(57)【要約】【課題】１つのユーザ発話から複数のユーザ情報を抽出することができるようにする。【解決手段】入力部１０が、入力されたユーザ発話と直前発話とを受け付ける。ユーザ発話拡張部２２が、ユーザ発話に含まれる句読点に基づいて、ユーザ発話に含まれ、かつ、句読点より前に出現する発話を表す拡張発話を生成する。対話行為推定部２６が、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。ユーザ情報抽出部２８が、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、拡張発話と直前発話とに基づいて抽出される、拡張発話が表している人物属性又は拡張発話のトピック、及び拡張発話の述語項構造をユーザ情報として抽出すると共に、ユーザ発話と直前発話とに基づいて抽出される、ユーザ発話が表している人物属性又はユーザ発話のトピック、及びユーザ発話の述語項構造を、ユーザ情報として抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたユーザ発話と、前記ユーザ発話の直前に出現した、ユーザの対話相手の直前発話とを受け付ける入力部と、
前記入力部によって受け付けた前記ユーザ発話に含まれる句読点又は区切りに基づいて、前記ユーザ発話に含まれ、かつ、前記句読点又は前記区切りより前に出現する発話を表す拡張発話を生成するユーザ発話拡張部と、
前記入力部によって受け付けた前記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と、
前記対話行為推定部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、前記拡張発話と前記直前発話とに基づいて抽出される、前記拡張発話が表している人物属性又は前記拡張発話のトピック、及び前記拡張発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造をユーザ情報として抽出すると共に、前記ユーザ発話と前記直前発話とに基づいて抽出される、前記ユーザ発話が表している人物属性又は前記ユーザ発話のトピック、及び前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造を、ユーザ情報として抽出するユーザ情報抽出部と、
を含む情報抽出装置。
【請求項２】
前記ユーザ情報抽出部は、前記述語項構造として、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ前記拡張発話又は前記ユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する
請求項１に記載の情報抽出装置。
【請求項３】
前記ユーザ情報抽出部は、前記対話行為推定部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の、前記拡張発話の単語素性及び前記直前発話の単語素性に基づいて分類される、前記拡張発話が表している人物属性、又は前記拡張発話のトピックを抽出し、前記ユーザ発話の単語素性及び前記直前発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話が表している人物属性、又は前記ユーザ発話のトピックを抽出する請求項１又は請求項２に記載の情報抽出装置。
【請求項４】
入力部、ユーザ発話拡張部、対話行為推定部、及びユーザ情報抽出部を含む情報抽出装置における情報抽出方法であって、
前記入力部が、入力されたユーザ発話と、前記ユーザ発話の直前に出現した、ユーザの対話相手の直前発話とを受け付けるステップと、
前記ユーザ発話拡張部が、前記入力部によって受け付けた前記ユーザ発話に含まれる句読点又は区切りに基づいて、前記ユーザ発話に含まれ、かつ、前記句読点又は前記区切りより前に出現する発話を表す拡張発話を生成するステップと、
前記対話行為推定部が、前記入力部によって受け付けた前記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ステップと、
前記ユーザ情報抽出部が、前記対話行為推定部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、前記拡張発話と前記直前発話とに基づいて抽出される、前記拡張発話が表している人物属性又は前記拡張発話のトピック、及び前記拡張発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造をユーザ情報として抽出すると共に、前記ユーザ発話と前記直前発話とに基づいて抽出される、前記ユーザ発話が表している人物属性又は前記ユーザ発話のトピック、及び前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造を、ユーザ情報として抽出するステップと、
を含む情報抽出方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報抽出装置の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、情報抽出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザとの対話を行う対話装置において、ユーザ発話がユーザ自身に関する情報を含むか判定し、含むと判定した場合、当該発話を述語項構造解析した結果と、年齢や趣味、家族、習慣や経験の人物属性、および、旅行や音楽等のトピックを紐づけたユーザ情報を抽出するシステムがあった（例えば、非特許文献１）。
【０００３】
