(57)【要約】  対話における要点を適切に把握することができる。要点抽出装置１は、対話に含まれる発話の応対シーンを推定する応対シーン推定部（１３）と、発話が、発話種別を推定する対象であるか否かを判定する発話種別推定振分け部（１６）と、発話種別を推定する対象であると判定された発話の発話種別を推定する発話種別推定部（２０）と、発話がいずれかの発話種別であると判定された場合に、発話が該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象であるか否かを判定する発話内容抽出要否判定部２１と、発話が該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象であると判定された場合に、発話から該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類し、発話が該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象でないと判定された場合に、該発話の全体を発話要点情報として抽出又は分類する発話内容抽出部（２３）と、を備える。
2020036190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話における要点を抽出又は分類する要点抽出装置であって、
前記対話に含まれる発話の応対シーンを推定する応対シーン推定部と、
前記応対シーンに基づいて、前記発話が、発話種別を推定する対象であるか否かを判定する発話種別推定振分け部と、
前記発話種別推定振分け部によって前記発話種別を推定する対象であると判定された前記発話の発話種別を推定する発話種別推定部と、
前記発話がいずれかの発話種別であると推定された場合に、前記発話種別に基づいて、前記発話種別が推定された発話が該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象であるか否かを判定する発話内容抽出要否判定部と、
前記発話種別が推定された発話が該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類する対象であると判定された場合に、前記発話種別に基づいて前記発話から該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類し、前記発話が該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類する対象でないと判定された場合に、該発話の全体を前記発話要点情報として抽出又は分類する発話内容抽出部と、
を備えることを特徴とする要点抽出装置。
【請求項２】
前記発話種別推定部は、前記発話に含まれる句点に基づいて前記発話の発話種別を推定することを特徴とする請求項１に記載の要点抽出装置。
【請求項３】
前記要点を含む応対履歴を記憶する応対履歴記憶部をさらに備え
前記応対履歴記憶部は、前記発話内容抽出部によって抽出又は分類された前記発話要点情報と、該発話要点情報が抽出又は分類された前記発話の前記応対シーン及び前記発話種別とを含む応対履歴を記憶することを特徴とする請求項１又は２に記載の要点抽出装置。
【請求項４】
話者の話し始めから話し終わりまでをひとつの単位とした話し終わり単位の発話を取得する話し終わり判定部と、をさらに備え、
前記応対シーン推定部は、前記話し終わり単位の発話の応対シーンを推定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の要点抽出装置。
【請求項５】
前記発話種別推定部によって前記発話種別が用件発話又は用件確認発話であると推定された前記発話、及び前記発話内容抽出部によって前記発話要点情報として抽出又は分類された主題を、問い合わせ及び該問い合わせへの回答を検索するＦＡＱ検索システムに入力する検索部と、
前記検索部による入力に基づいて前記ＦＡＱ検索システムによって検索された前記問い合わせ及び前記回答をディスプレイに表示する表示部と、
をさらに備える請求項１から４のいずれか一項に記載の要点抽出装置。
【請求項６】
対話における要点を抽出又は分類する要点抽出装置における要点抽出方法であって、
前記対話に含まれる発話の応対シーンを推定するステップと、
前記応対シーンに基づいて前記発話が、発話種別を推定する対象であるか否かを判定するステップと、
前記要点を抽出又は分類する対象であると判定された前記発話の発話種別を推定するステップと、
前記発話がいずれかの発話種別であると推定された場合に、前記発話種別に基づいて、前記発話種別が推定された発話が該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象であるか否かを判定するステップと、
