(57)【要約】【課題】ユーザ発話がどの質問文カテゴリへの回答であるのかを精度よく分類することができるようにする。【解決手段】情報抽出部２０３が、入力されたユーザ発話について、ユーザ発話が表している人物属性及びユーザ発話のトピックを抽出する。質問文カテゴリ分類部２０８が、情報抽出部２０３によって抽出された人物属性及びトピックに基づいて、複数の質問カテゴリのうちの、抽出された人物属性及びトピックが予め対応付けられた質問文カテゴリを、入力されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリの候補として選択し、入力されたユーザ発話を、質問文カテゴリの候補の何れかに分類する。【選択図】図１
2016206894.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報抽出手段及び質問文カテゴリ分類手段を含み、質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置における情報分類方法であって、
前記情報抽出手段が、入力されたユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出するステップと、
前記質問文カテゴリ分類手段が、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方に基づいて、前記複数の質問カテゴリのうちの、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方が予め対応付けられた前記質問文カテゴリを、前記入力されたユーザ発話に対応する前記質問文カテゴリの候補として選択し、前記入力されたユーザ発話を、前記質問文カテゴリの候補の何れかに分類するステップと、
を含む情報分類方法。
【請求項２】
情報抽出手段及び質問文カテゴリ分類手段を含み、質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置における情報分類方法であって、
前記情報抽出手段が、入力されたユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出するステップと、
前記質問文カテゴリ分類手段が、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方と、前記ユーザ発話の素性とに基づいて、前記入力されたユーザ発話を、前記複数の質問文カテゴリの何れかに分類するステップと、
を含む情報分類方法。
【請求項３】
入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定手段を更に含み、
前記情報抽出手段は、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出する
請求項１又は請求項２に記載の情報分類方法。
【請求項４】
前記質問文カテゴリ分類手段によって分類された前記入力されたユーザ発話に対応する前記質問文カテゴリに基づいて、前記ユーザ発話に対する発話を生成する発話生成手段を更に含む
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報分類方法。
【請求項５】
質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置であって、
入力されたユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出する情報抽出手段と、
前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方に基づいて、前記複数の質問カテゴリのうちの、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方が予め対応付けられた前記質問文カテゴリを、前記入力されたユーザ発話に対応する前記質問文カテゴリの候補として選択し、前記入力されたユーザ発話を、前記質問文カテゴリの候補の何れかに分類する質問文カテゴリ分類手段と、
を含む情報分類装置。
【請求項６】
質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置であって、
入力されたユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出する情報抽出手段と、
前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方と、前記ユーザ発話の素性とに基づいて、前記入力されたユーザ発話を、前記複数の質問文カテゴリの何れかに分類する質問文カテゴリ分類手段と、
を含む情報分類装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の情報分類方法の各ステップをコンピュータに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、情報分類方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、対話システムのパーソナリティを問う質問に対する発話生成を行うために、ユーザの質問文を分類する装置が存在する（例えば、非特許文献１を参照。）。非特許文献１に記載の装置では、大規模にパーソナリティに関する質問文を収集し、約１０００個の質問文カテゴリとしてまとめている。質問文カテゴリの例としては、「名前」「出身地」のようなものだけでなく「好きな野球のチーム」「好きなサッカーのチーム」のようなＥｎｔｉｔｙが含まれたものもある。ユーザの質問文を質問文カテゴリへ分類することによって、対話システムのパーソナリティを適切に返答することを実現している。例えば、ユーザが発話「好きな野球のチームはどこですか？」を発した場合に、対話システムが発話「阪神が好きです。」を発する場合等である。図６に、従来のシステムの一例を示す。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】杉山弘晃、目黒豊美、東中竜一郎、南泰浩、「対話システムのパーソナリティを問う質問に対する発話生成」、人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会、p.33−38、2014
