(57)【要約】【課題】文全体として一貫したキャラクタらしさを付与することができる。【解決手段】書き換え箇所推定部２２６により、入力文に含まれる各形態素について、形態素に対する操作を分類し、助動詞置換部２３０により、置換又は削除に分類され、かつ、助動詞である形態素の各々について、形態素を削除するか否かを判定し、削除すると判定された形態素を入力文から削除し、置換に分類したものについては形態素が削除された入力文の位置の各々について助動詞を挿入し、終助詞挿入部２３４により、形態素が削除された入力文の位置の各々について、終助詞を挿入し、助詞置換部２３６により、削除に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、入力文から形態素を削除し、置換に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、入力文の形態素を予め定められた助詞に置き換える。【選択図】図５
2016057815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
形態素解析済みの入力文を、特定の人物像を表すキャラクタらしさを持つ文に書き換える文書き換え処理装置であって、前記形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、前記形態素の特徴量と、予め学習された、前記キャラクタらしさを付与するための前記形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルと、に基づいて、前記形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類する書き換え箇所推定部と、
前記書き換え箇所推定部により置換又は削除に分類され、かつ、助動詞である形態素の各々について、前記形態素の表記と、予め学習された、前記キャラクタらしさを付与するために前記形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータと、に基づいて、前記形態素を削除するか置換するかまたは操作しないかを判定し、前記形態素の表記と、前記書き換えパラメータとに基づいて、削除すると判定された前記形態素の削除、もしくは、置換すると判定された前記形態素と予め定められた形態素又は形態素列との置換を行う助動詞置換部と、
前記助動詞置換部により前記形態素が削除又は置換された前記入力文の位置の各々について、前記位置で削除又は置換された形態素の表記と、前記書き換えパラメータとに基づいて、前記入力文の前記位置に続いて、予め定められた終助詞を挿入する終助詞挿入部と、
前記書き換え箇所推定部により削除に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、前記書き換えパラメータに基づいて、前記入力文から前記形態素を削除し、前記書き換え箇所推定部により置換に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、前記書き換えパラメータに基づいて、前記入力文の前記形態素を予め定められた助詞に置き換える助詞置換部と、
を含む、文書き換え処理装置。
【請求項２】
特定の人物像を表すキャラクタらしさを文に付与するために文の形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータを学習する学習装置であって、前記キャラクタらしさを有していないキャラ無し文と前記キャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる文字の各々と、前記ペアにおける前記キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得する置換文字列アライメント部と、
前記置換文字列アライメント部により前記ペアの各々について取得した前記対応関係に基づいて取得した、特定の助動詞を削除するか否かを決定するための第１の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助動詞を置換するか否かを決定するための第２の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、使用可能な終助詞を決定するための第３の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助詞を使用するか否かを決定するための第４の書き換えパラメータ、及び前記置換文字列アライメント部により前記ペアの各々について取得した前記対応関係に基づいて取得した、助詞を省略するか否かを決定するための第５の書き換えパラメータのうち少なくとも１つの書き換えパラメータを取得する書き換えパラメータ取得部と、
を含む、学習装置。
【請求項３】
特定の人物像を表すキャラクタらしさを文に付与するための文の形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルを学習する学習装置であって、前記キャラクタらしさを有していないキャラ無し文と前記キャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる文字の各々と、前記ペアにおける前記キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得する置換文字列アライメント部と、
前記ペアの各々について、前記置換文字列アライメント部により取得した対応関係に基づいて、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる形態素の各々について、前記ペアにおける前記キャラ有り文に書き換えられたときの前記形態素に対する操作として、置換、削除、又は操作無しを表すラベルを付与し、前記ラベルが付与された形態素の各々の表記に基づいて、前記書き換え箇所推定モデルを学習する書き換え箇所推定モデル作成部と、
を含む、学習装置。
【請求項４】
書き換え箇所推定部と、助動詞置換部と、終助詞挿入部と、助詞置換部と、を含む、形態素解析済みの入力文を、特定の人物像を表すキャラクタらしさを持つ文に書き換える文書き換え処理装置における、文書き換え処理方法であって、
前記書き換え箇所推定部は、前記形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、前記形態素の特徴量と、予め学習された、前記キャラクタらしさを付与するための前記形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルと、に基づいて、前記形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類し、
前記助動詞置換部は、前記書き換え箇所推定部により置換又は削除に分類され、かつ、助動詞である形態素の各々について、前記形態素の表記と、予め学習された、前記キャラクタらしさを付与するために前記形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータと、に基づいて、前記形態素を削除するか置換するかまたは操作しないかを判定し、前記形態素の表記と、前記書き換えパラメータとに基づいて、削除すると判定された前記形態素の削除、もしくは、置換すると判定された前記形態素と予め定められた形態素又は形態素列との置換し、
前記終助詞挿入部は、前記助動詞置換部により前記形態素が削除又は置換された前記入力文の位置の各々について、前記位置で削除又は置換された形態素の表記と、前記書き換えパラメータとに基づいて、前記入力文の前記位置に続いて、予め定められた終助詞を挿入し、
前記助詞置換部は、前記書き換え箇所推定部により削除に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、前記書き換えパラメータに基づいて、前記入力文から前記形態素を削除し、前記書き換え箇所推定部により置換に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、前記書き換えパラメータに基づいて、前記入力文の前記形態素を予め定められた助詞に置き換える
文書き換え処理方法。
【請求項５】
置換文字列アライメント部と、書き換えパラメータ取得部と、を含む、特定の人物像を表すキャラクタらしさを文に付与するために文の形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータを学習する学習装置における、学習方法であって、
前記置換文字列アライメント部は、前記キャラクタらしさを有していないキャラ無し文と前記キャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる文字の各々と、前記ペアにおける前記キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得し、
前記書き換えパラメータ取得部は、前記置換文字列アライメント部により前記ペアの各々について取得した前記対応関係に基づいて取得した、特定の助動詞を削除するか否かを決定するための第１の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助動詞を置換するか否かを決定するための第２の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、使用可能な終助詞を決定するための第３の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助詞を使用するか否かを決定するための第４の書き換えパラメータ、及び前記置換文字列アライメント部により前記ペアの各々について取得した前記対応関係に基づいて取得した、助詞を省略するか否かを決定するための第５の書き換えパラメータのうち少なくとも１つの書き換えパラメータを取得する
学習方法。
【請求項６】
置換文字列アライメント部と、書き換え箇所推定モデル作成部と、を含む、特定の人物像を表すキャラクタらしさを文に付与するための文の形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルを学習する学習装置における学習方法であって、