前記発話種別が推定された発話が該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類する対象であると判定された場合に、前記発話種別に基づいて前記発話から該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類し、前記発話が該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類する対象でないと判定された場合に、該発話の全体を前記発話要点情報として抽出又は分類するステップと、
を含むことを特徴とする要点抽出方法。
【請求項７】
請求項１から５のいずれか一項に記載の要点抽出装置としてコンピュータを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、複数の話者の対話における要点を抽出又は分類する要点抽出装置、要点抽出方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コールセンタ等において、顧客と応対担当者との対話に基づく応対履歴を管理することが望まれている。応対履歴を作成するための作成時間を短縮することが求められ、例えば、コールセンタにおける顧客と応対担当者との対話における全ての発話から、応対の内容を特徴付ける単語及び発話を重要な情報である要点として抽出することが知られている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】長尾  真、外４名、「言語情報処理」、岩波書店、2004年12月3日、p.77-85
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、コールセンタの応対では、要点となる様々な観点の重要な情報が含まれているために、観点に応じた重要な情報の抽出が必要となる。全体としてどのような応対がされたかを知りたい場合、話者が発話した場面（以下、「応対シーン」という）が重要な情報となりえる。例えば、契約確認をしたかどうかを知りたい場合、応対の全ての発話を見なくても、重要な情報として抽出された応対シーンに契約確認が含まれたかどうかで判断可能となる。また、具体的な発話を知りたい場合、異なる発話内容の発話（以下、「発話種別」という）が重要な情報となりえる。例えば、顧客がどんな用件で問い合わせたかを知りたい場合、応対の全ての発話を見なくても、重要な情報として抽出された発話種別が用件発話のみを見れば、顧客の用件内容を知ることができる。また、具体的な発話から得られた情報を知りたい場合、発話から得られた情報（以下、「発話要点情報」という）が重要な情報となりえる。例えば、問い合わせした契約者の名前を知りたい場合、応対の全ての発話から名前を抽出しなくても、重要な情報として、応対シーンが契約確認の範囲から抽出された名前のみを見れば、契約者の名前を知ることができる。この場合、契約を確認するための応対シーンの発話に含まれる名前が契約者名であるために重要な情報として抽出するのは適切であるが、その他の応対シーンの発話に含まれる名前は重要な情報として適切ではない。しかし、従来の方法では、発話の全体における様々な部分に含まれる名前を重要な情報として抽出するため、抽出結果が適切でないことがある。すなわち、対話に含まれる発話から抽出される重要な情報の精度が低い場合がある。これら様々な観点の重要な情報である応対シーン、発話種別、発話要点情報などの対話の中の要点を精度よく抽出する必要がある。【０００５】
上記のような問題点に鑑みてなされた本発明の目的は、対話における要点を適切に把握することができる要点抽出装置、要点抽出方法、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】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明に係る要点抽出装置は、対話における要点を抽出又は分類する要点抽出装置であって、前記対話に含まれる発話の応対シーンを推定する応対シーン推定部と、前記応対シーンに基づいて、前記発話が、発話種別を推定する対象であるか否かを判定する発話種別推定振分け部と、前記発話種別推定振分け部によって前記発話種別を推定する対象であるとされた前記発話の発話種別を推定する発話種別推定部と、前記発話がいずれかの発話種別であると推定された場合に、前記発話種別に基づいて、前記発話種別が推定された発話が該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象であるか否かを判定する発話内容抽出要否判定部と、前記発話種別が推定された発話が該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類する対象であると判定された場合に、前記発話種別に基づいて前記発話から該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類し、前記発話が該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類する対象でないと判定された場合に、該発話の全体を前記発話要点情報として抽出又は分類する発話内容抽出部と、を備えることを特徴とする。【０００７】