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来手法では、対話システムのパーソナリティを問うユーザの質問を質問文カテゴリへ分類することはできるが、ユーザ自身に関するユーザの発話を同じ質問文カテゴリへ分類する（＝どの質問文カテゴリへの回答かを分類する）と、正しく分類できないことがあった。それ故に、対話において、ユーザのパーソナリティに対応する対話システムのパーソナリティを発話に盛り込んだ共感する（または対比する）ような発話生成をすることができなかった。
【０００５】
質問文の分類においては、質問文中に「好きな野球のチームは？」など質問文カテゴリを分類するための単語が多く出現するが、ユーザ自身に関するユーザ発話には、「阪神が好きなんだよね」など、「野球」、「チーム」という単語は出現しないことが多い。
【０００６】
また、「好きなサッカーのチーム」「好きなサッカー選手」など同じ「好き」という単語も複数のカテゴリにまたがり分類の重みが低くなるので、「野球が好き」という単語が出現しても、 野球に関連するカテゴリ「野球をしたことがある」に誤って分類されることがある。
【０００７】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、ユーザ発話が、どの質問文カテゴリへの回答であるかを精度よく分類することができる情報分類装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、第１の発明の情報抽出方法は、情報抽出手段及び質問文カテゴリ分類手段を含み、質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置における情報分類方法であって、前記情報抽出手段が、入力されたユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出するステップと、前記質問文カテゴリ分類手段が、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方に基づいて、前記複数の質問カテゴリのうちの、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方が予め対応付けられた前記質問文カテゴリを、前記入力されたユーザ発話に対応する前記質問文カテゴリの候補として選択し、前記入力されたユーザ発話を、前記質問文カテゴリの候補の何れかに分類するステップと、を含んで構成されている。
【０００９】
第１の発明の情報分類装置は、質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置であって、入力されたユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出する情報抽出手段と、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方に基づいて、前記複数の質問カテゴリのうちの、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方が予め対応付けられた前記質問文カテゴリを、前記入力されたユーザ発話に対応する前記質問文カテゴリの候補として選択し、前記入力されたユーザ発話を、前記質問文カテゴリの候補の何れかに分類する質問文カテゴリ分類手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
第２の発明の情報分類方法は、情報抽出手段及び質問文カテゴリ分類手段を含み、質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置における情報分類方法であって、前記情報抽出手段が、入力されたユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出するステップと、前記質問文カテゴリ分類手段が、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方と、前記ユーザ発話の素性とに基づいて、前記入力されたユーザ発話を、前記複数の質問文カテゴリの何れかに分類するステップと、を含んで構成されている。
【００１１】
第２の発明の情報分類装置は、質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置であって、入力されたユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出する情報抽出手段と、前記情報抽出手段によって抽出された前記人物属性及び前記トピックの少なくとも一方と、前記ユーザ発話の素性とに基づいて、前記入力されたユーザ発話を、前記複数の質問文カテゴリの何れかに分類する質問文カテゴリ分類手段と、を含んで構成されている。
【００１２】
また、本発明は、入力されたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定手段を更に含み、前記情報抽出手段は、前記対話行為推定手段によって推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザ発話について、前記ユーザ発話が表している人物属性及び前記ユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出するようにすることができる。