例えば、ユーザ発話「イギリスに行ったことがあるよ」はユーザ自身に関する情報を含むと判定し、＜述語項構造＝「述語：行く  ニ：イギリス」，人物属性＝経験，トピック＝旅行＞がユーザ情報として抽出される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】平野徹、小林のぞみ、東中竜一郎、牧野俊朗、松尾義博、「パーソナライズ可能な対話システムのためのユーザ情報抽出」、人工知能学会論文誌  Vol.31 (2016) No.1
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来手法では、人物属性やトピックの付与する際に、入力のユーザ発話と直前文のペアに対して、事前に用意されたラベルから１つを選択するため、１つのユーザ発話&直前文のペアから１つのユーザ情報しか抽出することができない。
【０００６】
そのため、例えば、下記の対話では、２つのユーザ情報が含まれているにも関わらず従属節側の情報は抽出できないという問題がある。
【０００７】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」
→＜述語項構造＝「述語：行く  ニ：フランス」，人物属性＝願望，トピック＝旅行＞
【０００８】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、１つのユーザ発話から複数のユーザ情報を抽出することができる情報抽出装置、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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の情報抽出装置は、入力されたユーザ発話と、前記ユーザ発話の直前に出現した、ユーザの対話相手の直前発話とを受け付ける入力部と、前記入力部によって受け付けた前記ユーザ発話に含まれる句読点又は区切りに基づいて、前記ユーザ発話に含まれ、かつ、前記句読点又は前記区切りより前に出現する発話を表す拡張発話を生成するユーザ発話拡張部と、前記入力部によって受け付けた前記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と、前記対話行為推定部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、前記拡張発話と前記直前発話とに基づいて抽出される、前記拡張発話が表している人物属性又は前記拡張発話のトピック、及び前記拡張発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造をユーザ情報として抽出すると共に、前記ユーザ発話と前記直前発話とに基づいて抽出される、前記ユーザ発話が表している人物属性又は前記ユーザ発話のトピック、及び前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造を、ユーザ情報として抽出するユーザ情報抽出部と、を含んで構成されている。
【００１０】
本発明の情報抽出方法は、入力部、ユーザ発話拡張部、対話行為推定部、及びユーザ情報抽出部を含む情報抽出装置における情報抽出方法であって、前記入力部が、入力されたユーザ発話と、前記ユーザ発話の直前に出現した、ユーザの対話相手の直前発話とを受け付けるステップと、前記ユーザ発話拡張部が、前記入力部によって受け付けた前記ユーザ発話に含まれる句読点又は区切りに基づいて、前記ユーザ発話に含まれ、かつ、前記句読点又は前記区切りより前に出現する発話を表す拡張発話を生成するステップと、前記対話行為推定部が、前記入力部によって受け付けた前記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ステップと、前記ユーザ情報抽出部が、前記対話行為推定部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、前記拡張発話と前記直前発話とに基づいて抽出される、前記拡張発話が表している人物属性又は前記拡張発話のトピック、及び前記拡張発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造をユーザ情報として抽出すると共に、前記ユーザ発話と前記直前発話とに基づいて抽出される、前記ユーザ発話が表している人物属性又は前記ユーザ発話のトピック、及び前記ユーザ発話に含まれる述語と前記述語に対応する項との組み合わせである述語項構造を、ユーザ情報として抽出するステップと、を含んで構成されている。
【００１１】
本発明の前記ユーザ情報抽出部は、前記述語項構造として、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ前記拡張発話又は前記ユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出するようにすることができる。
【００１２】
本発明の前記ユーザ情報抽出部は、前記対話行為推定部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の、前記拡張発話の単語素性及び前記直前発話の単語素性に基づいて分類される、前記拡張発話が表している人物属性、又は前記拡張発話のトピックを抽出し、前記ユーザ発話の単語素性及び前記直前発話の単語素性に基づいて分類される、前記ユーザ発話が表している人物属性、又は前記ユーザ発話のトピックを抽出するようにすることができる。
【００１３】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の情報抽出装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【００１４】