また、上記課題を解決するため、本発明に係る要点抽出方法は、対話における要点を抽出又は分類する要点抽出装置における要点抽出方法であって、前記対話に含まれる発話の応対シーンを推定するステップと、前記応対シーンに基づいて前記発話が、発話種別を推定する対象であるか否かを判定するステップと、前記発話要点情報を抽出又は分類する対象であると判定された前記発話の発話種別を推定するステップと、前記発話がいずれかの発話種別であると判定された場合に、前記発話種別に基づいて、前記発話種別が判定された発話が該発話の一部を発話要点情報として発話内容抽出する対象であるか否かを判定するステップと、前記発話種別が判定された発話が該発話の一部を前記発話要点情報として発話内容抽出する対象であると判定された場合に、前記発話種別に基づいて前記発話から該発話の一部を前記発話要点情報として発話内容抽出し、前記発話が該発話の一部を前記発話要点情報として抽出又は分類する対象でないと判定された場合に、該発話の全体を前記発話要点情報として抽出又は分類するステップと、を含むことを特徴とする。【０００８】
また、上記課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の要点抽出装置として機能させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る要点抽出装置、要点抽出方法、及びプログラムによれば、対話における要点を適切に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る要点抽出装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】発話、応対シーン、発話種別、及び発話要点情報の関係を説明するための図である。
【図３】図１に示す振分け定義記憶部が記憶する振分け定義の例を示す図である。
【図４】図１に示す発話要点情報抽出定義記憶部が記憶する発話要点情報抽出定義の例を示す図である。
【図５】図２に示す発話から発話種別推定単位の発話を抽出した例を示す図である。
【図６】応対における発話に対して行われる応対シーンの推定、発話種別の推定、及び発話要点情報の抽出又は分類の概要を示す図である。
【図７】図１に示す要点抽出装置が実行する要点抽出方法の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を実施する形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る要点抽出装置１の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態に係る要点抽出装置１は、コールセンタにおける顧客と応対担当者との対話における要点を抽出又は分類する。
【００１３】
図１に示す要点抽出装置１は、音声認識処理部１０と、話し終わり判定部１１と、応対シーン推定モデル記憶部１２と、応対シーン推定部１３と、振分け定義記憶部１４と、発話要点情報抽出定義記憶部１５と、発話種別推定振分け部１６と、発話種別推定単位抽出ルール記憶部１７と、発話種別推定単位抽出部１８と、発話種別推定モデル記憶部１９と、発話種別推定部２０と、発話内容抽出要否判定部２１と、発話内容抽出モデル記憶部２２と、発話内容抽出部２３と、検索部２４と、応対履歴記憶部２５と、表示部２６とを備える。
【００１４】
音声認識処理部１０は、音声による発話を取得し、音声認識処理を行うことによって該音声をテキスト化した発話情報に変換する。具体的には、音声認識処理部１０は、音声における所定時間以上の無音区間を検出し、互いに隣接する無音区間の間の音声を音声認識単位の発話を示す発話情報に変換する。
【００１５】
音声認識では、上述したように、無音区間が所定時間以上継続すると、前回の音声認識の処理単位の最後の発話後、その無音区間よりも前までの発話が１つの処理単位として音声認識が行われ、その処理単位で音声認識結果が出力される。また、音声認識では、上述した処理単位を確定するために設定される無音区間よりも短い所定時間だけ無音区間が継続すると、音声認識結果において、その無音区間に対応する位置に句読点が付与される。なお、句点が付与されるか、読点が付与されるかは、例えば、前後の文脈などから適宜、選択される。例えば、参考文献１には、音声認識結果への句読点の自動挿入方法が記載されている。具体的には、単語（出現形）、品詞、分節境界、直後の分節への係り受け情報、及びポーズなどの特徴に基づき、句読点を挿入する方法が記載されている。また、ある話者の話し終わり後、別の話者が、句読点の付与が決定される無音区間の経過前に話し始めた場合、先の話者の発話の音声認識結果の末尾には、句読点が付与されない場合がある。なお、音声認識結果の末尾には必ず、句読点が付与されるようにすることも可能である。
【００１６】
参考文献１  秋田  祐哉、河原  達也、「講演に対する読点の複数アノテーションに基づく自動挿入」、情報処理学会論文誌、１８８２−７７６５，Ｎｏ．５４、Ｖｏｌ.２、２０１３年
【００１７】
ここで、音声認識処理部１０は、音声による顧客の発話と応対担当者の発話とが異なるチャネル（２チャネル）で入力され、顧客の発話と応対担当者の発話とを区別して、音声認識を行う。