前記置換文字列アライメント部は、前記キャラクタらしさを有していないキャラ無し文と前記キャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる文字の各々と、前記ペアにおける前記キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得し、
前記書き換え箇所推定モデル作成部は、前記ペアの各々について、前記置換文字列アライメント部により取得した対応関係に基づいて、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる形態素の各々について、前記ペアにおける前記キャラ有り文に書き換えられたときの前記形態素に対する操作として、置換、削除、又は操作無しを表すラベルを付与し、前記ラベルが付与された形態素の各々の表記に基づいて、前記書き換え箇所推定モデルを学習する
学習方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１記載の文書き換え処理装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項２又は３記載の学習装置を構成する各部として機能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、文書き換え処理装置、学習装置、方法、及びプログラムに係り、特に、特定のキャラクタらしさを持つ文に書き換える文書き換え処理装置、学習装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術としては、文末の機能語列（文末表現）のみを対象とした書き換えによるキャラクタ付けが挙げられる。従来技術においては、著者の属性が付与されたテキストデータを用いて著者の属性値ごとに偏って多く使われる文末表現を抽出し、発話のキャラクタ付けに利用している（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】宮崎千明，平野徹，東中竜一郎，牧野俊朗，松尾義博，「発話にキャラクタ性を与えるための文末表現の変換」，人工知能学会研究会資料(SIG-SLUD-68)，pp．41-46，2013．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、非特許文献１の手法においては、文末表現のみを書き換えの対象としているため、文中に出現する言語表現と文末で使用される言語表現とのミスマッチが起こり得る。例えば、書き換えた文が「今日は雨ですけど気にしないよ」である場合、文中の「です」と文末の「よ」とで使用される言語表現がミスマッチしている。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に書き換えることができる文書き換え処理装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
また、本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に付与するためのパラメータ又はモデルを学習することができる学習装置、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】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る文書き換え処理装置は、形態素解析済みの入力文を、特定の人物像を表すキャラクタらしさを持つ文に書き換える文書き換え処理装置であって、前記形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、前記形態素の特徴量と、予め学習された、前記キャラクタらしさを付与するための前記形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルと、に基づいて、前記形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類する書き換え箇所推定部と、前記書き換え箇所推定部により置換又は削除に分類され、かつ、助動詞である形態素の各々について、前記形態素の表記と、予め学習された、前記キャラクタらしさを付与するために前記形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータと、に基づいて、前記形態素を削除するか置換するかまたは操作しないかを判定し、前記形態素の表記と、前記書き換えパラメータとに基づいて、削除すると判定された前記形態素の削除、もしくは、置換すると判定された前記形態素と予め定められた形態素又は形態素列との置換を行う助動詞置換部と、前記助動詞置換部により前記形態素が削除又は置換された前記入力文の位置の各々について、前記位置で削除又は置換された形態素の表記と、前記書き換えパラメータとに基づいて、前記入力文の前記位置に続いて、予め定められた終助詞を挿入する終助詞挿入部と、前記書き換え箇所推定部により削除に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、前記書き換えパラメータに基づいて、前記入力文から前記形態素を削除し、前記書き換え箇所推定部により置換に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、前記書き換えパラメータに基づいて、前記入力文の前記形態素を予め定められた助詞に置き換える助詞置換部と、を含んで構成されている。
【０００８】
第２の発明に係る文書き換え処理方法は、書き換え箇所推定部と、助動詞置換部と、終助詞挿入部と、助詞置換部と、を含む、形態素解析済みの入力文を、特定の人物像を表すキャラクタらしさを持つ文に書き換える文書き換え処理装置における、文書き換え処理方法であって、前記書き換え箇所推定部は、前記形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、前記形態素の特徴量と、予め学習された、前記キャラクタらしさを付与するための前記形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルと、に基づいて、前記形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類し、前記助動詞置換部は、前記書き換え箇所推定部により置換又は削除に分類され、かつ、助動詞である形態素の各々について、前記形態素の表記と、予め学習された、前記キャラクタらしさを付与するために前記形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータと、に基づいて、前記形態素を削除するか置換するかまたは操作しないかを判定し、前記形態素の表記と、前記書き換えパラメータとに基づいて、削除すると判定された前記形態素の削除、もしくは、置換すると判定された前記形態素と予め定められた形態素又は形態素列との置換を行い、前記終助詞挿入部は、前記助動詞置換部により前記形態素が削除又は置換された前記入力文の位置の各々について、前記位置で削除又は置換された形態素の表記と、前記書き換えパラメータとに基づいて、前記入力文の前記位置に続いて、予め定められた終助詞を挿入し、前記助詞置換部は、前記書き換え箇所推定部により削除に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、前記書き換えパラメータに基づいて、前記入力文から前記形態素を削除し、前記書き換え箇所推定部により置換に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、前記書き換えパラメータに基づいて、前記入力文の前記形態素を予め定められた助詞に置き換える。
【０００９】
第１及び第２の発明によれば、書き換え箇所推定部により、形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、形態素の特徴量と、予め学習された、キャラクタらしさを付与するための形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルと、に基づいて、形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類し、助動詞置換部により、書き換え箇所推定部により置換又は削除に分類され、かつ、助動詞である形態素の各々について、形態素の表記と、予め学習された、キャラクタらしさを付与するために形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータと、に基づいて、前記形態素の削除、もしくは、予め定められた形態素又は形態素列への置換を行い、終助詞挿入部は、助動詞置換部により形態素が削除又は置換された入力文の位置の各々について、当該位置で削除又は置換された形態素の表記と、書き換えパラメータとに基づいて、入力文の当該位置に続いて、予め定められた終助詞を挿入し、助詞置換部は、書き換え箇所推定部により削除に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、書き換えパラメータに基づいて、入力文から形態素を削除し、書き換え箇所推定部により置換に分類され、かつ、終助詞以外の助詞である形態素の各々について、書き換えパラメータに基づいて、入力文の形態素を予め定められた助詞に置き換える。
【００１０】
このように、第１及び第２の発明によれば、書き換え箇所推定モデルに基づいて、形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類し、この分類結果と書き換えパラメータとに従って、品詞が助動詞となる形態素を削除、もしくは、予め定められた形態素又は形態素列へ置換し、終助詞となる形態素を挿入し、品詞が終助詞以外の助詞となる形態素を削除、もしくは、別の助詞に置き換えることにより、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に書き換えることができる。
【００１１】
