(57)【要約】【課題】会話テキストを自動解析する技術を提供する。【解決手段】少なくとも複数の話者の会話の内容を記述した会話テキストを含む会話記録データ記憶部３５と、会話テキストを複数のユニットに分割し、ユニット同士の類似度に基づいて、複数のユニットを複数のセグメントに分割するセグメント分け処理部１５と、複数のセグメントを複数のカテゴリに分類するカテゴライズ処理部１７と、会話に含まれる複数のカテゴリ及び会話の中でのカテゴリの遷移を示す会話パターンデータを記憶する記憶部３７と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも第１の話者と第２の話者との会話の内容を記述したテキストを含む会話記録データを記憶する手段と、
前記会話記録データのテキストを複数のユニットに分割し、前記ユニット同士の類似度に基づいて、前記複数のユニットを複数のセグメントに分割するセグメント分け手段と、
前記セグメント分け手段によって形成された複数のセグメントを複数のカテゴリに分類するカテゴリ分け手段と、
前記カテゴリ分け手段による分類の結果に基づいて、前記会話に含まれる複数のカテゴリ及び前記会話の中でのカテゴリの遷移を示す会話パターンデータを記憶する手段と、を備える会話分析装置。
【請求項２】
前記会話パターンデータを記憶する手段に記憶された複数の第１の話者の会話パターンデータを参照して、第１の話者別にカテゴリの遷移の特徴を抽出する会話パターン分析手段を、さらに備える、請求項１記載の会話分析装置。
【請求項３】
前記セグメント分け手段は、前記複数のユニットを所定数のクラスタに分離するクラスタリング処理を行い、同一クラスタに属し、かつ、連続している複数のユニットで一つのセグメントを形成する、請求項１または２に記載の会話分析装置。
【請求項４】
前記カテゴリ分け手段による分類の結果に基づいて、第１の話者別に、前記会話に含まれる各カテゴリに要した時間を算出する手段を、さらに備える請求項１〜３のいずれかに記載の会話分析装置。
【請求項５】
前記会話記録データのテキストから不要語を削除する不要語削除手段を、さらに備え、
前記セグメント分け手段は、前記不要語削除手段により不要語が削除されたテキストに基づいてセグメント分けを行う、請求項１〜４のいずれかに記載の会話分析装置。
【請求項６】
前記不要語削除手段は、前記複数の発話を複数の処理単位に分割し、概念検索機能を用いて前記処理単位と削除対象語との関連度を求めて前記不要語を特定する、請求項５記載の会話分析装置。
【請求項７】
少なくとも第１の話者と第２の話者との会話の内容を記述したテキストを含む会話記録データを記憶する手段を備える情報処理装置が行う会話分析方法であって、
セグメント分け手段が、前記会話記録データのテキストを複数のユニットに分割し、前記ユニット同士の類似度に基づいて、前記複数のユニットを複数のセグメントに分割するステップと、
カテゴリ分け手段が、前記セグメント分け手段によって形成された複数のセグメントを複数のカテゴリに分類するステップと、
前記カテゴリ分け手段による分類の結果に基づいて、前記会話に含まれる複数のカテゴリ及び前記会話の中でのカテゴリの遷移を示す会話パターンデータを記憶するステップと、を行う方法。
【請求項８】
少なくとも第１の話者と第２の話者との会話の内容を記述したテキストを含む会話記録データを記憶する手段を備える情報処理装置で会話分析を行うためのコンピュータプログラムであって、
前記情報処理装置に実行されると、
セグメント分け手段が、前記会話記録データのテキストを複数のユニットに分割し、前記ユニット同士の類似度に基づいて、前記複数のユニットを複数のセグメントに分割するステップと、
カテゴリ分け手段が、前記セグメント分け手段によって形成された複数のセグメントを複数のカテゴリに分類するステップと、