【００１８】
上述したように、多くの場合において、顧客と応対担当者とは互いに相手の発話に対して、自分の発話を行い、それが繰り返される。そのため、音声認識処理部１０は、１つの対話から、複数の話し終わり単位の発話を取得する。例えば、コールセンタにおける対話の多くの場合において、顧客と応対担当者は交互に発話を繰り返す。図２は、発話、応対シーン、発話種別、及び発話要点情報の関係を説明するための図である。図２に示す例では、音声認識処理部１０は発話♯１１，１４，１７，１９，２１，２３，２５，２６，２９，３２，３３を応対担当者による発話として取得する。音声認識処理部１０は、発話♯１２，１３，１５，１６，１８，２０，２２，２４，２７，２８，３０，３１を顧客による発話として取得する。
【００１９】
話し終わり判定部１１は、顧客及び応対担当者のそれぞれの発話が話し終わりになったか、つまり話者が話したいことを言い切ったまとまりの発話が行われたかを判定する。具体的には、話し終わり判定部１１は、音声認識処理部１０によって変換された音声認識単位の発話情報に含まれる、テキスト化された発話を示す文字列が句読点で分割された分割文字列に対応する発話、及び連続する分割文字列を発話順に繋げた文字列に対応する発話に対して、話し終わりの発話であるか否かを、話し終わり判定モデルを用いて判定する。そして、話し終わり判定部１１は、話者の話し始めから話し終わりまでをひとつの単位とした話し終わり単位の発話を取得する。例えば、話し終わり判定部１１は、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。（＃１６）」という発話が入力される。ここで話し終わり判定部１１によって、ここまでの発話が話し終わりでないと判定され、引き続き「息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１８）」という発話が入力される。話し終わり判定部１１は、ここまでの発話が話し終わり単位であると判定すると、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１６及び＃１８）」という発話を話し終わり単位の発話として取得する。話し終わり判定部１１は、話し終わり単位の発話を取得すると、１つの話し終わり単位の発話を応対シーン推定部１３に出力する。
【００２０】
応対シーン推定モデル記憶部１２は、発話と応対シーンとの対応を学習することによって生成された応対シーン推定モデルを記憶する。応対シーンとは、対話における場面であり、例えば、最初の挨拶などの「オープニング」、問い合わせ内容の把握である「問い合わせ把握」、顧客が契約者本人であること及び契約内容を確認する「契約確認」、把握した問い合わせ内容について顧客へ回答及び対応する「対応」、並びに最後の挨拶等の「クロージング」を含む。学習には、例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いることができる。
【００２１】
応対シーン推定部１３は、話し終わり判定部１１によって話し終わり単位の発話が取得されると、応対シーン推定モデルを用いて、話し終わり単位の発話に対応している応対シーンを推定する。図２に示す例では、応対シーン推定部１３は、「お待たせいたしました。○○コールセンタ、担当の○○です。」という発話の応対シーンが「オープニング」で
あると判定する。また、応対シーン推定部１３は、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１６及び＃１８）」という発話の応対シーンが「問い合わせ把握」であると推定する。また、応対シーン推定部１３は、「ご契約の状況を確認いたしますので、契約者さまの氏名をお教え頂けますか（＃２１）」という発話の応対シーンが「契約確認」であると推定する。
【００２２】
図３は、振分け定義記憶部１４が記憶する振分け定義の例を示す図である。振分け定義記憶部１４は、図３に示すように、発話種別と、推定対象応対シーンと、推定対象外応対シーンとを対応付けた振分け定義を記憶する。推定対象応対シーンとは、学習データにおいて正例又は負例として利用する応対シーンである。推定対象外応対シーンとは、学習データにおいて負例として利用する、または、学習対象外とする応対シーンである。負例として利用するか学習対象外とするかは、例えば正例数と負例数の割合が同じように調整するなど、学習時に予め決めた設定とする。
【００２３】
図３に示した例では、振分け定義において、例えば、発話種別である「主題発話」と、推定対象応対シーンである「問い合わせ把握」と、推定対象外応対シーンである「対応」、「契約確認」、「オープニング」、及び「クロージング」とが対応している。振分け定義は、例えば、学習時に利用した学習対象の定義に基づいて生成される。振分け定義において、学習対象の定義のうち、学習データにおいて正例又は負例が含まれる応対シーンは推定対象応対シーンとされる。振分け定義において、学習対象の定義のうち、学習データに負例のみ含まれる応対シーンは推定対象応対外シーンとされる。例えば、発話種別が「主題発話」であるか否かを推定する場合、応対シーンが「問い合わせ把握」である発話は、学習データに正例又は負例を含むので推定対象であり、応対シーンが「契約確認」、「対応」、「オープニング」、又は「クロージング」である発話は、学習データに負例のみを含むので、推定対象ではない。
