発明の感情マッチング装置を用いたＷＷＷサーバの構成例を示す図であり、表情推定機能付のチャットを提供するコミュニティサイトのシステム図を示している。
【００２０】
図１において、ＷＷＷサーバ１００には、入力部１０１、表示部１０２、表情推定部１１０、及び感情マッチング部１３０を有している。ユーザはユーザＰＣ（パーソナルコンピュータなど）２、３から、インターネット１を介して、それぞれＷＷＷサーバ１００に接続し、そこでチャット機能を利用する。
【００２１】
ここでのチャット機能では、表情推定部１１０により、ユーザが入力した文章に応じて、イメージ画像（例えば、顔文字やペット画像など）の表情（顔の表情だけでなく体形や動作形態などの表現も含む）が変わるように構成されており、この表情推定部１１０は、図２に示すような構成となる。また、表情推定部１１０で使用される感情認識部１２０には、入力されたチャット文を解析して文が示す感情を認識する機能を有し、また、感情認識を個別に学習することができる。この感情認識部１２０は、図３に示すような構成となる。なお、表情推定部１１０における文章からの表情推定方法、感情認識部１２０における文章の感情認識とその学習方法の詳細については、捕捉説明として後述する。
【００２２】
感情マッチング部１３０は、感情の類似度（相性診断など）を求める感情マッチング機能を実現する機能部であり、感情認識部１２０によって蓄積された学習データ（学習用感情辞書のデータ）を基に、感情マッチングを利用した各種サービスを提供する。なお、この感情認識部１２０で扱う感情ベクトルは、図４に示すような、喜怒軸、哀楽軸、好悪（好嫌）軸をそれぞれの軸とする３次元空間上で表現される。
【００２３】
また、感情マッチング部１３０には、共通単語抽出部（共通単語抽出手段）１３１と類似度算出部（類似度算出手段）１３２が含まれ、共通単語抽出部１３１はユーザの学習用感情辞書から共通単語を抽出する処理を行行い、類似度計算部１３２は抽出された共通単語の感情ベクトルから類似度を算出する処理を行う。
【００２４】
図５は、感情認識部１２０における文の感情認識で使用される感情辞書（基本感情辞書）の例を示す図であり、ユーザに共通の辞書である。この基本感情辞書は、図５に示すような形式をしている。単語（主に形容詞）に対して、それが想起させる感情ベクトル値が割り当てられている。
【００２５】
図６は、感情認識部１２０内のユーザＡ用の学習用感情辞書を示し、図７は、ユーザＢ用の学習用感情辞書を示し、図８は、ユーザＣ用の学習用感情辞書を示している。このように学習用感情辞書はそれぞれのユーザごとにあり、この例では、主に名詞とそれに対する感情ベクトルが登録されているが、もちろんこれに限定されない。
【００２６】
図６、図７および図８に示したように、ユーザの学習用感情辞書には、それぞれ感情に関連づけられて学習した単語が登録されている。即ち、同じ単語が学習用感情辞書に含まれていれば同じ対象に対して関心を持っていると言える。また、同じ単語に対する感情ベクトルの類似度を求めることによって、ある対象に対する感じ方が似ているかどうかを求めることができる。
【００２７】
これには、以下のようにベクトルの内積を求めることによって、同じ方向の感情ベクトルを持つ場合には、正の値、逆方向の感情ベクトルを持つ場合には負の値として求めることができる。
【００２８】
【数１】
2005284822.tif 000003
【００２９】
また、内積の代わりに角距離θに着目してｃｏｓθを利用しても良い。この場合、得られる値は、−１．０〜１．０の範囲となる。
【００３０】
【数２】
2005284822.tif 000004
【００３１】
ユーザ間の感じ方の近さを総合的に求めるには、上記で単語ごとに求めた値を合計すれば良い。
【００３２】
【数３】
2005284822.tif 000005
【００３３】
図９は、上述したユーザ間の感情ベクトルの類似度計算の手順を示すフローチャートである。以下、図９を参照して、その処理手順について説明する。
まず、合計の類似度に数値“０”を代入する（ステップＳ１０１）。指定ユーザ（感情の類似度の算出を要求する一方のユーザ）の学習用感情辞書から未取得の単語があれば、単語と感情ベクトル値を１組取り出す（ステップＳ１０３）。未取得の単語がなければ終了する（ステップＳ１０２）。
【００３４】
次に、比較対象ユーザの学習用感情辞書に同じ単語があるか調べる（ステップＳ１０４）。なければステップＳ１０２に戻る。
比較対象ユーザの学習用感情辞書に同じ単語がある場合は、比較対象ユーザの学習用感情辞書から同じ単語の感情ベクトル値を取得する（ステップＳ１０５）。