前記カテゴリ分け手段による分類の結果に基づいて、前記会話に含まれる複数のカテゴリ及び前記会話の中でのカテゴリの遷移を示す会話パターンデータを記憶するステップと、が行われるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対話型テキストを解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客及び潜在顧客（以下、顧客等）から寄せられる様々な情報は企業にとって有用である。例えば、既存顧客から寄せられた意見などをテキスト化し、このテキストを解析することで将来に起きるかもしれない商品またはサービスに関する問題の予兆を検出する技術がある（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５０７８９６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年は、インターネット技術の発達及びＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーク・サービス）の普及などにより、顧客等の声を集める手段が多様化している。しかしながら、顧客等とオペレータとが直接会話をして商品等のトラブルに対応したり、顧客等の疑問に答えたりする電話対応業務は、依然として顧客等の声を集める手段として重要である。オペレータが適切に対応することで、他の手段では得がたい情報を得られる場合もあるからである。そのためには、会話スキルの高いオペレータを養成することが重要である。
【０００５】
ところで、顧客等とオペレータとの会話で用いられるのは、通常は口語体（話し言葉）であって書き言葉である文語体の文章に比べて文法が不正確で曖昧であり、かつ、挨拶、相づち、感嘆詞など文脈とは関係のない言葉が大量に含まれるという特徴がある。そのため、顧客等とオペレータとの会話をテキスト化した会話テキストの自動解析技術は実用化されていない。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、会話テキストを自動解析する技術を提供することである。
【０００７】
本発明の別の目的は、会話テキストを自動解析して、話者の会話の特徴を抽出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一つの実施態様に従う会話分析装置は、少なくとも第１の話者と第２の話者との会話の内容を記述したテキストを含む会話記録データを記憶する手段と、前記会話記録データのテキストを複数のユニットに分割し、前記ユニット同士の類似度に基づいて、前記複数のユニットを複数のセグメントに分割するセグメント分け手段と、前記セグメント分け手段によって形成された複数のセグメントを複数のカテゴリに分類するカテゴリ分け手段と、前記カテゴリ分け手段による分類の結果に基づいて、前記会話に含まれる複数のカテゴリ及び前記会話の中でのカテゴリの遷移を示す会話パターンデータを記憶する手段と、を備える。
【０００９】
好適な実施態様では、前記会話パターンデータを記憶する手段に記憶された複数の第１の話者の会話パターンデータを参照して、第１の話者別にカテゴリの遷移の特徴を抽出する会話パターン分析手段を、さらに備えてもよい。
【００１０】
好適な実施態様では、前記セグメント分け手段は、前記複数のユニットを所定数のクラスタに分離するクラスタリング処理を行い、同一クラスタに属し、かつ、連続している複数のユニットで一つのセグメントを形成してもよい。
【００１１】
好適な実施態様では、前記カテゴリ分け手段による分類の結果に基づいて、前記会話に含まれる各カテゴリに要した時間を算出する手段を、さらに備えてもよい。
【００１２】
好適な実施態様では、前記会話記録データのテキストから不要語を削除する不要語削除手段を、さらに備え、前記セグメント分け手段は、前記不要語削除手段により不要語が削除されたテキストに基づいてセグメント分けを行ってもよい。
【００１３】
好適な実施態様では、前記不要語削除手段は、前記複数の発話を複数の処理単位に分割し、概念検索機能を用いて前記処理単位と削除対象語との関連度を求めて前記不要語を特定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態にかかる会話分析装置１の機能構成図である。
【図２】会話属性データ３３０の一例を示す図である。
【図３】会話テキスト３５１及び編集テキスト３５３の一例を示す図である。
【図４】会話パターンデータ３７０の一例を示す図である。
【図５】カテゴリ遷移データ３９０の一例を示す図である。
【図６】不要語辞書５１０の一例を示す図である。