【００２４】
図４は、発話要点情報抽出定義記憶部１５が記憶する発話要点情報抽出定義の例を示す図である。発話要点情報抽出定義記憶部１５は、図４に示すように、応対シーンと、推定対象の発話種別と、発話内容抽出方法とを対応付けた発話要点情報抽出定義を記憶する。推定対象の発話種別とは、各応対シーンの発話について推定の対象とする発話種別である。発話内容抽出方法とは、各応対シーンの発話について、発話の一部を発話要点情報とするか、発話の全体を発話要点情報とするか、あるいは発話の主な内容を示す、予め分類されたいくつかの発話要点情報のうちのいずれかに分類するかを示す情報である。図４に示した例の発話要点情報抽出定義では、応対シーンである「問い合わせ把握」と、推定対象の発話種別である「主題発話」、「用件発話」、及び「用件確認発話」とが対応している。また、推定対象の発話種別である「主題発話」と発話内容抽出方法として「発話の一部を発話要点情報とする」が対応し、推定対象の発話種別である「用件発話」及び「用件確認発話」と発話内容抽出方法として「発話の全体を発話要点情報とする」が対応している。なお、「発話要点情報の抽出」とは、発話から該発話の主な内容を示す発話要点情報を抽出することである。「発話要点情報の分類」とは、発話を、該発話の主な内容を示す、予め分類されたいくつかの発話要点情報のうちのいずれかに分類することである。
【００２５】
発話種別推定振分け部１６は、応対シーン推定部１３によって推定された応対シーンに基づいて、発話が発話種別を推定する対象であるか否かを判定する。
【００２６】
具体的には、発話種別推定振分け部１６は、振分け定義を用いて、応対シーンに対応する推定対象の発話種別の有無を判定する。図３に示した例では、応対シーンが「問い合わせ把握」である場合、振分け定義では推定対象応対シーンに「問い合わせ把握」が定義されているため、発話種別推定振分け部１６は、発話種別の推定の対象であると判定する。例えば、発話種別推定振分け部１６は、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１６及び＃１８）」という発話の応対シーンが「問い合わせ把握」であるため、該発話が発話種別の推定の対象であると判定する。応対シーンが「契約確認」である場合、振分け定義では推定対象応対シーンに「契約確認」が定義されているため、発話種別推定振分け部１６は、推定対象の発話種別の推定の対象であると判定する。また、応対シーンが「オープニング」又は「クロージング」である場合、これらの応対シーンが振分け定義の推定対象外応対シーンに含まれ、推定対象応対シーンに含まれないため、発話種別推定振分け部１６は、発話種別の推定対象ではないと判定する。
【００２７】
また、発話種別推定振分け部１６は、応対シーンに対応する発話種別が振分け定義の推定対象応対シーンに定義されていない場合、該応対シーンの発話は発話種別の推定対象ではないと判定する。例えば、応対シーンが「対応」であると推定されていた場合、図３に示す例では、推定対象応対シーンに「対応」は定義されていないため、応対シーンが「対応」である発話は発話種別の推定対象ではないと判定される。
【００２８】
発話種別推定単位抽出ルール記憶部１７は、発話種別を推定する単位となる発話を抽出するためのルールを記憶する。発話種別推定単位抽出ルール記憶部１７は、例えば、句点、又は発話における最後の文字が出現するまでを１つの単位として抽出するというルールを記憶する。
【００２９】
発話種別推定単位抽出部１８は、発話種別推定振分け部１６によって発話種別の推定の対象であると判定された発話から発話種別推定単位の発話を抽出する。具体的には、発話種別推定単位抽出部１８は、発話種別推定単位抽出ルール記憶部１７によって記憶されたルールに基づいて、発話種別推定単位の発話を抽出する。ルールとしては、例えば、句点又は音声認識結果の単位における最後の文字が出現するまでを１つの発話種別推定の単位として抽出するというルールがある。発話種別推定単位抽出部１８は、このルールに基づき、対話における発話が音声認識によりテキスト化された文字列を基に、発話種別推定単位の発話を抽出する。なお、発話種別推定単位抽出部１８は、句点以外の、例えば句読点により分割された単位を発話種別推定単位とするルールによって発話種別推定単位の発話を抽出してもよい。
【００３０】
図５に示した例では、発話種別推定単位抽出部１８は、例えば、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１６及び＃１８）」という発話から、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。（＃１６）」という発話種別推定単位の発話と、「息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１８）」という発話種別推定単位の発話とを抽出する。