以上説明したように、本発明の情報抽出装置、方法、及びプログラムによれば、ユーザ発話に含まれる句読点に基づいて拡張発話を生成し、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、拡張発話と直前発話とに基づいて抽出される、拡張発話が表している人物属性、拡張発話のトピック、及び拡張発話の述語項構造をユーザ情報として抽出すると共に、ユーザ発話と直前発話とに基づいて抽出される、ユーザ発話が表している人物属性、ユーザ発話のトピック、及びユーザ発話の述語項構造を、ユーザ情報として抽出することにより、１つのユーザ発話から複数のユーザ情報を抽出することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報抽出装置の構成の一例を示す図である。
【図２】ユーザ発話と拡張発話との一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る情報抽出処理ルーチンのフローチャートの一例である。
【図４】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】
【００１６】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００１７】
本発明の実施の形態では、入力されたユーザ発話を拡張する。例えば、直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」に対し、ユーザ発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」がユーザから返された場合、句読点でユーザ発話を短い２発話に分割すると、以下に示すような対話とすることができる。
【００１８】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」（例えば、オペレータによる発話）
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので」
ユーザ発話「今度はフランスに行きたいなー。」
【００１９】
これを従来手法にそのまま入力すると、
【００２０】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので」
【００２１】
という対話のペアと、
【００２２】
直前発話「去年イギリスに行ったので」
ユーザ発話「今度はフランスに行きたいなー。」
【００２３】
という対話のペアが入力となり、前者からユーザ情報＜述語項構造＝「述語：行く  ニ：イギリス」，人物属性＝経験，トピック＝旅行＞が抽出できるようになるものの、後者からは、当該発話の本来の返答先であるオペレータ発話が直前発話ではなくなってしまうため、正しくユーザ情報を抽出することができない。
【００２４】
そこで、本実施の形態では、重要な手がかりとなる直前発話を変えることなく、句読点に基づきユーザ発話を自動拡張する。
【００２５】
例えば、上記例については、句読点に基づき、以下の２つの“独立した”対話を生成する。
【００２６】
（１）
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので」
【００２７】
（２）
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」
【００２８】
このように、本来のつながりのある対話から、文脈情報を保持しつつ、ユーザ情報の単位となるように、ユーザ発話を独立の対話として拡張することで、１つのユーザ発話に含まれる複数のユーザ情報を抽出できるようにする。
【００２９】
なお、本実施の形態によって抽出されたユーザ情報は発話生成に用いられる。対話装置は、ユーザ情報から発話を生成し、ユーザとの対話を行う。
【００３０】
＜情報抽出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、本発明の実施の形態に係る情報抽出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抽出装置によって抽出されたユーザ情報は、ユーザと対話を行う対話装置が取得する。対話装置は、取得したユーザ情報を用いて発話を生成し、生成された発話を用いてユーザと対話を行うものとする。
【００３１】
本実施の形態に係る情報抽出装置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。
【００３２】
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、及びデータベース４０を含んだ構成で表わすことができる。
【００３３】
入力部１０は、入力されたユーザ発話と、当該ユーザ発話の直前に出現した、ユーザの対話相手の直前発話とを受け付ける。例えば、ユーザの対話相手としては、対話装置が挙げられる。
【００３４】
演算部２０は、ユーザ発話拡張部２２と、形態素解析部２４と、対話行為推定部２６と、ユーザ情報抽出部２８とを備えている。
【００３５】
ユーザ発話拡張部２２は、入力部１０によって受け付けたユーザ発話に含まれる句読点に基づいて、当該ユーザ発話に含まれ、かつ、句読点より前に出現する発話を表す拡張発話を生成する。
【００３６】
具体的には、ユーザ発話拡張部２２は、句読点に基づきユーザ発話をｎ個に分割する。そして、ユーザ発話拡張部２２は、分割されたユーザ発話の先頭から（１〜ｎ−１）番目までの要素を結合した拡張発話をｎ−１個作成する。そして、ユーザ発話拡張部２２は、作成したｎ−１個の拡張発話の全てに対して、直前発話を紐づけ、直前発話と拡張発話とのペアを出力する。また、ユーザ発話拡張部２２は、直前発話とユーザ発話とを紐づけ、直前発話とユーザ発話とのペアを出力する。
【００３７】
図２に、直前発話とユーザ発話と拡張発話を説明するための図を示す。例えば、図２に示すように、