【図７】クラスタリングされた会話テキストのユニットとセグメントの関係を示す図である。
【図８】カテゴリ辞書５３０の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態に係る会話分析装置について、図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本実施形態にかかる会話分析装置１の機能構成図である。会話分析装置１は、プロセッサ、メモリ及び入出力デバイス等を備える汎用的な情報処理装置に所定のコンピュータプログラムを実行させることで実現されたものであっても良い。
【００１７】
会話分析装置１は、同図に示すように、データを記憶する手段として、会話音声データ記憶部３１と、会話属性データ記憶部３３と、会話記録データ記憶部３５と、会話パターンデータ記憶部３７と、カテゴリ遷移記憶部３９と、を備える。
【００１８】
会話音声データ記憶部３１は、複数の話者が発話した会話の音声データのファイルを記憶する。音声データファイルのファイル名には後述する会話ＩＤが含まれていても良い。
【００１９】
会話属性データ記憶部３３は、会話音声データ記憶部３１に保存されている会話音声データの属性を示すデータを記憶する。会話属性データは、例えば、会話を行っている話者、会話が行われた日時及び状況などの情報を含んでも良い。
【００２０】
図２は、会話属性データ３３０の一例を示す図である。
【００２１】
同図に示すように会話属性データ３３０は、データ項目として会話ＩＤ３３１と、話者ＩＤ３３３とを有する。
【００２２】
会話ＩＤ３３１は、会話分析装置１が処理対象としている複数の会話を識別する識別情報である。
【００２３】
話者ＩＤ３３３は、会話ＩＤ３３１の会話に参加している話者の識別情報である。参加している人数分の登録が可能である。話者が特定できない場合は、不明としてもよい。
【００２４】
図１に戻ると、会話記録データ記憶部３５は、複数の話者が発話して行われた会話のテキストのデータを記憶する。例えば、会話記録データ記憶部３５は、少なくとも第１の話者と第２の話者の発話とが含まれる会話の内容を記述したテキストを含む会話データのファイルを記憶する。会話テキストデータのファイル名に会話ＩＤが含まれていても良い。会話記録データ記憶部３５は、例えば、会話テキスト３５１及び編集テキスト３５３を記憶する。
【００２５】
図３は、会話テキスト３５１及び編集テキスト３５３の一例を示す図である。
【００２６】
同図Ａに示すように、会話テキスト３５１は、テキスト部３５１Ａとタイムコード部３５１Ｂとを有する。
【００２７】
テキスト部３５１Ａは、複数（少なくとも二人）の話者の発話を含む会話の内容を記述したテキストである。会話においては、複数の話者の発話が交互にされていてもよい。会話中には、挨拶や相づちなどの文脈を特定するために不要な表現が多数含まれている。後述するように、不要語削除処理部１３がこれらの不要な表現を除去するようにしても良い。
【００２８】
タイムコード部３５１Ｂは、発話毎に、各発話が開始したタイムコード及び終了したタイムコードを有する。タイムコード部３５１Ｂは、音声認識処理部１１が会話音声データに基づいて音声認識を行う際に生成されて良い。
【００２９】
なお、会話テキスト３５１は、音声認識処理部１１で音声データから抽出されたテキスト以外のテキストでもよい。例えば、人が入力したテキストでもよいし、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）等で画像から抽出したテキストでもよい。
【００３０】
同図Ｂは編集テキスト３５３を示す。編集テキスト３５３は、後述する不要語削除処理によって会話テキスト３５１から不要語が削除されたテキストのデータである。編集テキスト３５３は、テキスト部３５３Ａとタイムコード部３５３Ｂと有する。
【００３１】
図１に戻ると、会話パターンデータ記憶部３７は、会話テキスト３５１の分析によって明らかになった会話パターンを示すデータを記憶する。会話パターンデータは、例えば、会話に含まれる複数のカテゴリ及び前記会話の中でのカテゴリの遷移を示すものでも良い。
【００３２】
図４は、会話パターンデータ３７０の一例を示す図である。
【００３３】