【００３１】
発話種別推定モデル記憶部１９は、発話と発話種別との対応を学習することによって生成された発話種別推定モデルを記憶する。発話種別推定モデルには、例えば、用件発話／用件確認発話推定モデル、主題発話推定モデル、契約確認／契約応答発話推定モデルが含まれる。発話種別推定モデル記憶部１９は、予め定められた、発話と発話種別との対応を示すルールを記憶してもよい。用件発話推定モデルは、発話の発話種別が「用件発話」であるか否かを推定するためのモデルである。用件確認発話推定モデルは、発話の発話種別が「用件確認発話」であるか否かを推定するためのモデルである。主題発話推定モデルは、発話の発話種別が「主題発話」であるか否かを推定するためのモデルである。契約確認発話推定モデルは、発話の発話種別が「契約確認発話」であるか否かを推定するためのモデルである。契約確認応答推定モデルは、発話の発話種別が「契約応答発話」であるか否かを推定するためのモデルである。
【００３２】
「用件発話」とは、対話における用件を示す発話であり、顧客と応対担当者との対話においては顧客によって発せられる発話である。「用件確認発話」とは、対話における用件の確認を示す発話であり、顧客と応対担当者との対話においては応対担当者によって発せられる発話である。「主題発話」とは、対話が何についてのものであるかを示す発話である。「契約確認発話」とは、対話における契約の内容を確認するための発話である。「契約応答発話」とは、対話における契約確認に対しての応答を示す発話である。
【００３３】
発話種別推定部２０は、応対シーン推定部１３によって推定された応対シーンに基づいて、発話種別推定単位抽出部１８によって抽出された発話の発話種別を推定することによって話し終わり単位の発話の発話種別を推定する。具体的には、発話種別推定部２０は、話し終わり単位の範囲にある発話種別推定単位の発話が１つでもその発話種別であると推定された場合、話し終わり単位の発話をその発話種別であると推定する。発話種別推定部２０は、応対シーンごとに発話種別推定モデルに含まれる各モデルを用いて、発話種別を推定する。発話種別推定部２０は、発話種別推定モデル記憶部１９に記憶されたルールを用いて、発話種別を推定してもよい。
【００３４】
例えば、図２に示したように、発話の応対シーンが「問い合わせ把握」である場合、発話種別推定部２０は、図４に示した発話要点情報抽出定義に基づき、主題発話推定モデル、用件発話推定モデル、及び用件確認発話推定モデルそれぞれを用いて、発話種別推定単位に抽出された発話の発話種別を推定する。具体的には、発話種別推定部２０は、主題発話推定モデルを用いて、発話種別推定単位に抽出された発話の発話種別が「主題発話」であるか否かを推定する。また、発話種別推定部２０は、用件発話推定モデルを用いて、発話種別推定単位に抽出された発話の発話種別が「用件発話」であるか否かを推定する。さらに、発話種別推定部２０は、用件確認発話推定モデルを用いて、発話種別推定単位に抽出された発話の発話種別が「用件確認発話」であるか否かを推定する。
【００３５】
例えば、発話種別推定部２０は、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。（＃１６）」という発話種別推定単位の発話がそれぞれ「主題発話」、「用件発話」、「用件確認発話」であるか否かを推定する。図２に示す例では、発話種別推定部２０は、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。（＃１６）」という発話種別推定単位の発話が「主題発話」、「用件発話」、及び「用件確認発話」のいずれでもないと推定する。また、発話種別推定部２０は、「息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１８）」という発話種別推定単位の発話がそれぞれ「主題発話」、「用件発話」、「用件確認発話」であるか否かを推定する。図２に示す例では、発話種別推定部２０は、「息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１８）」という発話種別推定単位の発話が「主題発話」及び「用件確認発話」ではないが、「用件発話」であると推定する。＃１６と＃１８とを含む話し終わり単位の発話の範囲で＃１８が用件発話であると推定されたため、発話種別推定部２０は、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１６及び＃１８）」という話し終わり単位の発話の発話種別が「用件発話」であると推定する。
【００３６】