第３の発明に係る学習装置は、特定の人物像を表すキャラクタらしさを文に付与するために文の形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータを学習する学習装置であって、前記キャラクタらしさを有していないキャラ無し文と前記キャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる文字の各々と、前記ペアにおける前記キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得する置換文字列アライメント部と、前記置換文字列アライメント部により前記ペアの各々について取得した前記対応関係に基づいて取得した、特定の助動詞を削除するか否かを決定するための第１の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助動詞を置換するか否かを決定するための第２の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、使用可能な終助詞を決定するための第３の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助詞を使用するか否かを決定するための第４の書き換えパラメータ、及び前記置換文字列アライメント部により前記ペアの各々について取得した前記対応関係に基づいて取得した、助詞を省略するか否かを決定するための第５の書き換えパラメータのうち少なくとも１つの書き換えパラメータを取得する書き換えパラメータ取得部と、を含んで構成されている。
【００１２】
第４の発明に係る学習方法は、置換文字列アライメント部と、書き換えパラメータ取得部と、を含む、特定の人物像を表すキャラクタらしさを文に付与するために文の形態素を書き換える規則を表す書き換えパラメータを学習する学習装置における、学習方法であって、前記置換文字列アライメント部は、前記キャラクタらしさを有していないキャラ無し文と前記キャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる文字の各々と、前記ペアにおける前記キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得し、前記書き換えパラメータ取得部は、前記置換文字列アライメント部により前記ペアの各々について取得した前記対応関係に基づいて取得した、特定の助動詞を削除するか否かを決定するための第１の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助動詞を置換するか否かを決定するための第２の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、使用可能な終助詞を決定するための第３の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助詞を使用するか否かを決定するための第４の書き換えパラメータ、及び前記置換文字列アライメント部により前記ペアの各々について取得した前記対応関係に基づいて取得した、助詞を省略するか否かを決定するための第５の書き換えパラメータのうち少なくとも１つの書き換えパラメータを取得する。
【００１３】
第３及び第４の発明によれば、置換文字列アライメント部により、キャラクタらしさを有していないキャラ無し文とキャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、ペアにおけるキャラ無し文に含まれる文字の各々と、ペアにおけるキャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得し、書き換えパラメータ取得部により、ペアの各々について取得した対応関係に基づいて取得した、特定の助動詞を削除するか否かを決定するための第１の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助動詞を置換するか否かを決定するための第２の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、使用可能な終助詞を決定するための第３の書き換えパラメータ、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから取得した、特定の助詞を使用するか否かを決定するための第４の書き換えパラメータ、及びペアの各々について取得した対応関係に基づいて取得した、助詞を省略するか否かを決定するための第５の書き換えパラメータのうち少なくとも１つの書き換えパラメータを取得する。
【００１４】
このように、第３及び第４の発明によれば、キャラクタらしさを表現していないキャラ無し文とキャラクタらしさを表現しているキャラ有り文とのペアの各々について、キャラ無し文に含まれる文字の各々と、キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得し、第１の書き換えパラメータ、第２の書き換えパラメータ、第３の書き換えパラメータ、第４の書き換えパラメータ、及び第５の書き換えパラメータのうち少なくとも１つの書き換えパラメータを取得することにより、文全体として一貫したキャラクタらしさを文に付与するためのパラメータを決定することができる。
【００１５】
第５の発明に係る学習装置は、特定の人物像を表すキャラクタらしさを文に付与するための文の形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルを学習する学習装置であって、前記キャラクタらしさを有していないキャラ無し文と前記キャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる文字の各々と、前記ペアにおける前記キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得する置換文字列アライメント部と、前記ペアの各々について、前記置換文字列アライメント部により取得した対応関係に基づいて、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる形態素の各々について、前記ペアにおける前記キャラ有り文に書き換えられたときの前記形態素に対する操作として、置換、削除、又は操作無しを表すラベルを付与し、前記ラベルが付与された形態素の各々の表記に基づいて、前記書き換え箇所推定モデルを学習する書き換え箇所推定モデル作成部と、を含んで構成されている。
【００１６】
第６の発明に係る学習方法は、置換文字列アライメント部と、書き換え箇所推定モデル作成部と、を含む、特定の人物像を表すキャラクタらしさを文に付与するための文の形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルを学習する学習装置における学習方法であって、前記置換文字列アライメント部は、前記キャラクタらしさを有していないキャラ無し文と前記キャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる文字の各々と、前記ペアにおける前記キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得し、前記書き換え箇所推定モデル作成部は、前記ペアの各々について、前記置換文字列アライメント部により取得した対応関係に基づいて、前記ペアにおける前記キャラ無し文に含まれる形態素の各々について、前記ペアにおける前記キャラ有り文に書き換えられたときの前記形態素に対する操作として、置換、削除、又は操作無しを表すラベルを付与し、前記ラベルが付与された形態素の各々の表記に基づいて、前記書き換え箇所推定モデルを学習する。
【００１７】
第５及び第６の発明によれば、置換文字列アライメント部により、キャラクタらしさを有していないキャラ無し文とキャラクタらしさを持つキャラ有り文とのペアの各々について、ペアにおけるキャラ無し文に含まれる文字の各々と、ペアにおけるキャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得し、書き換え箇所推定モデル作成部により、ペアの各々について、置換文字列アライメント部により取得した対応関係に基づいて、ペアにおけるキャラ無し文に含まれる形態素の各々について、ペアにおけるキャラ有り文に書き換えられたときの形態素に対する操作として、置換、削除、又は操作無しを表すラベルを付与し、ラベルが付与された形態素の各々の表記に基づいて、書き換え箇所推定モデルを学習する。
【００１８】
このように、第５及び第６の発明によれば、キャラクタらしさを表現していないキャラ無し文とキャラクタらしさを表現しているキャラ有り文とのペアの各々について、キャラ無し文に含まれる文字の各々と、キャラ有り文に含まれる文字の各々との対応関係を取得し、ペアの各々について取得した対応関係に基づいて、形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルを学習することにより、文全体として一貫したキャラクタらしさを文に付与するためのモデルを学習することができる。
【００１９】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の文書き換え処理装置及び学習装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明の文書き換え処理装置、方法、及びプログラムによれば、書き換え箇所推定モデルに基づいて、形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類し、書き換えパラメータに従って、品詞が助動詞となる形態素を削除、もしくは、予め定められた形態素又は形態素列へ置換し、終助詞となる形態素を挿入し、品詞が終助詞以外の助詞となる形態素を削除、もしくは、特定の助詞に置換することにより、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に書き換えることができる。
【００２１】
また、本発明の学習装置、方法、及びプログラムによれば、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に付与するためのパラメータ又はモデルを学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る学習装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る学習装置における書き換えパラメータ決定部の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】品詞付与済みのペアの例を示す図である。