同図に示すように、会話パターンデータ３７０は、データ構造として会話ＩＤ３７１と、セグメント３７３と、時間３７４と、カテゴリ３７５とを有する。
【００３４】
セグメント３７３は、会話テキスト３５１を複数に分割して形成されたセグメントの識別情報である。ここでは、各セグメントは、会話に登場した順に、一つの会話ＩＤ３７１に対してユニークな連番が振られている。
【００３５】
時間３７４は、各セグメントが継続した時間である。セグメントの継続時間については後述する。
【００３６】
カテゴリ３７５は各セグメントに割り当てられるカテゴリである。一つのセグメントに割り当てられるカテゴリ３７５は複数あっても良い。
【００３７】
会話パターンデータ３７０では、セグメント３７３の番号は会話内でカテゴリが登場した順序に対応する。例えば、図４の会話ＩＤ「１００１」の会話では、セグメント３７３の番号順に、カテゴリＡ→カテゴリＢまたはＣ→カテゴリＣ→カテゴリＤまたはＡの順にカテゴリが遷移したことを示す。
【００３８】
図１に戻ると、カテゴリ遷移記憶部３９は、会話内でのカテゴリ遷移の特徴を示すデータを記憶する。例えば、カテゴリ遷移記憶部３９は、話者別のカテゴリの遷移の特徴を示す統計データを記憶しても良い。
【００３９】
図５は、カテゴリ遷移データ３９０の一例を示す図である。
【００４０】
同図に示すように、カテゴリ遷移データ３９０は、データ項目として、カテゴリ３９１と、話者ＩＤ３９２と、件数３９３と、時間３９４と、遷移カテゴリ３９５とを有する。件数３９３は、カテゴリ３９１及び話者ＩＤ３９２別の件数でよい。時間３９４は、各カテゴリ３９１に割り当てられた、話者ＩＤ３９２別のセグメントの継続時間の総和である。遷移カテゴリ３９５は、カテゴリ３９１から遷移した遷移先のカテゴリである。遷移カテゴリ３９５は、さらに、カテゴリ名、件数及び確率をデータ項目として有する。遷移カテゴリ３９５は、カテゴリ３９１から直接遷移したカテゴリ、つまりカテゴリ３９１の次に登場するカテゴリを対象としてカウントするだけでなく、カテゴリ３９１から他のカテゴリを経由して遷移したカテゴリ、つまり、カテゴリ３９１の次の次に登場するカテゴリを対象としてカウントしても良い。
【００４１】
図１を改めて参照すると、会話分析装置１は、音声認識処理部１１と、不要語削除処理部１３と、セグメント処理部１５と、カテゴライズ処理部１７と、会話パターン分析処理部１９と、を有する。
【００４２】
音声認識処理部１１は、音声データを認識してテキスト抽出する音声認識処理を行う。音声認識処理部１１は、例えば、会話音声データ記憶部３１に保存されている会話の音声ファイルの音声認識を行って、会話の内容を記述したテキストを含む会話テキスト３５１を生成する。会話テキスト３５１のデータは会話記録データ記憶部３５に保存される。
【００４３】
音声認識処理部１１は、例えば、音声認識により会話音声データからテキストを抽出し、会話を発話単位で区切ったテキストを含むテキスト部３１５Ａを生成する。さらに音声認識処理部１１は、会話音声データにおける発話の開始及び終了のタイムコードを特定し、テキスト部３５１Ａのテキストと対応させたタイムコード部３５１Ｂを生成する。
【００４４】
音声認識処理部１１は、音声認識によって、それぞれの発話がどの話者によってなされているのかを識別してもよい。さらに、音声認識処理部１１は、識別された話者の特定が可能であれば、特定された話者ＩＤを会話属性データ３３０に登録してもよい。
【００４５】
不要語削除処理部１３は、会話テキスト３５１から不必要な語を削除する。例えば、不要語削除処理部１３は、概念検索機能を用いて会話記録データ記憶部３５に保存されている会話テキスト３５１のテキスト部３５１Ａに含まれる語や文のうち、不要語を特定しても良い。不要語削除処理部１３は、例えば不要語辞書を有し、この辞書を参照して削除対象の不要語を特定するようにしても良い。
【００４６】
図６は、不要語辞書５１０の一例を示す図である。
【００４７】
同図に示すように、不要語辞書５１０は、挨拶などの定型句の種類別に、削除対象の表現例及び削除しない表現例を有してもよい。
【００４８】