【００３８】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」
【００３９】
が入力された場合、ユーザ発話拡張部２２は、ユーザ発話を句読点で２つに分割する。
【００４０】
そして、ユーザ発話拡張部２２は、先頭から１番目までの要素を結合して、拡張発話「去年イギリスに行ったので」を生成する。また、ユーザ発話拡張部２２は、先頭から２番目までの要素を結合して拡張発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」を生成する。ユーザ発話がｎ個に分割された場合、先頭から（１〜ｎ）番目までの要素を結合した拡張発話は、ユーザ発話と同じである。そのため、本実施の形態では、先頭から（１〜ｎ）番目までの要素を結合した拡張発話をユーザ発話とする。
【００４１】
最後に、ユーザ発話拡張部２２は、入力された直前発話と拡張発話とを紐付ける。また、ユーザ発話拡張部２２は、直前発話とユーザ発話とを紐づけて、以下の２ペアを出力する。
【００４２】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
拡張発話「去年イギリスに行ったので」
【００４３】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」
【００４４】
このように、ユーザ発話拡張部２２によって、ユーザ発話の句読点に基づいて、ユーザ発話が自動的に拡張される。
【００４５】
形態素解析部２４は、入力部１０によって受け付けたユーザ発話及び直前発話に対して形態素解析を行う。
【００４６】
対話行為推定部２６は、形態素解析部２４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２６は、予め学習された対話行為付与モデルと、形態素解析部２４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。対話行為タイプの推定処理の詳細の一例は、上記非特許文献１に記載されている。
【００４７】
上記非特許文献１に記載の方法では、ユーザ発話の形態素解析結果が入力されると、予め設定された３３種類の対話行為タイプの中から選択された１つが出力される。例えば、「去年イギリスに行ったので、」という発話に対しては、「自己開示_経験」が出力される。
【００４８】
ユーザ情報抽出部２８は、対話行為推定部２６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、ユーザ発話拡張部２２によって得られた拡張発話と直前発話とに基づいて抽出される、当該拡張発話が表している人物属性、当該拡張発話のトピック、及び当該拡張発話に含まれる述語と当該述語に対応する項との組み合わせである述語項構造をユーザ情報として抽出する。
【００４９】
また、ユーザ情報抽出部２８は、対話行為推定部２６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、ユーザ発話と直前発話とに基づいて抽出される、ユーザ発話が表している人物属性、ユーザ発話のトピック、及びユーザ発話に含まれる述語と当該述語に対応する項との組み合わせである述語項構造を、ユーザ情報として抽出する。
【００５０】
ユーザ情報抽出部２８は、述語項構造解析部３０と、述語項構造選択部３２と、トピック分類部３４と、人物属性分類部３６とを備えている。
【００５１】
述語項構造解析部３０は、対話行為推定部２６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、形態素解析部２４によって得られた形態素解析結果に基づいて、拡張発話及びユーザ発話に対して述語項構造解析を行い、拡張発話及びユーザ発話の述語項構造を取得する。例えば、拡張発話「去年イギリスに行ったので、」対しては、「述語:行く  ニ:イギリス」が出力される。
【００５２】
なお、述語項構造解析部３０は、上記非特許文献１に記載の方法を用いて、文脈情報である直前発話を参照しながら、拡張発話及びユーザ発話に対して述語項構造解析を行う。
【００５３】
述語項構造選択部３２は、述語項構造解析部３０によって解析された述語項構造解析結果に基づいて、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ拡張発話又はユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する。
【００５４】
具体的には、述語項構造選択部３２は、述語項構造解析部３０によって得られた拡張発話内又はユーザ発話内に存在する１つ以上の述語項構造を入力として、（Ａ）「が」格、「を」格、又は「に」格を有する述語項構造に限定し、かつ、（Ｂ）発話内の最後部に出現する述部の述語項構造に限定する。
【００５５】
なお、述語項構造選択部３２は、上記（Ａ）及び（Ｂ）の条件を満たす述語項構造が拡張発話又はユーザ発話内に存在しない場合は、出力なしとし、以降の処理をＳＫＩＰする。
【００５６】
例えば、述語項構造選択部３２によって、拡張発話「去年イギリスに行ったので、」対しては、「述語:行く  ニ:イギリス」が出力される。また、ユーザ発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」対しては、「述語:行く  ニ:フランス」が出力される。
【００５７】
トピック分類部３４は、対話行為推定部２６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の、ユーザ発話拡張部２２によって得られた拡張発話の単語素性及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、当該拡張発話のトピックを抽出する。具体的には、トピック分類部３４は、拡張発話及び直前発話（文脈情報）を入力として、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。