【図４】書き換えパラメータセットの例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る文書き換え処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】推定ラベルを付与した例を示す図である。
【図７】助動詞置換部による助動詞の削除の処理結果の例を示す図である。
【図８】助動詞置換部による助動詞の置換の処理結果の例を示す図である。
【図９】終助詞挿入部の処理結果の例を示す図である。
【図１０】助詞置換部の処理結果の例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態に係る学習装置における学習処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図１２】本発明の第１の実施の形態に係る学習装置における書き換えパラメータの決定処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図１３】本発明の第１の実施の形態に係る学習装置における書き換え箇所推定モデルの学習処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図１４】本発明の第１の実施の形態に係る文書き換え処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図１５】本発明の第２の実施の形態に係る学習装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第２の実施の形態に係る文書き換え処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第２の実施の形態に係る学習装置における学習処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図１８】本発明の第２の実施の形態に係る学習装置における書き換えパラメータの決定処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図１９】本発明の第２の実施の形態に係る文書き換え処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
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。
【００２４】
＜本発明の実施の形態の原理＞
まず、本発明の実施の形態の原理について説明する。本実施の形態においては、文全体として一貫したキャラクタらしさを付与するために、文末表現だけでなく、文中に出現する機能語も対象とした書き換えを行う。機能語の中で、特にキャラクタ性が表れやすい「助詞」「助動詞」に対象を絞って書き換えを行う。
【００２５】
書き換えの準備として、キャラクタらしさを持たない文（以後、キャラ無し文とする。）とキャラクタらしさを持つ文（以後、キャラ有り文とする。）を用いて、各キャラクタについて「助詞（格助詞，係助詞，終助詞）」「助動詞（ます，です，だ）」の書き換えに必要な情報（書き換えパラメータ）を取得しておく。未知の入力文の書き換えを行う際は、機械学習の手法によって、入力文中の書き換えを施すべき形態素を判定し、目的キャラクタ用の書き換えパラメータに即した書き換えを実施する。
【００２６】
そのため、本実施の形態においては、日本語で書かれた文の「助詞」「助動詞」を書き換えることによって、文に特定のキャラクタらしさを付与する。具体的には、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスから「助詞」「助動詞」の書き換えに必要な情報を取得し、得られた情報に従って、新規に入力された文に対して書き換えを施す。ここで、日本語で書かれた文とは、発話の音声認識結果やテキストチャットなど、文字化された日本語のデータであれば何でも良い。また、ここで言う「キャラクタ」とは、話者の人物像のことを指す。言語学の分野における先行研究では、人物像の例として年齢・性別・職業・階層・時代・容姿・風貌・性格が挙げられている。
【００２７】
＜本発明の第１の実施の形態に係る学習装置の構成＞
次に、本発明の第１の実施の形態に係る学習装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る学習装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この学習装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部９０とを備えている。
【００２８】
入力部１０は、キャラ無し文と、当該キャラ無し文に対して人手で特定のキャラクタらしさを強調するように書き換えたキャラ有り文とのペアの各々を受け付ける。例えば、キャラ無し文「駅の傍に美味しい寿司屋があります」、及び女性キャラクタのキャラ有り文「駅の近くに美味しいお寿司屋さんがあるよ」のペアを受け付ける。なお、第１の実施の形態においては、予め処理対象となる特定のキャラクタが定められており、メモリ（図示省略）に当該キャラクタのキャラクタＩＤが記憶されているものとする。キャラクタＩＤは後述する書き換えパラメータセット記憶部４４において格納する書き換えパラメータセットを識別するために用いられる。
【００２９】
演算部２０は、文ペア記憶部２２と、書き換えパラメータ決定部３０と、書き換え箇所推定モデル作成部６０と、書き換え箇所推定モデル記憶部６２とを含んで構成されている。
【００３０】
文ペア記憶部２２には、入力部１０において受け付けたキャラ無し文、及びキャラ有り文のペアの各々が記憶されている。以下の説明においては、キャラ無し文とキャラ有り文とのペアを簡潔に「ペア」と呼ぶこととする。
【００３１】
書き換えパラメータ決定部３０は、キャラ無し文から、予め定められた特定のキャラクタのキャラ有り文へ書き換えるための、形態素の表記を変換する規則を定めた書き換えパラメータを決定し、キャラクタＩＤ毎に、書き換えパラメータの集合である書き換えパラメータセットを、出力部９０に出力する。また、書き換えパラメータ決定部３０は、図２に示すように、置換文字列アライメント部３２と、書き換えパラメータ取得部３３とを備えている。
【００３２】
置換文字列アライメント部３２は、まず、文ペア記憶部２２に記憶されているペアの各々について、動的計画法を利用して、キャラ無し文に含まれる文字の各々とキャラ有り文に含まれる文字の各々とにおける文字単位の対応付けを行い、当該ペアにおける文字の対応関係を取得する。ここで、当該ペア間における書き換え箇所として、連続する置換箇所、削除箇所、又は挿入箇所は、まとめて一つの書き換え箇所として連結する。次に、ペアの各々について、当該ペアに含まれるキャラ無し文とキャラ有り文とのそれぞれに対し、形態素解析を行い、当該ペアの書き換え箇所の各々について、当該書き換え箇所の範囲内に左端が位置する形態素の品詞を、当該書き換え箇所の品詞として付与し、図３に示すような品詞付与済みのペアを取得する。図３の品詞付与済みのペアの例においては、「り」「ます」や「る」「よ」という連続した書き換え箇所が連結され、一つの書き換え箇所とされている。図３では、「ります」の「り」及び「るよ」の「る」を形態素「ある」、「あり」の一部とみなしており、形態素の左端が書き換え箇所の範囲に含まれていないため、品詞は付与しないものとする。
【００３３】
書き換えパラメータ取得部３３は、助動詞削除判定部３４と、助動詞置換判定部３６と、終助詞選択部３８と、助詞置換判定部４０と、助詞省略可否判定部４２と、書き換えパラメータセット記憶部４４とを備えている。
【００３４】
助動詞削除判定部３４は、文の書き換えにおいて、助動詞「です」、「ます」を削除するか否かの規則を決定する。具体的には、品詞付与済みのペアの各々について、当該ペアに含まれるキャラ無し文に出現する「です」、「ます」のうち、キャラ有り文への書き換えで削除された回数とキャラ有り文への書き換えで削除されなかった回数をカウントし、キャラ無し文の各々において削除された回数の総和Ｄ１と、キャラ無し文の各々において削除されなかった回数の総和Ｄ２とを比較し、削除された回数の総和Ｄ１が削除されなかった回数の総和Ｄ２に比べて統計的有意に大きかった場合は、「です」、「ます」を「削除する」として決定し、それ以外の場合には、「です」、「ます」を「削除しない」として決定し、決定した結果を、第１の書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。なお、第１の実施の形態においては、統計検定としてカイ二乗検定を用いる。
【００３５】
助動詞置換判定部３６は、文の書き換えにおいて助動詞「だ（んだ）」に置換するか否かの規則を決定する。具体的には、品詞付与済みのペアの各々について、当該ペアに含まれるキャラ無し文の各々に「です」、「ます」及び「だ」が出現する回数をカウントし、キャラ無し文の各々に出現する回数の総和Ｅ１を取得し、一方、当該ペアに含まれるキャラ有り文の各々に「です」、「ます」及び「だ」が出現する回数をカウントし、キャラ有り文の各々に出現する回数の総和Ｅ２を取得し、キャラ無し文に出現する回数の総和Ｅ１とキャラ有り文に出現する回数の総和Ｅ２とを比較し、キャラ有り文に出現する回数の総和Ｅ２が、キャラ無し文に出現する回数の総和Ｅ１に比べて統計的有意に大きかった場合は、「だ（んだ）」へ置換するとして決定し、それ以外の場合には、「だ（んだ）」へ置換しないと決定し、決定した結果を、第２の書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。なお、本実施の形態においては、統計検定としてカイ二乗検定を用いる。
【００３６】