【００１３】
また、本発明は、前記質問文カテゴリ分類手段によって分類された前記入力されたユーザ発話に対応する前記質問文カテゴリに基づいて、前記ユーザ発話に対する発話を生成する発話生成手段を更に含むようにすることができる。
【００１４】
本発明に係るプログラムは、本発明の情報分類方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、第１の発明の情報分類方法、装置、及びプログラムによれば、入力されたユーザ発話について、ユーザ発話が表している人物属性及びユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出し、抽出された人物属性及びトピックの少なくとも一方に基づいて、複数の質問カテゴリのうちの、抽出された人物属性及びトピックの少なくとも一方が予め対応付けられた質問文カテゴリを、入力されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリの候補として選択し、入力されたユーザ発話を、質問文カテゴリの候補の何れかに分類することにより、ユーザ発話がどの質問文カテゴリへの回答であるかを精度よく分類することができる、という効果が得られる。
【００１６】
また、第２の発明の情報分類方法、装置、及びプログラムによれば、入力されたユーザ発話について、ユーザ発話が表している人物属性及びユーザ発話のトピックの少なくとも一方を抽出し、抽出された人物属性及びトピックの少なくとも一方と、ユーザ発話の素性とに基づいて、入力されたユーザ発話を、複数の質問文カテゴリの何れかに分類することにより、ユーザ発話がどの質問文カテゴリへの回答であるかを精度よく分類することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報分類装置の構成の一例を示す図である。
【図２】対話行為タイプの一例を示す図である。
【図３】人物属性とトピックとの一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る情報分類処理ルーチンのフローチャートの一例である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る情報分類処理ルーチンのフローチャートの一例である。
【図６】従来技術を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００１９】
本発明の実施の形態は、ユーザと対話を行う対話装置に関係し、特にユーザ発話で述べられているユーザ自身に関する情報に対応させて対話装置自身に関する情報を発話するために、ユーザ発話を分類する技術に関するものである。また、本発明の実施の形態では、質問のカテゴリを表す予め定められた複数の質問文カテゴリにユーザ発話を分類する情報分類装置に本発明を適用させた場合を例に説明する。
【００２０】
本発明の実施の形態に係る情報分類装置は、ユーザ自身に関するユーザ発話が、上記非特許文献１の従来技術で採用されている約１０００個の質問文カテゴリの何れに回答しているものかを分類する。
【００２１】
具体的には、本実施の形態では、従来技術のように約１０００個のカテゴリをユーザ発話中の単語から直接分類するのではなく、下記参考文献で示されているトピック分類（４３種類）及び人物属性分類（３４種類）の推定結果を用いて、候補となる質問文カテゴリを絞り込んで推定する（予め定められた約１０００個の各質問文カテゴリに対して、予め人手によってトピック分類及び人物属性分類を対応づけておく）。
【００２２】
また、本実施の形態では、上記非特許文献１の従来技術のように質問文カテゴリをユーザ発話中の単語のみの手掛りで分類するのではなく、下記参考文献で示されているトピック分類及び人物属性分類の推定結果も手がかりとして利用する。
【００２３】
参考文献：平野徹、小林のぞみ、東中竜一郎、牧野俊朗、松尾義博、「ユーザ情報抽出のための自己開示文の人物属性分類」、ＮＬＰ２０１５、Ｂ１−３
【００２４】
本実施の形態では、ユーザ発話に対して、大まかなトピックだけの分類、大まかな人物属性だけの分類を実施することにより、質問文カテゴリの分類に寄与する単語の重みを高くし、質問文カテゴリの高精度な分類を可能とする。また、本実施の形態では、トピックだけ、人物属性だけを考慮した分類器を作ることによって、同時に両方を考慮することの難しさを軽減する。
【００２５】
［第１の実施の形態］
＜情報分類装置のシステム構成＞
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報分類装置の構成の一例を示す図である。なお、本発明の実施の形態に係る情報分類装置によって出力された発話は、ユーザと対話を行う対話装置が取得する。対話装置は、取得した発話を用いてユーザと対話を行うものとする。
【００２６】
本実施の形態に係る情報分類装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する情報抽出処理ルーチンを実行するためのプログラム及び各種データを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてＨＤＤを設けてもよい。
【００２７】
このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、入力部１０、演算部２０、及び出力部３０を含んだ構成で表わすことができる。
【００２８】
入力部１０は、ユーザ発話の入力を受け付ける。
【００２９】
演算部２０は、形態素解析部２００と、対話行為推定部２０２と、情報抽出部２０３と、質問文カテゴリ分類部２０８と、発話生成部２１０とを備えている。
【００３０】
形態素解析部２００は、入力部１０によって受け付けたユーザ発話に対して形態素解析を行う。