また、該当する単語について、指定ユーザの感情ベクトルと比較対象ユーザの感情ベクトルの内積を計算し、類似度に加算し（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０２に戻る。
【００３５】
この計算方法に従って、ユーザＡに対する、ユーザＢ、ユーザＣの関心の類似度を計算すると、以下のようになる。
【００３６】
ユーザＡとユーザＢの学習用感情辞書における共通単語は、「ビール」と「課長」であるので、以下のようになる。
RelAB＝RelAB（ビール）＋RelAB（課長）
＝（0＊0＋0.1＊0.1＋0.4＊0.4）+(0＊0＋0＊0+(-0.1)＊(-0.1))
＝0.17+0.01＝0.18
【００３７】
ユーザＡとユーザＣの学習用感情辞書における共通単語は、「課長」と「酒」と「電車」であるので、以下のようになる。
RelAC＝RelAC（課長）＋RelAC（酒）＋RelAC（電車）
＝（0＊(-0.5)＋0＊0＋(-0.1)＊(-0.1)）
+(0.5＊0＋(-0.1)＊0+0.8＊(-0.9))+ (0.2＊(-0.2)＋0.1＊0+(0.5)＊(-0.8))
＝0.01-0.72-0.44＝-1.15
【００３８】
この結果、ユーザＡとＢは同じ方向の感性を、ユーザＡとＣは逆方向の感性を持っていると評価することができる。
【００３９】
また、前記類似度の算出方法では、RelAB（t）の合計値を使用しているが、ユーザの学習単語数全体を考慮に入れて、類似度を算出しても良い。
【００４０】
例えば、ユーザＡと、ユーザＢの学習用感情辞書の単語が、図１０に示すようになっていたとする。このとき、RelAB（t）は、両者が共通に持つ単語によって算出しているので、ユーザＡからユーザＢを計算した場合と、ユーザＢからユーザＡを計算した場合では同じ値が算出される。
【００４１】
ところが、図１０で示すように、ユーザＡの学習用感情辞書の単語数に占める共通部分の割合は高いが、ユーザＢの学習用感情辞書の単語数に占める共通部分の割合は低い。これを反映させるためには、以下の算出方法を用いると良い。
【００４２】
【数４】
2005284822.tif 000006
【００４３】
Ta：ユーザＡの学習単語数、Tb：ユーザＢの学習単語数
【００４４】
また、図１１に示すように、ユーザＡとユーザＢの学習用感情辞書の共通部分と、ユーザＡとユーザＣの学習用感情辞書の共通部分が同じ程度の大きさであるとする。このとき、共通部分の感情ベクトルも同じような傾向であれば、算出される類似度RelABと、RelACは同程度の値となる。しかし、ユーザＣにとっての共通部分の割合は、ユーザＢにとっての共通部分の割合よりも小さい。
【００４５】
このような状態のとき、RelABとRelACを比較したときにはRelABをより大きな値として算出するほうが望ましい場合がある。この場合には、以下の算出方法を用いると良い。
【００４６】
【数５】
2005284822.tif 000007
【００４７】
Ta：ユーザＡの学習単語数、Tb：ユーザＢの学習単語数、Tc：ユーザＣの学習単語数、
Tab：ユーザＡとユーザＢの共通単語の数、Tac：ユーザＡとユーザＣの共通単語の数
【００４８】
以上で述べた手法では、同方向のベクトルと逆方向のベクトルを総合的に評価しているが、同じ単語の感情ベクトルの類似度が大きな負の値になる場合、すなわち、同じ単語に対して、強い反対の感情を持っている場合は、ユーザは同じ対象に対して強い関心を持っていると言える。
【００４９】
図１２は、この考え方に基づく評価方法のフローチャートである。以下、図１２を参照して、その処理手順について説明する。
まず、合計の関心語数に数値“０”を代入する（ステップＳ２０１）。指定ユーザの学習用感情辞書から未取得の単語があれば、単語と感情ベクトル値を１組取り出す（ステップＳ２０２、Ｓ２０３）。未取得の単語がなければ終了する（ステップＳ２０２）。
【００５０】
次に、比較対象ユーザの学習用感情辞書に同じ単語があるか調べる（ステップＳ２０４）。なければステップＳ２０２に戻る。比較対象ユーザの学習用感情辞書に同じ単語がある場合は、比較対象ユーザの学習用感情辞書から同じ単語の感情ベクトル値を取得する（ステップＳ２０５）。
【００５１】
次に、角距離θに対するｃｏｓθの絶対値を計算する（ステップＳ２０６）。そして、ｃｏｓθの絶対値が閥値以上であれば（ステップＳ２０７）、関心語数を１つ増やす（ステップＳ２０８）。それから、ステップＳ２０２に戻る。
【００５２】
このようにして、同じ単語に対して、強い反対の感情を持っている場合についても、同じ対象に対して強い関心を持っているとして、その類似度を判定することができる。
【００５３】