終助詞選択部３８は、文の書き換えにおいて使われやすい終助詞の規則を決定する。具体的には、品詞付与済みのペアの各々について、予め定められた、特定のキャラクタで使われやすい終助詞（な／よ／の／わ／ね等）毎に、当該ペアのキャラ無し文に当該終助詞が出現する回数をカウントし、キャラ無し文の各々に当該終助詞が出現する回数の総和Ｇ１を取得し、一方、当該ペアのキャラ有り文における当該終助詞が出現する回数をカウントし、キャラ有り文の各々に当該終助詞が出現する回数の総和Ｇ２を取得し、キャラ無し文に出現する回数の総和Ｇ１とキャラ有り文に出現する回数の総和Ｇ２とを比較し、キャラ有り文に出現する回数の総和Ｇ２が、キャラ無し文に出現する回数の総和Ｇ１に比べて統計的有意に大きかった場合は、当該終助詞が使われやすいと決定し、決定した結果を、第３の書き換えパラメータとして、当該統計的有意を表す値と共に、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。なお、第１の実施の形態においては、統計検定としてカイ二乗検定を用いる。
【００３７】
助詞置換判定部４０は、文の書き換えにおいて「って」を使用するか否かの規則を決定する。具体的には、品詞付与済みのペアの各々について、当該ペアにおける当該キャラ無し文に「って」が出現する回数をカウントし、キャラ無し文の各々に「って」が出現する回数の総和Ｈ１を取得し、一方、当該ペアに含まれるキャラ有り文における「って」が出現する回数をカウントし、キャラ有り文の各々に「って」が出現する回数の総和Ｈ２を取得し、キャラ無し文に出現する回数の総和Ｈ１とキャラ有り文に出現する回数の総和Ｈ２とを比較し、キャラ有り文に出現する回数の総和Ｈ２が、キャラ無し文に出現する回数の総和Ｈ１に比べて統計的有意に大きかった場合は、「って」を使用すると決定し、それ以外の場合には、「って」を使用しないと決定し、決定した結果を、第４の書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。なお、第１の実施の形態においては、統計検定としてカイ二乗検定を用いる。
【００３８】
助詞省略可否判定部４２は、文の書き換えにおいて、終助詞以外の助詞の省略が可か不可かの規則を決定する。具体的には、品詞付与済みのペアの各々について、当該ペアにおける当該キャラ無し文に出現する、終助詞以外の助詞の各々が、当該ペアにおける当該キャラ有り文への書き換えで削除された回数をカウントし、キャラ無し文の各々において書き換えで終助詞以外の助詞が削除された回数の総和Ｉ１を取得し、一方、当該ペアにおける当該キャラ無し文に出現する、終助詞以外の助詞の各々が、当該ペアにおける当該キャラ有り文への書き換えで削除されなかった回数をカウントし、キャラ無し文の各々において書き換えで終助詞以外の助詞が削除されなかった回数の総和Ｉ２を取得し、削除された回数の総和Ｉ１と削除されなかった回数の総和Ｉ２とを比較し、削除された回数の総和Ｉ１が、削除されなかった回数の総和Ｉ２に比べて統計的有意に大きかった場合は、助詞の「省略可能」を決定し、それ以外の場合には、助詞の「省略不可」を決定し、決定した結果を、第５の書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。なお、第１の実施の形態においては、統計検定としてカイ二乗検定を用いる。
【００３９】
書き換えパラメータセット記憶部４４には、助動詞削除判定部３４、助動詞置換判定部３６、終助詞選択部３８、助詞置換判定部４０、及び助詞省略可否判定部４２から受け付けた書き換えパラメータと、メモリ（図示省略）に記憶されているキャラクタＩＤとをセットにしたデータが、対象となるキャラクタの書き換えパラメータセットとして記憶される。図４に書き換えパラメータセットの例を示す。図４では、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する際の識別子と位置付けるキャラクタＩＤ毎に、上から順に、助動詞削除判定部３４で選択した助動詞「です」、「ます」を「削除する」または「しない」の情報、助動詞置換判定部３６で選択した助動詞「だ（んだ）」に「置換する」または「しない」の情報、終助詞選択部３８で使われやすい終助詞として選択した終助詞の情報、助詞置換判定部４０で選択した「って」を「使用する」または「しない」の情報、及び助詞省略可否判定部４２で決定した助詞の「省略可」「省略不可」を格納した例を示しており、いずれも太字部分が選択もしくは、決定された事項を表している。
【００４０】
書き換え箇所推定モデル作成部６０は、置換文字列アライメント部３２において取得した対応関係に基づいて、置換された形態素、削除された形態素、及び操作が加えられなかった形態素の各々に、それぞれの教師ラベルとしてＳＵＢ（−Ｂ／Ｉ）、ＤＥＬ（−Ｂ／Ｉ）、Ｏを付与し（−Ｂは書き換え箇所の先頭形態素、−Ｉは先頭以外の形態素であることを表す）、教師ラベル及び様々な特徴量を用いて機械学習の手法により、置換、削除、及び操作無しの系列をモデル化し、キャラクタらしさを付与するための形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類するための書き換え箇所推定モデルを学習し、書き換え箇所推定モデル記憶部６２に記憶すると共に、出力部９０に出力する。具体的には、第１の実施の形態において機械学習にConditional Random Field（CRF）を用いて、教師ラベルが付与された形態素についての特徴量として、当該教師ラベルが付与された形態素、教師ラベルが付与された形態素より前２つ以内に位置する形態素の各々、及び教師ラベルが付与された形態素より後ろ２つ以内に位置する形態素の各々の表記、品詞、及び文字種を用いる。第１の実施の形態では、文字種として、漢字（ラベル「ａ」）、ひらがな（ラベル「ｂ」）、カタカナ（ラベル「ｃ」）、アルファベット（ラベル「ｄ」）、及び数字（ラベル「ｅ」）を用いて、一つの形態素に漢字とひらがな等、複数の文字種が混在している場合には、「ａｂ」のようにラベルの組み合わせで文字種を表現する。なお、文字種は学習においては必須の特徴量ではなく、利用しなくても良い。
【００４１】
＜本発明の第１の実施の形態に係る文書き換え処理装置の構成＞
次に、本発明の第１の実施の形態に係る文書き換え処理装置の構成について説明する。図５に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る文書き換え処理装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する文書き換え処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この文書き換え処理装置２００は、機能的には図５に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２９０とを備えている。
【００４２】
入力部２１０は、キャラ無し文を受け付ける。
【００４３】
演算部２２０は、形態素解析部２２２と、書き換え箇所推定モデル記憶部２２４と、書き換え箇所推定部２２６と、書き換えパラメータセット記憶部２２８と、助動詞置換部２３０と、終助詞挿入部２３４と、助詞置換部２３６とを含んで構成されている。
【００４４】
形態素解析部２２２は、入力部２１０において受け付けたキャラ無し文について、形態素解析を行い、当該キャラ無し文の形態素の各々と、形態素の各々の品詞を取得する。
【００４５】
書き換え箇所推定モデル記憶部２２４には、学習装置１００の書き換え箇所推定モデル記憶部６２に記憶されている書き換え箇所推定モデルと同一の書き換え箇所推定モデルが記憶されている。
【００４６】
書き換え箇所推定部２２６は、学習装置１００の書き換え箇所推定モデル作成部６０において取得した形態素の特徴量と同様の特徴量を、形態素解析部２２２において取得した、形態素解析済みのキャラ無し文に含まれる各形態素について抽出し、キャラ無し文に含まれる各形態素の特徴量と、書き換え箇所推定モデル記憶部２２４に記憶されている書き換え箇所推定モデルとに基づいて、キャラ無し文の各形態素について、置換されるべき形態素（ＳＵＢ（−Ｂ／Ｉ））、削除されるべき形態素（ＤＥＬ（−Ｂ／Ｉ））、及び操作が加えられるべきでない形態素（Ｏ）の何れであるかを推定して、推定ラベルを付与し、書き換え箇所ラベル付き入力文とする。第１の実施の形態では、学習装置１００と同様に、推定には、Conditional Random Field （CRF）を用いる。書き換え箇所推定部２２６の入出力の例を図６に示す。
【００４７】
書き換えパラメータセット記憶部２２８には、学習装置１００の書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶されている書き換えパラメータセットと同一の書き換えパラメータセットが記憶されている。
【００４８】
助動詞置換部２３０は、書き換えパラメータセット記憶部２２８に記憶されている、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットに基づいて、書き換え箇所ラベル付き入力文に含まれる助動詞「です」、「ます」を削除または別の形態素又は形態素列への置換を行う。具体的には、当該書き換え箇所ラベル付き入力文に含まれる、表記が「です」及び「ます」の形態素の各々について、書き換え箇所推定部２２６によって推定された当該形態素の推定ラベルが置換を意味するＳＵＢ又は削除を意味するＤＥＬであり、かつ、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットに「です」、「ます」を削除するように規定されている場合には、図７に示すように、当該形態素を削除する。なお、「ます」を削除する際は、「ます」の左隣の動詞を終止形に置換する必要がある。
【００４９】
そして、当該書き換え箇所ラベル付き入力文の表記が「です」及び「ます」である形態素であって、書き換え箇所推定部２２６によって推定された当該形態素の推定ラベルが置換を意味するＳＵＢ又は削除を意味するＤＥＬであり、かつ、当該形態素の直前及び直後の形態素の各々の品詞（例えば、直前の形態素の品詞が名詞であり、直後の形態素の品詞が接続助詞等）に基づいて、当該形態素の箇所において、文法的に「だ」又は「んだ」を必要とする箇所である、または、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットに「だ（んだ）」に置換するように規定されている場合には、図８に示すように、当該形態素部分の「です」又は「ます」を「だ」又は「んだ」へ置換する。
【００５０】