不要語削除処理部１３は、会話テキスト３５１のテキストを、例えば形態素に区切り、概念検索により不要語辞書５１０に登録されている表現との関連度を算出するようにしても良い。不要語削除処理部１３は、概念検索の関連度が所定以上である処理単位のテキストを不要語として会話テキスト３５１から削除しても良い。不要語削除処理部１３は、会話テキスト３５１から不要語を削除して編集テキスト３５３を生成する。なお、概念検索は、任意の概念検索のアルゴリズムを用いて行ってもよい。
【００４９】
テキスト部３５１Ａのテキストにおいて、一つの発話の中の一部が不要語として削除された場合でも、その発話に対応するタイムコードは変更しなくてよい。例えば、ある発話から不要語が削除され、その発話に対応するテキストが短くなったときでも、その発話に対応するタイムコード部３５１Ｂのタイムコードを変更せずに、タイムコード部３５３Ｂを生成してもよい。
【００５０】
なお、会話テキスト３５１に対して不要語削除処理を適用することが必須ではない。例えば、チャットを記録した会話テキストには不要語削除処理を適用しなくてもよい。
【００５１】
セグメント処理部１５は、編集テキスト３５３を複数のセグメントに分割する。例えば、セグメント処理部１５は、テキストを所定の処理単位であるユニットに区切って処理を行っても良い。セグメント処理部１５は、各ユニットの時間を計測してもよい。さらに、セグメント処理部１５は、そのユニット同士の類似度に基づいて、会話中の複数のユニットを複数のセグメントに分類してもよい。セグメント処理部１５は、一人の話者が話し始めてから他の話者が話を始めるまでの間に続いた発話のテキスト部分を一つのユニットとしてもよいし、句読点で区切れる範囲を一つのユニットとしても良いし、一文を一つのユニットとしても良い。
【００５２】
セグメント処理部１５は、さらに、セグメントが継続した時間を算出してもよい。例えば、セグメント処理部１５は、同一セグメントに割り当てられた発話の時間を、タイムコード部３５３Ｂを参照して特定し、それらの時間を足し合わせてセグメントの継続時間としてもよい。
【００５３】
セグメント処理部１５は、会話テキスト３５１を対象として複数のセグメントに分割してもよい。
【００５４】
セグメント処理部１５は、会話に含まれる多数のユニットをクラスタリング処理によって所定数のクラスタに分類してもよい。クラスタリング処理によって分類されるクラスタ数は任意に定めることができる。いずれのクラスタにも分類されないユニットは「その他」に分類しても良い。セグメント処理部１５は、任意のクラスタリングアルゴリズムを用いることができる。
【００５５】
セグメント処理部１５は、テキストの構文解析または意味解析などを行うことなく、ユニット同士の類似度に着目してクラスタリングを行うようにしてもよい。
【００５６】
セグメント処理部１５は、クラスタリングの結果に基づいて複数のユニットを複数のセグメントに分割する。
【００５７】
図７は、クラスタリングされた会話テキストのユニットとセグメントの関係を示す図である。
【００５８】
同図では、編集テキスト３５３が区切られた複数のユニット４２０に項番４１０が振られている。さらに、クラスタ４３０は４つのクラスタ（Ｃ１〜Ｃ４）及びその他を含み、各ユニット４２０が割り当てられたクラスタを示す。
【００５９】
ここで、セグメント処理部１５は、同一クラスタに属し、かつ、連続している複数のユニットを一つのセグメントとしてもよい。一つのセグメントには一つ以上のユニットが割り当てられる。同図の例では、一つに囲まれた項番１−２、項番３−６、項番７、・・・、項番２５−２７、項番２８−２９及び項番３０が、それぞれ一つのセグメントになる。
【００６０】
図１を参照すると、カテゴライズ処理部１７は、セグメント処理部１５によって形成された複数のセグメントを複数のカテゴリに分類してもよい。例えば、カテゴライズ処理部１７は、カテゴリ辞書を有していて、カテゴリ辞書を参照しながら、各セグメントを予め定められた複数のカテゴリのうちのいずれかに分類しても良い。カテゴリは、例えば、会話で話題になり得るトピックを示す分類でよい。
【００６１】
図８は、カテゴリ辞書５３０の一例を示す図である。カテゴリ辞書５３０は、項目としてカテゴリ５３１と、模範文５３３と、重要単語５３５とを有する。
【００６２】