【００５８】
また、トピック分類部３４は、対話行為推定部２６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の、ユーザ発話の単語素性及び直前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。具体的には、トピック分類部３４は、ユーザ発話及び直前発話（文脈情報）を入力として、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。
【００５９】
人物属性分類部３６は、対話行為推定部２６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、ユーザ発話拡張部２２によって得られた拡張発話の単語素性及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、当該拡張発話が表している人物属性を抽出する。具体的には、人物属性分類部３６は、拡張発話及び直前発話（文脈情報）を入力として、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。
【００６０】
また、人物属性分類部３６は、対話行為推定部２６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及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、当該ユーザ発話が表している人物属性を抽出する。具体的には、人物属性分類部３６は、ユーザ発話及び直前発話（文脈情報）を入力として、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。
【００６１】
トピック及び人物属性の推定処理の詳細の一例は、上記非特許文献１に記載されている。
【００６２】
例えば、上記図２に示すように、
【００６３】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」
【００６４】
が入力された場合、ユーザ発話拡張部２２によって得られた以下のペア
【００６５】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
拡張発話「去年イギリスに行ったので」
【００６６】
から、ユーザ情報＜述語項構造＝「述語：いく  ニ：フランス」，人物属性＝願望，トピック＝旅行＞がユーザ情報抽出部２８によって抽出される。
【００６７】
また、ユーザ発話拡張部２２によって得られた以下のペア
【００６８】
直前発話「どちらへの旅行を考えられていますか？」
ユーザ発話「去年イギリスに行ったので、今度はフランスに行きたいなー。」
【００６９】
から、ユーザ情報＜述語項構造＝「述語：いく  ニ：イギリス」，人物属性＝経験，トピック＝旅行＞がユーザ情報抽出部２８によって抽出される。
【００７０】
データベース４０には、拡張発話の各々及びユーザ発話について、人物属性分類部３６によって抽出された人物属性、トピック分類部３４によって抽出されたトピック、及び述語項構造選択部３２によって選択された述語項構造の組み合わせが、ユーザ情報として格納される。
【００７１】
＜情報抽出装置１００の作用＞
次に、本実施の形態に係る情報抽出装置１００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、情報抽出装置１００によって、図３に示す情報抽出処理ルーチンが実行される。情報抽出処理ルーチンは、ユーザ発話が発せられる毎に実行される。
【００７２】
まず、ステップＳ１００において、入力部１０によって、ユーザ発話と直前発話との入力を受け付ける。
【００７３】
次に、ステップＳ１０２において、ユーザ発話拡張部２２は、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話に含まれる句読点に基づいて、拡張発話を生成する。
【００７４】
次に、ステップＳ１０４において、形態素解析部２４は、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザ発話及び直前発話に対して形態素解析を行う。
【００７５】
ステップＳ１０６において、対話行為推定部２６は、上記ステップＳ１０４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、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する。
【００７６】
ステップＳ１０８において、上記ステップＳ１０６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Ｓ１０６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Ｓ１１０へ進む。一方、上記ステップＳ１０６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、情報抽出処理ルーチンを終了する。
【００７７】
ステップＳ１１０において、述語項構造解析部３０は、上記ステップＳ１０４で得られた形態素解析結果に基づいて、拡張発話及びユーザ発話に対して述語項構造解析を行い、拡張発話及びユーザ発話の述語項構造を取得する。
【００７８】