例えば、図２に示したように、発話の応対シーンが「契約確認」である場合、発話種別推定部２０は、図４に示した発話要点情報抽出定義に基づき契約確認発話推定モデル及び契約応答発話推定モデルを用いて、発話種別推定単位に抽出された発話の発話種別を推定する。具体的には、発話種別推定部２０は、契約確認発話推定モデルを用いて、発話種別推定単位に抽出された発話の発話種別が「契約確認発話」であるか否かを推定する。また、発話種別推定部２０は、契約応答発話推定モデルを用いて、発話種別推定単位に抽出された発話の発話種別が「契約応答発話」であるか否かを推定する。
【００３７】
例えば、図２に示したように、発話の応対シーンが「対応」である場合、発話種別推定部２０は、発話の発話種別を推定しない。
【００３８】
発話内容抽出要否判定部２１は、発話種別推定部２０の推定により発話が発話種別に該当した場合、図４に示した発話要点情報抽出定義に基づいて、発話内容抽出方法が定義されているか否かを判定する。そして、発話内容抽出方法が定義されている場合、発話内容抽出部２３が、発話から発話要点情報を抽出する。
【００３９】
具体的に説明すると、発話内容抽出要否判定部２１は、図４に示したように、いずれかの発話種別であると推定された発話が「発話の一部を発話要点情報とする」対象であるか、「発話の全体を発話要点情報とする」対象であるか否かを、図４に示した発話要点情報抽出定義を用いて判定する。
【００４０】
図４に示す例では、発話種別推定部２０によって、発話の発話種別が「主題発話」であると推定されていた場合、発話内容抽出要否判定部２１は話し終わり単位の発話が「発話の一部を発話要点情報とする」対象であると判定する。発話種別推定部２０によって、話し終り単位の発話の発話種別が「用件発話」であると推定されていた場合、発話内容抽出要否判定部２１は話し終り単位の発話が「発話の全体を発話要点情報とする」対象であると判定する。例えば、発話内容抽出要否判定部２１は、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。息子が運転しても保険の対象になるように変更したいのですが。（＃１６及び＃１８）」という話し終わり単位の発話が「発話の全体を発話要点情報とする」対象であると判定する。
【００４１】
発話内容抽出モデル記憶部２２は、発話と発話要点情報との対応を学習することによって生成された発話内容抽出モデルを記憶する。発話内容抽出モデルには、例えば、主題発話内容抽出モデル、契約確認／契約応答発話内容抽出モデルが含まれる。主題発話内容抽出モデルは、発話種別が「主題発話」である発話と発話要点情報との対応を示すモデルである。主題発話の発話要点情報には、例えば、対話における中心となる内容を示す主題が含まれる。契約確認発話内容抽出モデルは、発話種別が「契約確認発話」である発話と発話要点情報の対応を示すモデルである。契約応答発話内容抽出モデルは、発話種別が「契約応答発話」である発話と発話要点情報の対応を示すモデルである。契約確認発話及び契約応答発話の発話要点情報には、例えば、契約者名、住所、電話番号が含まれる。発話内容抽出モデル記憶部２２は、予め定められた、発話と発話要点情報との対応を示すルールを記憶してもよい。
【００４２】
発話内容抽出部２３は、発話内容抽出要否判定部２１によって発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象であると判定された発話から、該発話の発話種別に応じた発話内容抽出モデルを用いて、発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する。発話内容抽出部２３は、発話内容抽出モデル記憶部２２に記憶されたルールを用いて、発話要点情報を抽出又は分類してもよい。また、発話内容抽出部２３は、話し終わり単位の発話であって、発話内容抽出要否判定部２１によって発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象でないと判定された発話の全体を発話要点情報として抽出又は分類する。
【００４３】
例えば、発話の発話種別が「主題発話」であると推定されていた場合、発話内容抽出部２３は、主題発話内容抽出モデルを用いて発話から該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する。例えば、予め主題一覧を記憶しておき、主題発話にその主題一覧に記憶されている主題と合致した場合は、合致した主題をその主題発話の主題として抽出する。図２に示した例では、発話内容抽出部２３は、「主題発話」であると推定されていた「そちらの自動車保険に入ってまして、その自動車保険について聞きたいのですが、（＃１３）」という発話から主題「自動車保険」を発話要点情報として抽出又は分類する。
【００４４】
例えば、発話の発話種別が「用件発話」であると推定されていた場合、発話内容抽出部２３は、発話の全体を発話要点情報として抽出又は分類する。図２に示した例では、「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。息子が運転しても、自動車保険の対象になるように変更をしたいのですが。（＃１６及び＃１８）」という発話の全体を発話要点情報として抽出又は分類する。
【００４５】