終助詞挿入部２３４は、書き換えパラメータセット記憶部２２８に記憶されている、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットと、助動詞置換部２３０の処理結果とに基づいて、処理済みの書き換え箇所ラベル付き入力文に、終助詞を挿入する。具体的には、当該書き換え箇所ラベル付き入力文の表記が「です」及び「ます」である形態素に対して、助動詞置換部２３０において置換された形態素（表記を「だ」、又は「んだ」とした形態素）の各々について、書き換えパラメータセットに使用可能な終助詞が規定されている場合、図９に示すように、当該形態素部分の「だ」又は「んだ」の直後に、使用可能な終助詞のうちキャラ有り文における出現頻度が一番大きい終助詞を挿入する。また、当該書き換え箇所ラベル付き入力文の表記が「です」及び「ます」である形態素であって、助動詞置換部２３０により削除された形態素（表記を「φ」とした形態素）の各々について、書き換えパラメータセットに使用可能な終助詞が規定されている場合、当該形態素部分の「φ」を使用可能な終助詞のうちキャラ有り文における出現頻度が一番大きい終助詞に置換する。当該書き換え箇所ラベル付き入力文の表記が「です」及び「ます」である形態素であって、書き換え操作が為されなかった場合は、「です」及び「ます」の直後に、使用可能な終助詞のうちキャラ有り文における出現頻度が一番大きい終助詞を挿入する。
【００５１】
助詞置換部２３６は、書き換えパラメータセット記憶部２２８に記憶されている、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットに基づいて、助動詞置換部２３０、及び終助詞挿入部２３４の処理結果として得られた、処理済みの書き換え箇所ラベル付き入力文に含まれる助詞を削除又は置換し、出力結果として出力部２９０に出力する。具体的には、処理済みの書き換え箇所ラベル付き入力文に含まれる品詞が終助詞以外の助詞である形態素の各々について、当該形態素の推定ラベルとして削除を意味するＤＥＬが付されており、かつ、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットに助詞の「省略可能」が規定されている場合には、終助詞以外の助詞である当該形態素を削除する。また、書き換え箇所ラベル付き入力文に含まれる品詞が終助詞以外の助詞である形態素の各々について、当該形態素の推定ラベルとして置換を意味するＳＵＢが付されており、かつ、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットに「って」を使用すると規定されている場合には、図１０に示すように、終助詞以外の助詞である当該形態素の表記を「って」に置換する。
【００５２】
＜本発明の第１の実施の形態に係る学習装置の作用＞
次に、本発明の第１の実施の形態に係る学習装置１００の作用について説明する。まず、入力部１０においてキャラ無し文とキャラ有り文とのペアの各々を受け付け文ペア記憶部２２に記憶する。そして、文ペア記憶部２２からキャラ無し文とキャラ有り文とのペアの各々を読み込むと、学習装置１００は、図１１に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００５３】
まず、ステップＳ１００では、読み込んだペアの各々に基づいて、キャラ無し文から、予め定められた特定のキャラクタのキャラ有り文へ書き換えるための、形態素の表記を変換する規則を定めた書き換えパラメータを決定し、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットとして出力部９０に出力する。
【００５４】
次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００において取得した品詞付与済みのペアの各々について、当該ペアにおける、当該キャラ無し文と当該キャラ有り文の表記に基づいて、置換された形態素、削除された形態素、及び操作が加えられなかった形態素の各々に、それぞれの教師ラベルを付与し、機械学習の手法を用いて置換、削除、及び操作無しの系列をモデル化し、書き換え箇所推定モデルとして、書き換え箇所推定モデル記憶部６２に記憶すると共に、出力部９０に出力し、学習処理ルーチンを終了する。
【００５５】
上記ステップＳ１００について、図１２における書き換えパラメータの決定処理ルーチンにおいて詳細に説明する。
【００５６】
図１２のステップＳ２００では、読み込んだペアの各々について、動的計画法を利用して、当該ペアにおけるキャラ無し文に含まれる文字の各々と、キャラ有り文に含まれる文字の各々とにおける文字単位の対応付けを行い、当該ペアにおける文字の対応関係である書き換え箇所を取得する。当該ペア間における書き換え箇所の取得に際しては、連続する置換箇所、削除箇所、又は挿入箇所は、まとめて一つの書き換え箇所として連結する。
【００５７】
次に、ステップＳ２０２では、読み込んだペアの各々について、当該ペアにおけるキャラ無し文及びキャラ有り文について形態素解析を行い、ステップＳ２００において取得した当該ペアにおける書き換え箇所の各々について、品詞を付与する。品詞の付与条件は、置換文字列アライメント部３２の動作でも説明したように、当該ペアに含まれるキャラ無し文とキャラ有り文とのそれぞれに対し、形態素解析を行い、当該ペアの書き換え箇所の各々について、当該書き換え箇所の範囲内に左端が位置する形態素の品詞を、当該書き換え箇所の品詞として付与するものとする。
【００５８】
次に、ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２において取得した品詞付与済みのペアの各々に基づいて、特定のキャラクタのキャラ有り文への書き換えにおいて助動詞「です」、「ます」を削除するか否かの規則を決定し、決定した結果を、書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。
【００５９】
次に、ステップＳ２０６では、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスに基づいて、特定のキャラクタのキャラ有り文への書き換えにおいて助動詞「だ（んだ）」をステップＳ２０４で削除した助動詞「です」、「ます」と置換するか否かの規則を決定し、決定した結果を、書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。
【００６０】
次に、ステップＳ２０８では、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスに基づいて、特定のキャラクタのキャラ有り文への書き換えにおいて使われやすい終助詞の規則を決定し、決定した結果を、書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。
【００６１】
次に、ステップＳ２１０では、特定のキャラクタらしさを持つ文と持たない文とのペアで構成されるコーパスに基づいて、予め定められた特定のキャラクタのキャラ有り文への書き換えにおいて「って」を使用するか否かの規則を決定し、決定した結果を、書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。
【００６２】
次に、ステップＳ２１２では、ステップＳ２０２において取得した品詞付与済みのペアの各々に基づいて、特定のキャラクタのキャラ有り文への書き換えにおいて助詞の省略が可か不可かの規則を決定し、決定した結果を、書き換えパラメータとして、書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。
【００６３】
次に、ステップＳ２１４では、ステップＳ２０４〜ステップＳ２１２において取得した書き換えパラメータの各々と、メモリ（図示省略）に記憶されている特定のキャラクタに対するキャラクタＩＤとをセットにして、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットとして書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。
【００６４】
次に、ステップＳ２１６では、ステップＳ２１４において取得した特定のキャラクタの書き換えパラメータセットを出力部９０に出力して書き換えパラメータの決定処理ルーチンを終了する。
【００６５】
上記ステップＳ１０２について、図１３における書き換え箇所推定モデルの学習処理ルーチンにおいて詳細に説明する。
【００６６】
図１３のステップＳ３００では、ステップＳ１００において取得した品詞付与済みの文のペアの各々について、当該ペアにおける、当該キャラ無し文と当該キャラ有り文の表記に基づいて、置換された形態素、削除された形態素、及び操作が加えられなかった形態素の各々に、それぞれの教師ラベルを付与する。
【００６７】
次に、ステップＳ３０２では、ステップＳ３００においてラベルが付与された当該ペアにおける、当該キャラ無し文の形態素の各々について、特徴量を抽出する。特徴量の具体例は、書き換え箇所推定モデル作成部６０の動作の説明において説明したものである。
【００６８】
次に、ステップＳ３０４では、ステップＳ３００において取得した品詞付与済みのペアの各々における、キャラ無し文に含まれる形態素毎の教師ラベルと、ステップＳ３０２において取得した当該形態素毎の特徴量とに基づいて、書き換え箇所を推定するための書き換え箇所推定モデルを学習し、書き換え箇所推定モデル記憶部６２に記憶する。
【００６９】
次に、ステップＳ３０６では、ステップＳ３０４において取得した書き換え箇所推定モデルを出力部９０に出力して書き換え箇所推定モデルの学習処理ルーチンを終了する。
【００７０】
＜本発明の第１の実施の形態に係る文書き換え処理装置の作用＞
次に、本発明の第１の実施の形態に係る文書き換え処理装置２００の作用について説明する。まず、入力部２１０において、学習装置１００において学習した書き換え箇所推定モデルを受け付け、書き換え箇所推定モデル記憶部２２４に記憶する。次に、入力部２１０において、学習装置１００において決定した書き換えパラメータセットを受け付け、書き換えパラメータセット記憶部２２８に記憶する。そして、入力部２１０において、キャラ無し文を受け付けると、文書き換え処理装置２００は、図１４に示す文書き換え処理ルーチンを実行する。