ステップＳ１１２において、述語項構造選択部３２は、上記ステップＳ１１０で得られた述語項構造解析結果に基づいて、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であるか否かを判定する。「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造である場合には、ステップＳ１１４へ進む。一方、「が」格、「を」格、又は「に」格を含まない述語項構造である場合には、情報抽出処理ルーチンを終了する。
【００７９】
ステップＳ１１４において、述語項構造選択部３２は、上記ステップＳ１１０で得られた述語項構造解析結果に基づいて、「が」格、「を」格、又は「に」格を含む述語項構造であって、かつ拡張発話又はユーザ発話に含まれる最終述部に対応する述語項構造を抽出する。
【００８０】
ステップＳ１１６において、トピック分類部３４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、拡張発話の単語素性及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、当該拡張発話のトピックを抽出する。また、トピック分類部３４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、ユーザ発話の単語素性及び直前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。
【００８１】
ステップＳ１１８において、人物属性分類部３６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、拡張発話の単語素性及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、当該拡張発話が表している人物属性を抽出する。また、人物属性分類部３６は、ユーザ発話の単語素性及び直前発話の単語素性に基づいて分類される、当該ユーザ発話が表している人物属性を抽出する。
【００８２】
ステップＳ１２０において、上記ステップＳ１１８で抽出された人物属性、上記ステップＳ１１４で選択された述語項構造、及び上記ステップＳ１１６で抽出されたトピックの組み合わせを、データベース４０に格納して、情報抽出処理ルーチンを終了する。
【００８３】
対話装置は、データベース４０に格納されたユーザ情報を用いて発話を生成する。
【００８４】
以上説明したように、本実施の形態に係る情報抽出装置１００によれば、ユーザ発話に含まれる句読点に基づいて拡張発話を生成し、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、拡張発話と直前発話とに基づいて抽出される、拡張発話が表している人物属性、拡張発話のトピック、及び拡張発話の述語項構造をユーザ情報として抽出すると共に、ユーザ発話と直前発話とに基づいて抽出される、ユーザ発話が表している人物属性、ユーザ発話のトピック、及びユーザ発話の述語項構造を、ユーザ情報として抽出することにより、１つのユーザ発話に複数のユーザ情報が含まれている場合に、ユーザ発話から複数のユーザ情報を抽出することができる。
【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】
上記実施の形態では、ユーザ発話は句読点を含み、もっとも長い区切りで入力される場合を例に説明したが、例えば、テキストチャットにおいて句読点の位置毎にメッセージが送信される等、１発話が短い単位の場合もある。この場合については、同一の話者が発した、連続する発話をまとめて１つの長いユーザ発話とみなして、実行することにより対応することができる。
【００８７】
例えば、同一の話者によって発せされた連続する発話をまとめて１つの長いユーザ発話とみなして処理を行う場合、ユーザ発話に含まれる区切りに基づいて、ユーザ発話に含まれ、かつ、当該区切りより前に出現する発話を拡張発話として生成する。
【００８８】
また、同様に、音声入力から音声認識によってテキスト化した場合においても、音声認識器によって、発話としてまとまる単位はさまざまであるが、同一話者が発した、連続する発話をまとめて１つの長いユーザ発話とみなして、実行すればよい。
【００８９】
また、上記実施の形態では、発話が表している人物属性及び発話のトピックと、述語項構造とをユーザ情報として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、発話が表している人物属性及び発話のトピックの何れか一方と、述語項構造とをユーザ情報として抽出してもよい。
【００９０】
また、上記実施の形態では、データベース４０を備えている場合について説明したが、例えばデータベース４０が情報抽出装置の外部装置に設けられ、情報抽出装置は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、データベース４０を参照するようにしてもよい。
【００９１】
また、上述の情報抽出装置は、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。
【００９２】
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】
【００９３】
１０   入力部
２０   演算部
２２   ユーザ発話拡張部
２４   形態素解析部
２６   対話行為推定部
２８   ユーザ情報抽出部
３０   述語項構造解析部
３２   述語項構造選択部
３４   トピック分類部
３６   人物属性分類部
４０   データベース
１００ 情報抽出装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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