（表情推定部における表情推定処理の補足説明）
次に、図１に示すＷＷＷサーバ１００内の表情推定部１１０における表情推定処理について説明する。
【００５４】
図２は、表情推定部１１０の構成を示すブロック図である。この表情推定部１１０は、本発明の感情マッチング装置で使用する他、電子メール機能やチャット機能を保持するコンピュータや携帯電話等に備えられるものであり、ユーザがコンピュータや携帯電話を用いて作成した文章のイメージに対応する表情画像を推定する。ここで、表情画像とは、メールやチャットでの文章を利用したコミュニケーションをより円滑にする為に、ユーザの作成した文章に付加される画像であり、例えば、顔文字（カッコやカンマなどの記号文字を利用して顔の表情を表現した文字）や顔画像や各種マーク（例えばハートマーク）などの画像であり、また、ペットなどの顔画像や姿勢や体形の画像や、動作形態の画像が使用されることもある。
【００５５】
また、図１３は、表情推定部１１０内の表情変換部（表情変換手段）１１２の処理フローを示す図である。
まず表情変換部１１２は、予め２つの感情ベクトル値間の最小距離を∞として記憶し、また表情変換部１１２は、表情画像ＤＢ１１３に記録されている表情画像が選択されてないものとしてその情報（ｎｕｌｌ）を記憶している。そして表情変換部１１２は、表情画像ＤＢ１１３が記憶している表情画像の感情ベクトル値を１つ読み取り（ステップＳ３０１）、当該読み取った感情ベクトル値と表情推定制御部１１１から受け付けた入力文章の感情ベクトル値との距離を算出する（ステップＳ３０２）。
【００５６】
そして表情変換部１１２は、算出した距離と記憶している最小距離とを比較し（ステップＳ３０３）、算出した距離が予め記憶している最小距離よりも小さければ、予め記憶している最小距離と表情画像の情報を更新して、算出した距離と、その距離の計算に用いた感情ベクトル値のうち表情画像ＤＢ１１３に記録されている感情ベクトル値に対応する表情画像の画像番号を一時記憶する（ステップＳ３０４）。
【００５７】
また、表情変換部１１２は、表情画像ＤＢ１１３に記録されている全ての表情画像について処理を行なったか否かを確認し（ステップＳ３０５）、全ての表情画像の感情ベクトル値と表情推定制御部１１１から受け付けた感情ベクトル値との距離を順次算出して、最小距離と、その最小距離の計算に用いた感情ベクトル値のうち表情画像ＤＢ１１３に記録されている感情ベクトル値に対応する表情画像の画像番号を表情推定制御部１１１に出力する（ステップＳ３０６）。
【００５８】
そして、表情推定制御部１１１は表情変換部１１２から出力された表情画像情報（画像番号または画像データ）を出力する。例えば、図１４に示すように、表情画像ＤＢ１１３には、表情番号と対応する画像ファイルおよび感情ベクトル値が記録されており、この中から画像を選択する。
【００５９】
（感情認識部における感情認識処理と学習処理の補足説明）
次に、感情認識部１２０における感情認識処理と学習処理について説明する。
図３は、感情認識部の構成例を示すブロック図であり、感情認識部１２０は、図２に示すように、文章の感情ベクトル値から表情画像を特定して表示する表情推定部１１０に組み込まれている。
【００６０】
また、感情認識部１２０は、感情認識制御部１２１、形態素解析部１２２、感情ベクトル生成部１２３、学習制御部１２４を持つ。また、形態素解析部１２２は形態素解析用の辞書１２５を持ち、感情ベクトル生成部１２３は、基本感情辞書１２６および学習用感情辞書１２７を持つ。なお、学習用感情辞書１２７はユーザごとに設けられている。
【００６１】
感情ベクトル生成部（感情ベクトル生成手段）１２３は、入力された文章について、形態素解析部１２２から形態素情報（文節、単語、品詞などの情報）を取得し、基本感情辞書１２６および学習用感情辞書１２７を参照して文章全体の感情ベクトル値を計算する機能を有している。
【００６２】
また、学習制御部１２４は、感情ベクトル生成部１２３により求めた文章の感情ベクトルとユーザ指定の感情ベクトルとの差分を算出する機能（差分算出手段）と、感情ベクトルを求める対象となる文章から学習対象となる文節を特定する機能（学習対象文節特定手段）と、学習用感情辞書に記録されている単語について、前記差分算出手段で算出した差分値を加算して学習用感情辞書を更新登録する学習用感情辞書登録機能（学習用感情辞書登録手段）とを有している。
【００６３】
図５は、基本感情辞書の例を示す図であり、この基本感情辞書１２６は、主に形容詞（一般的に形容詞には感情を表現するものが多い）などの用言について、単語とその感情ベクトル値とを対応させて記録したものである。
【００６４】