【００３１】
対話行為推定部２０２は、形態素解析部２００によって得られたユーザ発話の形態素解析結果に基づいて、入力部１０によって受け付けたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する。対話行為タイプは、ユーザ発話の意味内容を表す。例えば、対話行為推定部２０２は、予め学習された対話行為付与モデルと、形態素解析部２００によって得られた形態素結果とを用いて、ユーザ発話の対話行為タイプを推定する。
【００３２】
具体的には、対話行為推定部２０２は、ユーザ発話の形態素解析結果が入力されると、図２に示す３３種類の対話行為タイプの中から選択された１つを出力する。例えば、対話行為推定部２０２は、特開２０１５−００１９１０号公報に記載されている対話行為付与方法に従って、入力部１０によって受け付けたユーザ発話について、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する。例えば、「巨人が好きです」というユーザ発話に対しては、「自己開示_評価＋」が出力される。
【００３３】
情報抽出部２０３は、対話行為推定部２０２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプである場合に、入力部１０によって受け付けたユーザ発話について、当該ユーザ発話が表している人物属性及び当該ユーザ発話のトピックを抽出する。情報抽出部２０３は、人物属性分類部２０４と、トピック分類部２０６とを備えている。
【００３４】
人物属性分類部２０４は、対話行為推定部２０２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話について、当該ユーザ発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話が表している人物属性を抽出する。
【００３５】
具体的には、人物属性分類部２０４は、形態素解析部２００によって得られたユーザ発話の形態素解析結果を入力として、図３に示す３４種類の人物属性から、適切なカテゴリを１つ選択し、人物属性を抽出する。なお、人物属性の各々については、従来の分類カテゴリをベースに予め作成される。図３に示す３４種類の人物属性は、対話データ中のユーザ情報を網羅した分類カテゴリである。また、人物属性の分類には、周知の機械学習技術を用いる。
【００３６】
また、人物属性抽出のための素性としては、形態素解析結果から得られるユーザ発話の単語の表記、および、各単語に紐づく日本語語彙大系のカテゴリを単語素性として用いる。
【００３７】
例えば、ユーザ発話「巨人が好きです。」に対しては、人物属性は「趣味・嗜好」が選択される。
【００３８】
トピック分類部２０６は、対話行為推定部２０２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話のトピックを抽出する。
【００３９】
具体的には、トピック分類部２０６は、形態素解析部２００によって得られたユーザ発話の形態素解析結果を入力として、図３に示す４３種類のトピックから、適切なカテゴリを１つ選択し、トピックを抽出する。なお、トピックの各々については、従来の分類カテゴリをベースに予め作成される。図３に示す４３種類のトピックは、対話データ中のユーザ情報を網羅した分類カテゴリである。なお、トピック抽出のための素性としては、人物属性分類部２０４で用いる素性と同様の素性を用いる。また、トピックの分類には、周知の機械学習技術を用いる。
【００４０】
例えば、ユーザ発話「巨人が好きです。」に対しては、トピックは「スポーツ」が選択される。
【００４１】
質問文カテゴリ分類部２０８は、情報抽出部２０３によって抽出された人物属性及びトピックに基づいて、複数の質問カテゴリのうちの、抽出された人物属性及びトピックが予め対応付けられた質問文カテゴリを、入力されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリの候補として選択する。そして、質問文カテゴリ分類部２０８は、入力されたユーザ発話を、選択された質問文カテゴリの候補の何れかに分類する。
【００４２】
質問文カテゴリ分類部２０８は、ユーザの自己開示文としてのユーザ発話、トピック分類部２０６によって得られたトピック分類結果、及び人物属性分類部２０４によって得られた人物属性分類結果を入力として、予め定められた約１０００個の質問文カテゴリから適切なカテゴリを１つ選択する。なお、分類には、周知の機械学習技術によって予め学習された分類器を用いる。また、分類のための素性としては、ユーザ発話の単語の表記、および、各単語に紐づく日本語語彙大系のカテゴリを素性として用いる。
【００４３】
具体的には、質問文カテゴリ分類部２０８は、トピック分類部２０６によって得られたトピック分類結果、及び人物属性分類部２０４によって得られた人物属性分類結果に基づき、約１０００個の質問文カテゴリの中から、候補となる質問文カテゴリを絞り込む。候補となる質問文カテゴリを絞り込む際、各質問文カテゴリには、トピック分類と人物属性分類とが事前に人手で紐付けされており、トピック分類部２０６によって得られたトピック分類結果、及び人物属性分類部２０４によって得られた人物属性分類結果の双方が紐付けられている質問文カテゴリを候補として選択する。
【００４４】
そして、質問文カテゴリ分類部２０８は、選択された候補の中から、適切な質問文カテゴリを１つ選択する。なお、分類器の学習時には、従来通り、約１０００個のカテゴリを分類するように分類器を学習してもよいし、トピック分類と人物属性分類の組み合わせ(３４個×４３個)毎に、分類器を作成しても良い。
【００４５】