カテゴライズ処理部１７は、各セグメントに分類されているユニット４２０とカテゴリ辞書５３０の模範文５３３または重要単語５３５とを比較して、各セグメントにいずれかのカテゴリを割り当てる。一つのセグメントに二つ以上のカテゴリが割り当てられることもある。カテゴライズ処理部１７が、各セグメントにカテゴリを割り当てた会話パターンデータ３７０（図４参照）を生成し、会話パターンデータ記憶部３７に保存する。
【００６３】
会話パターン分析処理部１９は、会話パターンデータを分析して、会話の特徴を抽出する。
【００６４】
会話パターン分析処理部１９は、例えば、複数の第１の話者の会話パターンデータを参照して、第１の話者別にカテゴリの遷移の特徴を抽出してもよい。例えば、会話パターンデータ記憶部３７に、多数のオペレータがさまざまな顧客等に対応したときの会話テキスト３５１を処理して得られた会話パターンデータ３７０が保存されているとき、会話パターン分析処理部１９は、オペレータ別に、会話内でのあるカテゴリから別のカテゴリへの遷移回数をカウントしてもよいし、遷移する確率を算出しても良い。算出された確率は、カテゴリ遷移データ３９０の遷移先カテゴリ３９５に保存されてもよい。
【００６５】
また、会話パターン分析処理部１９は、会話パターンデータに基づいて、第１の話者別に各カテゴリに要した時間を算出してもよい。例えば、会話パターン分析処理部１９は、オペレータ別カテゴリ別に時間３７４を積算して、オペレータ毎に各カテゴリに要した時間を算出してもよい。算出された時間は、カテゴリ遷移データ３９０の時間３９４に保存されてもよい。
【００６６】
会話パターン分析処理部１９は、カテゴリ遷移の算出結果として、カテゴリ遷移データ３９０（図５参照）を生成しても良い。カテゴリ遷移データ３９０はカテゴリ遷移記憶部３９に保存される。
【００６７】
これにより、会話で話題にしたカテゴリを抽出できる。さらに、カテゴリの継続時間、及びカテゴリ遷移に着目すると、話者ごとの会話の特徴を抽出できる。例えば、カテゴリの継続時間、カテゴリの出現頻度、特定のカテゴリから別の特定のカテゴリへ遷移する確率等を求めることで、話者別の特徴的な傾向を抽出することも可能である。
【００６８】
特に、オペレータが顧客等に対応したときの会話テキストデータかカテゴリ遷移データを抽出したときには、オペレータごとの顧客応対スキルを可視化することができる。例えば、評価の高いオペレータのカテゴリ遷移の傾向を把握できれば、新人オペレータ教育に活用できる可能性がある。
【００６９】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【符号の説明】
【００７０】
１     会話分析装置
１１   音声認識処理部
１３   不要語削除処理部
１５   セグメント処理部
１７   カテゴライズ処理部
１９   会話パターン分析処理部
３１   会話音声データ記憶部
３３   会話属性データ記憶部
３５   会話記録データ記憶部
３７   会話パターンデータ記憶部
３９   カテゴリ遷移記憶部
【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】
2017167726.tif 000007
【図６】
2017167726.tif 000008
【図７】
2017167726.tif 000009
【図８】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年7月4日(2017.7.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客対応のオペレータである第１の話者と前記顧客を含む第２の話者との会話の内容を記述したテキストを含む会話記録データを記憶する手段と、
前記会話記録データのテキストを複数のユニットに分割し、前記ユニットの時間を計測し、前記ユニット同士の類似度に基づいて、前記会話記録データのテキストを所定数のクラスタに分離するクラスタリング処理を行い、同一クラスタに属し、かつ、連続している複数のユニットで一つのセグメントを形成するように、前記会話記録データのテキストを複数のセグメントに分割し、同一セグメントのユニットの時間を足し合わせてセグメントの継続時間を算出するセグメント処理手段と、