【００７１】
まず、ステップＳ４００では、書き換え箇所推定モデル記憶部２２４に記憶されている書き換え箇所推定モデルを読み込む。
【００７２】
次に、ステップＳ４０２では、書き換えパラメータセット記憶部２２８に記憶されている特定のキャラクタの書き換えパラメータセットを読み込む。特定のキャラクタとは、キャラクタＩＤによって特定されたキャラクタである。
【００７３】
次に、ステップＳ４０４では、入力部２１０において受け付けたキャラ無し文について形態素解析を行う。
【００７４】
次に、ステップＳ４０６では、ステップＳ４０４において取得した形態素解析済みのキャラ無し文に含まれる形態素の各々について、上記ステップＳ３０２と同様の特徴量を抽出し、当該特徴量と、ステップＳ４００において取得した書き換え箇所推定モデルとに基づいて、推定ラベルを付与し、書き換え箇所ラベル付き入力文を取得する。
【００７５】
次に、ステップＳ４０８では、ステップＳ４０２において取得した書き換えパラメータに基づいて、ステップＳ４０６において取得した書き換え箇所ラベル付き入力文について、「です」及び「ます」の表記である形態素の各々を削除するかを判定し、削除すると判定された形態素を削除する。
【００７６】
次に、ステップＳ４１０では、ステップＳ４０２において取得した書き換えパラメータに基づいて、ステップＳ４０８の処理済みの書き換え箇所ラベル付き入力文について、「だ」及び「んだ」へ置換するか（すなわちステップＳ４０８で削除した部分に挿入するか）を判定し、置換すると判定された場合、当該「だ」又は「んだ」の表記である形態素へ置換する。
【００７７】
次に、ステップＳ４１２では、ステップＳ４０２において取得した書き換えパラメータに基づいて、ステップＳ４０８〜ステップＳ４１０の処理済みの書き換え箇所ラベル付き入力文について、終助詞を挿入するかを判定し、挿入すると判定された場合、予め定められた適切な位置に、適切な終助詞を挿入する。
【００７８】
次に、ステップＳ４１４では、ステップＳ４０２において取得した書き換えパラメータに基づいて、ステップＳ４０８〜ステップＳ４１２の処理済みの書き換え箇所ラベル付き入力文について、終助詞以外の助詞を削除又は置換するかを判定し、削除又は置換すると判定された場合、終助詞以外の助詞を削除し、又は当該助詞を「って」に置換する。
【００７９】
次に、ステップＳ４１６では、ステップＳ４０８〜ステップＳ４１４の処理済みの書き換え箇所ラベル付き入力文を、入力部２１０において受け付けたキャラ無し文から特定のキャラ有り文への書き換え結果として出力部２９０から出力して文書き換え処理ルーチンを終了する。
【００８０】
以上説明したように、本発明の第１の実施の形態に係る学習装置によれば、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に付与するためのパラメータ又はモデルを学習することができる。
【００８１】
また、本発明の第１の実施の形態に係る文書き換え処理装置によれば、書き換え箇所推定モデルに基づいて、形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類し、書き換えパラメータに従って、品詞が助動詞となる形態素を削除、もしくは、予め定められた形態素又は形態素列へ置換し、終助詞となる形態素を挿入し、品詞が終助詞以外の助詞となる形態素を削除し、別の助詞に置換することにより、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に書き換えることができる。
【００８２】
また、非特許文献１の手法では防ぐことができなかった、文中に出現する言語表現と文末で使用される言語表現とのミスマッチを解消することが可能となる（例えば、「今日は雨ですけど気にしないよ」→「今日は雨だけど気にしないよ」）。これにより、人間と会話をするコンピュータ（対話システム）の発話に対し、文全体として一貫したキャラクタ性を付与することができる。
【００８３】
また、人と対話をするシステム（対話システム）に本実施の形態に係る学習装置及び文書き換え処理装置を適用すると、システムの発話にキャラクタ性を持たせることが可能となり、対話システムをより人間らしく親しみやすい存在にすることができる。
【００８４】
また、クチコミやＱ＆Ａの要約に本実施の形態に係る学習装置及び文書き換え処理装置を適用すると、方言や性別、年代を異にする複数の人物が書いた投稿内容に表れるキャラクタ性を統一することが可能になり、複数の人物が書いた文から成るものだと気付かせない、より自然な要約文を生成できるようになり、文全体として一貫したキャラクタ性を付与することが実現できれば、キャラクタ性を統一する効果をより高めることが可能となる。
【００８５】
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。
【００８６】
例えば、第１の実施の形態においては、統計検定としてカイ二乗検定を用いる場合について説明したが、これに限定されるものではなく、二項検定や対数尤度比検定などの、他の比率の検定手法を用いてもよい。
【００８７】
また、第１の実施の形態においては、助動詞「だ（んだ）」に置換するか否かを決定する場合に、キャラ無し文に出現する回数の総和Ｅ１とキャラ有り文に出現する回数の総和Ｅ２とを比較する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、キャラ無し文からキャラ有り文への書き換えの際に、「です」、「ます」が削除された回数の総和Ｆ１と、当該書き換えの際に「です」、「ます」の形態素が「だ（んだ）」に置換された回数の総和Ｆ２とを比較し、削除された回数の総和Ｆ１が、置換された回数の総和Ｆ２に比べて統計的有意に大きかった場合に、「だ（んだ）」へ置換すると決定してもよい。
【００８８】
第１の実施の形態においては、機械学習にCRFを用いる場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、系列をモデル化できる手法であれば、どのような機械学習手法を用いてもよい。
【００８９】
第１の実施の形態においては、特徴量として、ラベルが付与された形態素の前後２つ以内の形態素の各々を含む５つの形態素の全てを対象として特徴量を抽出する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ラベルが付与された形態素の前後２つずつの形態素の各々を含む５つの形態素のうち、連続する２つの形態素を特徴量の抽出対象としてもよい。
【００９０】
また、第１の実施の形態においては、書き換え箇所の推定には、Conditional Random Field （CRF）を用いる場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、系列モデリングの手法であればどのような手法を用いてもよい。
【００９１】
また、第１の実施の形態においては、挿入する終助詞を、統計的有意を表す値が一番大きい終助詞とする場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、使用可能な終助詞のうちランダムに挿入する終助詞を選択してもよいし、予め人手で挿入する終助詞を選択するためのルールを規定しておき、当該ルールに基づいて、挿入する終助詞を選択してもよい。
【００９２】
また、第１の実施の形態においては、書き換えパラメータとして、第１〜第５の書き換えパラメータの全てを用いる場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、第１〜第５の書き換えパラメータのうち、少なくとも１つの書き換えパラメータを用いてもよい。
【００９３】
次に、第２の実施の形態に係る学習装置及び文書き換え処理装置について説明する。
【００９４】
第２の実施の形態においては、学習装置において複数のキャラクタの各々について書き換えパラメータセットを決定し、文書き換え処理装置において、付与対象となるキャラクタをキャラクタＩＤによって指定する点が第１の実施の形態と異なる。なお、第１の実施の形態に係る学習装置１００及び文書き換え処理装置２００と同様の構成及び作用については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００９５】
＜本発明の第２の実施の形態に係る学習装置の構成＞
次に、本発明の第２の実施の形態に係る学習装置の構成について説明する。図１５に示すように、本発明の実施の形態に係る学習装置３００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この学習装置３００は、機能的には図１５に示すように入力部３１０と、演算部３２０と、出力部９０とを備えている。
【００９６】
入力部３１０は、キャラ無し文と、当該キャラ無し文に対して、人手で特定のキャラクタらしさを強調するように書き換えたキャラ有り文とのペアの各々を受け付ける。なお、第２の実施の形態においては、対象とするキャラクタは複数存在するため、キャラ有り文に、当該キャラ有り文のキャラクタを表すキャラクタＩＤが付与されているものとする。
【００９７】
演算部３２０は、文ペア記憶部３２２と、書き換えパラメータ決定部３３０と、書き換え箇所推定モデル作成部６０と、書き換え箇所推定モデル記憶部６２とを含んで構成されている。
【００９８】
文ペア記憶部３２２には、入力部１０において受け付けた、複数のキャラクタについての、キャラ無し文、及びキャラ有り文のペアの各々が記憶されている。
【００９９】
書き換えパラメータ決定部３３０は、キャラクタ毎に、キャラ無し文から、特定のキャラクタのキャラ有り文への書き換えの規則を定めた書き換えパラメータを決定し、キャラクタＩＤ毎の書き換えパラメータの集合である書き換えパラメータセットを、出力部９０に出力する。具体的には、まず、文ペア記憶部３２２に記憶されている、複数のキャラクタについての、文ペアの各々を、当該文ペアに含まれるキャラ有り文に付与されているキャラクタＩＤに基づいて、同一のキャラクタＩＤを有するキャラクタ毎に分類する。そして、第１の実施の形態に係る学習装置１００の書き換えパラメータ決定部３０と同様に、分類されたキャラクタ毎の文ペア集合に処理を行い、キャラクタ毎の、キャラ無し文から、特定のキャラクタのキャラ有り文への書き換えの規則を定めた書き換えパラメータを決定し、キャラクタＩＤ毎の書き換えパラメータの集合である書き換えパラメータセットを、出力部９０に出力する。