発話生成部２１０は、質問文カテゴリ分類部２０８によって分類されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリに基づいて、ユーザ発話に対する発話を生成する。例えば、発話生成部２１０は、ユーザ発話が「阪神が好きなんだよね。」である場合に対し、質問文カテゴリ分類部２０８によって分類されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリに応じて、発話「私も阪神好きです。」を生成する。
【００４６】
出力部３０は、発話生成部２１０によって生成された発話を、結果として出力する。
【００４７】
ユーザと対話する対話装置は、出力部３０によって出力された発話を取得し、取得された発話を用いてユーザと対話する。
【００４８】
＜情報分類装置の作用＞
次に、第１の実施の形態に係る情報分類装置の作用について説明する。まず、ユーザと対話装置との対話が開始されると、情報分類装置１００によって、図４に示す情報分類処理ルーチンが実行される。情報分類処理ルーチンは、ユーザ発話が発せられる毎に実行される。
【００４９】
まず、ステップＳ１００において、入力部１０は、ユーザ発話の入力を受け付ける。
【００５０】
次に、ステップＳ１０２において、形態素解析部２００は、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話に対して形態素解析を行う。
【００５１】
ステップＳ１０４において、対話行為推定部２０２は、上記ステップＳ１０２で得られたユーザ発話の形態素解析結果に基づいて、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話について、対話行為タイプを推定する。
【００５２】
ステップＳ１０６において、上記ステップＳ１０４で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプであるか否かを判定する。上記ステップＳ１０４で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプである場合には、ステップＳ１０８へ進む。一方、上記ステップＳ１０４で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプでない場合には、情報分類処理ルーチンを終了する。
【００５３】
ステップＳ１０８において、人物属性分類部２０４は、上記ステップＳ１０２で得られた形態素解析結果に基づいて、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話が表している人物属性を抽出する。
【００５４】
ステップＳ１１０において、トピック分類部２０６は、上記ステップＳ１０２で得られた形態素解析結果に基づいて、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話の単語素性に基づいて分類される、ユーザ発話のトピックを抽出する。
【００５５】
ステップＳ１１２において、質問文カテゴリ分類部２０８は、上記ステップＳ１０８で抽出された人物属性と、上記ステップＳ１１０で抽出されたトピックとに基づいて、予め定められた質問文カテゴリの中から、質問文カテゴリの候補を限定する。
【００５６】
ステップＳ１１４において、質問文カテゴリ分類部２０８は、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話を、ユーザ発話の素性に基づいて上記ステップＳ１１２で限定された質問文カテゴリの候補の何れかに分類する。
【００５７】
ステップＳ１１６において、発話生成部２１０は、上記ステップＳ１１４で分類されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリに基づいて、ユーザに対する発話を生成する。
【００５８】
ステップＳ１１８において、出力部３０は、上記ステップＳ１１６で出力された発話を、結果として出力し、情報分類処理ルーチンを終了する。
【００５９】
対話装置は、出力部３０によって出力された発話を用いてユーザと対話する。
【００６０】
以上説明したように、本実施の形態に係る情報分類装置１００によれば、入力されたユーザ発話について、ユーザ発話が表している人物属性及びユーザ発話のトピックを抽出し、抽出された人物属性及びトピックに基づいて、複数の質問カテゴリのうちの、抽出された人物属性及びトピックが予め対応付けられた質問文カテゴリを、入力されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリの候補として選択し、入力されたユーザ発話を、質問文カテゴリの候補の何れかに分類することにより、ユーザ発話がどの質問文カテゴリへの回答であるかを精度よく分類することができる。
【００６１】
また、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話について、質問文カテゴリの候補の何れかに分類することにより、ユーザ自身に関するユーザの発話をどの質問文カテゴリへの回答かを正しく分類することができるようになり、ユーザのパーソナリティに対応する対話装置のパーソナリティを発話に盛り込んだような共感する（または対比する）ような発話の生成をすることができる。
【００６２】
例えば、ユーザ発話「阪神が好きなんだよね。」に対し、対話装置の発話「私も阪神好きです。」というような発話を生成することができる。また、ユーザ発話「巨人が好きなんだよね。」に対し、対話装置の発話「私は阪神が好きです。」というような発話を生成することができる。
【００６３】
［第２の実施の形態］
＜情報分類装置のシステム構成＞
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る対話装置の構成は、第１の実施の形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００６４】