前記セグメント処理手段によって形成された複数のセグメントを、前記第２の話者の要望あるいは状況に関連する話題をそれぞれ示す複数のカテゴリに分類するカテゴライズ処理手段と、
前記セグメントの継続時間と、前記カテゴライズ処理手段による分類の結果と、を示す会話パターンデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された第１の話者の会話パターンデータを参照して、前記第１の話者の会話に含まれるカテゴリ、該カテゴリに要した時間、およびカテゴリ遷移を抽出する会話パターン分析処理手段と、
を備える会話分析装置。
【請求項２】
前記カテゴリ遷移は、前記カテゴリから遷移した遷移先のカテゴリのカテゴリ名、件数、および確率により示される、請求項１に記載の会話分析装置。
【請求項３】
前記カテゴリに要した時間は、前記会話パターンデータにおいて、前記カテゴリに分類されたセグメントの継続時間の総和である、請求項１または２に記載の会話分析装置。
【請求項４】
削除対象語を登録した不要語辞書を予め保持しておき、前記不要語辞書を参照して前記会話記録データのテキストから不要語を特定し、削除する不要語削除処理手段を、さらに備え、
前記セグメント処理手段は、前記不要語削除処理手段により不要語が削除されたテキストに基づいてセグメント分けを行う、請求項１〜３のいずれかに記載の会話分析装置。
【請求項５】
前記ユニットは、一人の話者が話し始めてから他の話者が話を始めるまでの間に続いた発話のテキスト部分、句読点で区切れる範囲、または一文である、請求項１〜４のいずれかに記載の会話分析装置。
【請求項６】
顧客対応のオペレータである第１の話者と前記顧客を含む第２の話者との会話の内容を記述したテキストを含む会話記録データを記憶する手段を備える情報処理装置が行う会話分析方法であって、
セグメント処理手段が、前記会話記録データのテキストを複数のユニットに分割し、前記ユニットの時間を計測し、前記ユニット同士の類似度に基づいて、前記会話記録データのテキストを所定数のクラスタに分離するクラスタリング処理を行い、同一クラスタに属し、かつ、連続している複数のユニットで一つのセグメントを形成するように、前記会話記録データのテキストを複数のセグメントに分割し、同一セグメントのユニットの時間を足し合わせてセグメントの継続時間を算出するステップと、
カテゴライズ処理手段が、前記セグメント処理手段によって形成された複数のセグメントを、前記第２の話者の要望あるいは状況に関連する話題をそれぞれ示す複数のカテゴリに分類するステップと、
前記セグメントの継続時間と、前記カテゴライズ処理手段による分類の結果と、を示す会話パターンデータを記録するステップと、
会話パターン分析処理手段が、前記記録された複数の第１の話者の会話パターンデータを参照して、前記第１の話者の会話に含まれるカテゴリ、該カテゴリに要した時間、およびカテゴリ遷移を抽出するステップと、
を有する方法。
【請求項７】
顧客対応のオペレータである第１の話者と前記顧客を含む第２の話者との会話の内容を記述したテキストを含む会話記録データを記憶する手段を備える情報処理装置で会話分析を行うためのコンピュータプログラムであって、
前記情報処理装置に実行されると、
セグメント処理手段が、前記会話記録データのテキストを複数のユニットに分割し、前記ユニットの時間を計測し、前記ユニット同士の類似度に基づいて、前記会話記録データのテキストを所定数のクラスタに分離するクラスタリング処理を行い、同一クラスタに属し、かつ、連続している複数のユニットで一つのセグメントを形成するように、前記会話記録データのテキストを複数のセグメントに分割し、同一セグメントのユニットの時間を足し合わせてセグメントの継続時間を算出するステップと、
カテゴライズ処理手段が、前記セグメント処理手段によって形成された複数のセグメントを、前記第２の話者の要望あるいは状況に関連する話題をそれぞれ示す複数のカテゴリに分類するステップと、
前記セグメントの継続時間と、前記カテゴライズ処理手段による分類の結果と、を示す会話パターンデータを記録するステップと、
会話パターン分析処理手段が、前記記録された複数の第１の話者の会話パターンデータを参照して、前記第１の話者の会話に含まれるカテゴリ、該カテゴリに要した時間、およびカテゴリ遷移を抽出するステップと、が行われるコンピュータプログラム。