【０１００】
＜本発明の第２の実施の形態に係る文書き換え処理装置の構成＞
次に、本発明の第２の実施の形態に係る文書き換え処理装置の構成について説明する。図１６に示すように、本発明の第２の実施の形態に係る文書き換え処理装置４００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する文書き換え処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この文書き換え処理装置４００は、機能的には図１６に示すように入力部４１０と、演算部４２０と、出力部２９０とを備えている。
【０１０１】
入力部４１０は、付与対象のキャラクタのキャラクタＩＤと、キャラ無し文とを受け付ける。
【０１０２】
演算部４２０は、形態素解析部２２２と、書き換え箇所推定モデル記憶部２２４と、書き換え箇所推定部２２６と、書き換えパラメータセット記憶部４２８と、助動詞置換部４３０と、終助詞挿入部４３４と、助詞置換部４３６とを含んで構成されている。
【０１０３】
書き換えパラメータセット記憶部４２８には、学習装置３００において決定された、キャラクタＩＤ毎の書き換えパラメータセットと同一の書き換えパラメータセットが記憶されている。
【０１０４】
以下、助動詞置換部４３０、終助詞挿入部４３４、及び助詞置換部４３６における処理においては、入力部４１０において取得した、付与対象のキャラクタのキャラクタＩＤと同一のキャラクタＩＤを有している書き換えパラメータセットを用いる点以外は、第１の実施の形態と同様の処理となるため、詳細な説明は省略する。
【０１０５】
＜本発明の第２の実施の形態に係る学習装置の作用＞
次に、本発明の第２の実施の形態に係る学習装置３００の作用について説明する。まず、入力部３１０において複数のキャラクタについての、キャラ無し文とキャラ有り文とのペアの各々を受け付け文ペア記憶部３２２に記憶する。そして、文ペア記憶部３２２から、複数のキャラクタＩＤを付与された複数のキャラクタについてのキャラ無し文とキャラ有り文とのペアの各々を読み込むと、学習装置３００は、図１７に示す学習処理ルーチンを実行する。
【０１０６】
まず、ステップＳ５００では、読み込んだ複数のキャラクタについての、キャラ無し文と特定のキャラクタのキャラ有り文とのペアの各々に基づいて、キャラクタＩＤ毎に、キャラ無し文から、予め定められた特定のキャラクタのキャラ有り文への書き換えの規則を定めた書き換えパラメータを決定し、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットとして出力部９０に出力する。
【０１０７】
上記ステップＳ５００について、図１８における書き換えパラメータの決定処理ルーチンにおいて詳細に説明する。
【０１０８】
図１８のステップＳ６００では、読み込んだペアの各々について、当該ペアのキャラ有り文に付与されているキャラクタＩＤに基づいて、同一のキャラクタＩＤを有するペアを取りまとめ、キャラクタＩＤ毎のペアに分類する。次の、ステップＳ２０４〜ステップＳ６０２までは、同一のキャラクタとしてキャラクタＩＤに基づいて分類されたペア集合について処理を行うものとする。
【０１０９】
ステップＳ６０２では、ステップＳ２０４〜ステップＳ２１２において取得した書き換えパラメータの各々と、処理対象となる特定のキャラクタのキャラクタＩＤとをセットにして、特定のキャラクタの書き換えパラメータセットとして書き換えパラメータセット記憶部４４に記憶する。
【０１１０】
次に、ステップＳ６０４では、文ペア記憶部３２２から読み込んだペアに付与された全てのキャラクタについて、ステップＳ２０４〜ステップＳ６０２までの処理を終了したか否かを判断する。文ペア記憶部３２２から読み込んだペアに付与された全てのキャラクタについてステップＳ２０４〜ステップＳ６０２までの処理を終了している場合には、ステップＳ２１６へ移行し、文ペア記憶部３２２から読み込んだペアに付与された全てのキャラクタについてステップＳ２０４〜ステップＳ６０２までの処理を終了していない場合には、処理対象となるキャラクタを変更し、ステップＳ２０４〜ステップＳ６０２までの処理を繰り返す。
【０１１１】
＜本発明の第２の実施の形態に係る文書き換え処理装置の作用＞
次に、本発明の第２の実施の形態に係る文書き換え処理装置４００の作用について説明する。まず、入力部４１０において、学習装置３００において学習した書き換え箇所推定モデルを受け付け、書き換え箇所推定モデル記憶部２２４に記憶する。次に、入力部４１０において、学習装置３００において決定した、キャラクタ毎の書き換えパラメータセットを受け付け、書き換えパラメータセット記憶部４２８に記憶する。そして、入力部４１０において、付与対象となるキャラクタのキャラクタＩＤと、キャラ無し文とを受け付けると、文書き換え処理装置４００は、図１９に示す文書き換え処理ルーチンを実行する。
【０１１２】
次に、ステップＳ７００では、書き換えパラメータセット記憶部２２８に記憶されている、入力部４１０において受け付けた、付与対象となるキャラクタのキャラクタＩＤと同一のキャラクタＩＤを有する書き換えパラメータセットを読み込む。ステップＳ４０４〜ステップＳ４１６は、ステップＳ７００において読み込んだ書き換えパラメータセットを用いる点以外については同様の処理となるため、詳細な説明は省略する。
【０１１３】
なお、第２の実施の形態に係るクラス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。
【０１１４】
以上説明したように、本発明の第２の実施の形態に係る学習装置によれば、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に付与するためのパラメータ又はモデルを学習することができる。
【０１１５】
また、本発明の第２の実施の形態に係る文書き換え処理装置によれば、書き換え箇所推定モデルに基づいて、形態素解析済みの入力文に含まれる各形態素について、形態素に対する操作を、置換、削除、又は操作無しに分類し、書き換えパラメータに従って、品詞が助動詞となる形態素を削除し、もしくは、予め定められた形態素又は形態素列へ置換し、終助詞となる形態素を挿入し、品詞が終助詞以外の助詞となる形態素を削除し特定の助詞に置換することにより、文全体として一貫したキャラクタらしさを持つ文に書き換えることができる
【０１１６】
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。
【０１１７】
例えば、第２の実施の形態においては、書き換え箇所推定モデルの学習において、全てのキャラクタについての文ペアについて包括的に処理を行い、１つの書き換え箇所推定モデルを学習する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、キャラクタ毎に書き換え箇所推定モデルを学習してもよい。この場合、文書き換え処理装置において、書き換え対象となるキャラ無し文に付与されているラベルに基づいて、書き換え箇所推定部において用いる書き換え箇所推定モデルを決定する。また、キャラ無し文からキャラ有り文への変換は、書き換え箇所推定モデルが存在しなくても、書き換えパラメータセットが存在するだけで実行可能である。この場合は、キャラ無し文に対して人手で書き換え箇所ラベルを付与したものを入力文として、図５に示す入力部２１０から入力し、助動詞置換部２３０以降の処理を行わせることができる。
【０１１８】
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、コンピュータ読み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し、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１１９】
１０   入力部
２０   演算部
２２   文ペア記憶部
３０   書き換えパラメータ決定部
３２   置換文字列アライメント部
３３   書き換えパラメータ取得部
３４   助動詞削除判定部
３６   助動詞置換判定部
３８   終助詞選択部
４０   助詞置換判定部
４２   助詞省略可否判定部
４４   書き換えパラメータセット記憶部
６０   書き換え箇所推定モデル作成部
６２   書き換え箇所推定モデル記憶部
９０   出力部
１００ 学習装置
２００ 文書き換え処理装置
２１０ 入力部
２２０ 演算部
２２２ 形態素解析部
２２４ 書き換え箇所推定モデル記憶部
２２６ 書き換え箇所推定部
２２８ 書き換えパラメータセット記憶部
２３０ 助動詞置換部
２３４ 終助詞挿入部
２３６ 助詞置換部
２９０ 出力部
３００ 学習装置
３１０ 入力部
３２０ 演算部
３２２ 文ペア記憶部
３３０ 書き換えパラメータ決定部
４００ 文書き換え処理装置
４１０ 入力部
４２０ 演算部
４２８ 書き換えパラメータセット記憶部
４３０ 助動詞置換部
４３４ 終助詞挿入部
４３６ 助詞置換部
【図１】
2016057815.tif 000003
【図２】
2016057815.tif 000004
【図３】
2016057815.tif 000005
【図４】
2016057815.tif 000006
【図５】
2016057815.tif 000007
【図６】
2016057815.tif 000008
【図７】
2016057815.tif 000009
【図８】
2016057815.tif 000010
【図９】
2016057815.tif 000011
【図１０】
2016057815.tif 000012
【図１１】
2016057815.tif 000013
【図１２】
2016057815.tif 000014
【図１３】
2016057815.tif 000015
【図１４】
2016057815.tif 000016
【図１５】
2016057815.tif 000017
【図１６】
2016057815.tif 000018
【図１７】
2016057815.tif 000019
【図１８】
2016057815.tif 000020
【図１９】
2016057815.tif 000021