第２の実施の形態では、質問文カテゴリを選択するための素性としてトピック分類結果及び人物属性分類結果を用いる点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００６５】
第２の実施の形態に係る質問文カテゴリ分類部２０８は、情報抽出部２０３によって抽出された人物属性及びトピックと、入力されたユーザ発話の素性とに基づいて、入力されたユーザ発話を、複数の質問文カテゴリの何れかに分類する。質問文カテゴリ分類部２０８は、質問文カテゴリの分類のための素性として、ユーザ発話の単語素性に加えて、トピック分類結果及び人物属性分類結果を素性として用いる。
【００６６】
なお、分類には、ユーザ発話の単語素性とトピック分類結果及び人物属性分類結果とに基づき周知の機械学習技術によって予め学習された分類器を用いる。
【００６７】
＜情報分類装置の作用＞
次に、第２の実施の形態に係る情報分類装置の作用について説明する。まず、ユーザと対話装置との対話が開始されると、情報分類装置１００によって、図５に示す情報分類処理ルーチンが実行される。情報分類処理ルーチンは、ユーザ発話が発せられる毎に実行される。
【００６８】
ステップＳ２１４において、質問文カテゴリ分類部２０８は、ステップＳ１０８で抽出された人物属性及びステップＳ１１０で抽出されたトピックと、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話の素性とに基づいて、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話を、複数の質問文カテゴリの何れかに分類する。
【００６９】
なお、第２の実施の形態に係る情報分類装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００７０】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る情報分類装置によれば、抽出された人物属性及びトピックと、ユーザ発話の素性とに基づいて、入力されたユーザ発話を、複数の質問文カテゴリの何れかに分類することにより、ユーザ発話をどの質問文カテゴリへの回答であるかを精度よく分類することができる。
【００７１】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７２】
例えば、上記実施の形態では、情報抽出部２０３は、入力部１０によって受け付けたユーザ発話について、当該ユーザ発話が表している人物属性及び当該ユーザ発話のトピックを抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、当該ユーザ発話が表している人物属性及び当該ユーザ発話のトピックの何れか一方を抽出してもよい。この場合には、第１の実施の形態では、抽出された人物属性及びトピックの何れか一方に基づいて、複数の質問カテゴリのうちの、抽出された人物属性及びトピックの何れか一方が予め対応付けられた質問文カテゴリを、入力されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリの候補として選択する。そして、入力されたユーザ発話を、選択された質問文カテゴリの候補の何れかに分類する。また、第２の実施の形態では、抽出された人物属性及びトピックの何れか一方と、入力されたユーザ発話の素性とに基づいて、入力されたユーザ発話を、複数の質問文カテゴリの何れかに分類する。
【００７３】
また、上記実施の形態に係る情報分類装置１００は、ユーザ発話について対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する対話行為推定部２０２を備え、推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザ発話について、当該ユーザ発話が表している人物属性及び当該ユーザ発話のトピックを抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施の形態に係る情報分類装置１００は、対話行為推定部２０２を備えずに、入力されたユーザ発話について当該ユーザ発話が表している人物属性及び当該ユーザ発話のトピックを抽出してもよい。
【００７４】
また、第１の実施の形態と第２の実施の形態とを組み合わせて用いてもよい。例えば、質問文カテゴリ分類部２０８は、複数の質問カテゴリのうちの、抽出された人物属性及びトピックが予め対応付けられた質問文カテゴリを、入力されたユーザ発話に対応する質問文カテゴリの候補として選択した後に、抽出された人物属性及びトピックと入力されたユーザ発話の素性とに基づいて、入力されたユーザ発話を、選択された質問文カテゴリの候補の何れかに分類してもよい。
【００７５】
また、上記実施の形態では、ユーザ発話の分類処理と発話の生成処理とを１つの装置として構成する場合を例に説明したが、ユーザ発話の分類処理と発話の生成処理とを別々の装置として構成してもよい。
【００７６】
また、上述の情報分類装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、コンピュータシステムは、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００７７】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７８】
１０   入力部
２０   演算部
３０   出力部
１００ 情報分類装置
２００ 形態素解析部
２０２ 対話行為推定部
２０３ 情報抽出部
２０４ 人物属性分類部
２０６ トピック分類部
２０８ 質問文カテゴリ分類部
２１０ 発話生成部
【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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