また、学習用感情辞書１２７は、前述した図６、図７および図８に示すようなユーザごとの辞書であり、主に名詞（一般的に名詞は感情を表すものが少ない）などの体言について、単語とその感情ベクトル値を対応させて記録したものである。
【００６５】
また、図１５は、感情認識部１２０における感情認識処理の流れを示すフローチャートであり、入力された文章の感情ベクトル値を求める処理の手順を示したものである。以下、図１５を参照して、その処理の流れについて説明する。
まず、入力された文章に対して形態素解析を行い、文章中の文節、単語、品詞などの情報を取り出す（ステップＳ４０１）。
【００６６】
次に、単語を１つ取り出し（ステップＳ４０２）、取り出した単語について、基本感情辞書１２６から対応する感情ベクトルを取得する（ステップＳ４０３）。感情ベクトルが取得できた場合には、感情ベクトル値を加算する（ステップＳ４０４、Ｓ４０５）。
【００６７】
また、学習用感情辞書１２７から対応する感情ベクトルを取得する（ステップＳ４０６）。感情ベクトル値が取得できた場合には、感情ベクトル値を加算する（ステップＳ４０７、Ｓ４０８）。
以上の処理を形態素解析により取り出した全ての単語について行う（ステップＳ４０９）。これにより、文章全体の感情ベクトル値が求まる。
【００６８】
また、図６、図７および図８に示す学習用感情辞書は、以下に説明する処理により、その内容が学習処理される。この学習処理は、ある文章に対して感情認識が行われ、算出された感情ベクトル値を基に、表情推定部により顔画像などが表示された場合に、ユーザが別の画像を指定すると、ユーザが指定（修正）した画像の感情ベクトルを基に、学習用感情辞書の学習処理が行われる。または、文章に対する感情認識が行われ、感情ベクトル値が算出された際に、この感情ベクトル値をユーザが修正した場合にも、学習処理が行われる。
【００６９】
図１６は、学習処理の手順を示すフローチャートであり、以下、図１６を参照して、その処理の流れについて説明する。
【００７０】
まず、対象となる文章について、感情認識処理により求めた感情ベクトル値と、ユーザにより指定（修正）された画像の感情ベクトル値の差分を計算する（ステップＳ５０１）。
次に、入力文章から学習対象文節を１つ取得する（ステップＳ５０２）。この、学習対象文節の取得方法については、図１７で詳細に説明する。
【００７１】
学習対象の文節がある場合には、対象文節から単語を取り出す（ステップＳ５０３、Ｓ５０４）。また、取り出した単語について既に学習済みの単語であるかどうか、すなわち、学習用感情辞書１２７に既に登録されている単語かどうかを判断する（ステップＳ５０５）。
【００７２】
既に学習済みの単語である場合は、差分(感情認識処理により求めた感情ベクトル値と、ユーザが指定した感情ベクトル値との差分)を学習用感情辞書１２７に加算して記録する（ステップＳ５０６）。また、学習済みの単語でない場合は、差分を学習用感情辞書１２７に新規に登録する（ステップＳ５０７）
【００７３】
また、図１７は、学習対象文節の取得処理の手順を示すフローチャートであり、学習対象となる文節を１つだけ決定するための処理手順を示したものである。以下、図１７を参照して、その処理の流れについて説明する。
【００７４】
学習対象文節の取得処理が開始されると（ステップＳ６０１）、対象となる最終文節から順に、基本感情辞書１２６を参照して、感情ベクトル値が割り当てられた用言（形容詞など）の文節を探す（ステップＳ６０２）。
【００７５】
対象となる文章に用言（形容詞など）を含む文節が見つかった場合には、この文節の１つ前の文節を着目文節（学習対象文節取得処理の対象となる文節）とする（ステップＳ６０３、Ｓ６０５）。用言が見つからなかった場合は、最終文節を着目文節とする（ステップＳ６０３、Ｓ６０４）。
【００７６】
最初の着目文節を決定した後に、この着目文節から先頭の文節に向かって、学習対象となる文節の取得処理に入る（ステップＳ６０６）。この場合、着目文節が、最も優先順位の高い対象格の文節であるかどうかを最初に判断する（ステップＳ６０７）。着目文節が対象格である場合は、この文節を学習対象となる文節として処理を終了する（ステップＳ６０８）。
【００７７】
着目文節が対象格でない場合には、次に優先順位の高い目的格であるかどうかを判断する（ステップＳ６０９）。目的格である場合は、「目的格を発見済み」であることを記録しておく（ステップＳ６１０、Ｓ６１１）。
【００７８】
次に、着目文節について、主格であるかどうかを判断する（ステップＳ６１２）。主格である場合には、「主格を発見済み」であることを記録しておく（ステップＳ６１３、Ｓ６１４）。
【００７９】
着目文節について、対象格、目的格、主格の判定が行われると、次に、１つ前の文節を着目文節として、上述したステップＳ６０６からの処理を再度行う。そして、先頭の文節まで調べ終えた場合は（ステップＳ６０６）、ステップＳ６１６に移行し、「目的格発見済み」の場合は、目的格の文節を学習対象文節とする（ステップＳ６１７）。目的格が発見されず、「主格発見済み」の場合は、主格の文節を学習対象文節とする（ステップＳ６１８、Ｓ６１９）。目的格も主格も発見できなかった場合は、学習対象文節なしとして処理を終了する（ステップＳ６２０）。
【００８０】
以上説明したように、本発明においては、コミュニティサービス内のチャット、掲示板などを利用した感情認識の学習結果を利用することができるので、個々のユーザは相性診断等のために個人情報を入力する必要がない。また、日々蓄積される学習結果を利用しているので、関心対象の変化に追随してより適切な友人を紹介することができる。したがって、本発明は、チャット、掲示板、オンラインゲーム、Social Networkingなどに利用できる。
【００８１】
また、本発明の感情マッチング装置を備えたＷＷＷサーバ１００は内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した表情推定部１１０、感情認識部１２０および感情マッチング部１３０に関する一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。
【００８２】
すなわち、表情推定部１１０、感情認識部１２０および感情マッチング部１３０における各処理は、ＣＰＵ等の中央演算処理装置がＲＯＭやＲＡＭ等の主記憶装置に上記プログラムを読み出して、情報の加工、演算処理を実行することにより、実現されるものである。
【００８３】
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
本発明においては、個々のユーザは相性診断等のために個人情報を入力する必要がなく、また、ユーザの関心対象の変化に追随してより適切な友人などを紹介することができる効果を奏するので、本発明は感情マッチング装置、感情マッチング方法、及びプログラムなどに適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の感情マッチング装置を用いたＷＷＷサーバの構成例を示す図。
【図２】表情推定部の構成例を示すブロック図。
【図３】感情認識部の構成例を示すブロック図。
【図４】感情ベクトル空間の例を示す図。
【図５】基本感情辞書の例を示す図。
【図６】ユーザＡの学習用感情辞書の例を示す図。
【図７】ユーザＢの学習用感情辞書の例を示す図。
【図８】ユーザＣの学習用感情辞書の例を示す図。
【図９】ユーザ間の感情ベクトルの類似度計算の手順を示すフローチャート。
【図１０】ユーザＡ、Ｂの学習単語の例を示す図。
【図１１】ユーザＡ、Ｂ、Ｃの学習単語の例を示す図。
【図１２】関心のある対象の集計の例を示すフローチャート。
【図１３】表情推定処理の手順を示すフローチャート。
【図１４】表情画像ＤＢの例を示す図。
【図１５】感情認識部における感情認識処理の手順を示すフローチャート。
【図１６】学習処理の手順を示すフローチャート。
【図１７】学習対象文節の取得処理の手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００８６】
１  インターネット、  ２、３  ユーザＰＣ、  １００  ＷＷＷサーバ、
１０１  入力部、  １０２  表示部、  １１０  表情推定部、
１１１  表情推定制御部、  １１２  表情変換部、  １１３  表情画像ＤＢ
１２０  感情認識部、  １２１  感情認識制御部、  １２２  形態素解析部
１２３  感情ベクトル生成部、  １２４  学習制御部、  １２５  形態素解析用辞書
１２６  基本感情辞書、  １２７  学習用感情辞書、  １３０  感情マッチング部
１３１  共通単語抽出手段、  １３２  類似度算出手段
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2005284822.tif 000020
【図１４】
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【図１５】
2005284822.tif 000022
【図１６】
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【図１７】
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