例えば、発話の発話種別が「契約確認発話」又は「契約応答発話」であると推定されていた場合、発話内容抽出部２３は、それぞれ契約確認発話内容抽出モデル又は契約応答発話内容抽出モデルを用いて発話から該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する。例えば、発話内容抽出部２３は、「契約確認発話」又は「契約応答発話」であると推定されていた発話から、契約者名、住所、及び電話番号を発話要点情報として抽出又は分類する。
【００４６】
検索部２４は、話し終わり単位の発話ごとにＦＡＱ検索を実施するか否かを推定する。例えば、検索部２４は、話し終わり単位の発話が用件発話又は用件確認発話であると推定された場合にＦＡＱ検索を実施する。また、検索部２４は、予め定められた発話種別の発話から検索キーワードを抽出する。検索キーワードは、例えば、発話に含まれる名詞である。例えば、検索部２４は、用件発話又は用件確認発話であると推定された発話から検索キーワードを抽出する。
【００４７】
検索部２４は、発話種別推定部２０によって用件発話又は用件確認発話であると推定された発話と、発話内容抽出部２３によって抽出又は分類された主題とをＦＡＱ（Frequently Asked Questions）検索システムに入力する。図２に示した例では、検索部２４は、話し終わり単位の用件発話である「あのー、先日、息子が車の免許を取りましてね。息子が運転しても、自動車保険の対象になるように変更をしたいのですが。（＃１６及び＃１８）」と、主題発話から抽出又は分類された主題である「自動車保険」とをＦＡＱ検索システムに入力する。これにより、仮に用件発話及び用件確認発話に何の保険であるかを示す言葉が含まれていなかった場合も、主題発話から抽出又は分類された「自動車保険」が含まれるため、ＦＡＱ検索システムにおいて応対担当者が必要とするＦＡＱを適切に検索することができる。
【００４８】
なお、検索部２４がＦＡＱシステムに入力する検索キーワードは「主題」に限られない。検索部２４は、要点として抽出された情報（応対シーン、発話種別、発話要点情報）を検索キーワードとして入力することができる。例えば、ＦＡＱシステムに地域が登録されている場合（地域によって適用ルールが異なる等）、検索部２４は、発話要点情報として抽出又は分類された「住所」を検索キーワードとしてＦＡＱシステムに入力してもよい。
【００４９】
ＦＡＱ検索システムには、顧客から受けたことのある、あるいは顧客から受けると想定される問い合わせと、該問い合わせに対する回答とが記憶されている。また、検索部２４は、発話及び主題が入力されると、ＦＡＱ検索システムが検索した発話及び主題に関連する問い合わせ及び回答を受信する。
【００５０】
応対履歴記憶部２５は、応対シーン推定部１３によって推定された応対シーン、発話種別推定部２０によって推定された発話種別、及び、発話内容抽出部２３によって抽出又は分類された発話要点情報などの要点、顧客及び応対担当者の発話、を含む応対履歴を記憶する。
【００５１】
表示部２６は、検索部２４に受信した、ＦＡＱ検索システムによって検索された問い合わせ及び回答をディスプレイに表示する。また、表示部２６は、応対履歴記憶部２５に記憶されている応対履歴をディスプレイに表示する。
【００５２】
以上をまとめると、図６に示すように、応対における複数の発話から音声認識結果として取得された話し終わり単位の発話それぞれについて応対シーンが「問い合わせ把握」、「契約確認」、又は「対応」であると推定すると、発話要点情報を抽出又は分類する。また、応対シーンが「問い合わせ把握」と推定された発話について、発話種別が「主題発話」、「用件発話」、及び「用件確認発話」であるか否かが推定される。発話種別が「主題発話」であると推定された発話については該発話から主題が発話要点情報として抽出又は分類される。そして、抽出又は分類された主題が応対履歴に記憶される。発話種別が「用件発話」又は「用件確認発話」であると推定された発話からは発話要点情報は抽出も分類もされず、発話の全体が発話要点情報として抽出又は分類され、応対履歴に記憶される。
【００５３】
また、応対シーンが「契約確認」であると推定された発話について、発話種別が「契約確認発話」又は「契約応答発話」であるか否かが推定される。また、発話種別が「契約確認発話」又は「契約応答発話」であると推定された発話から契約者名、住所、又は電話番号が発話要点情報として抽出又は分類される。そして、発話要点情報として抽出又は分類された契約者名、住所、又は電話番号が応対履歴に記憶される。
【００５４】
また、応対シーンが「対応」と推定された発話については、発話種別の推定、並びに発話要点情報の抽出及び分類は行われず、発話の全体が発話要点情報として抽出され、応対履歴に記憶される。
【００５５】
また、応対シーンが「オープニング」又は「クロージング」と推定された発話については、発話種別の推定、並びに発話要点情報の抽出及び分類は行われず、発話要点情報も抽出及び分類されず、応対履歴に記憶されない。なお、予めの設定により、応対シーンが「オープニング」又は「クロージング」と推定された発話については、発話種別の推定、並びに発話要点情報の抽出及び分類は行われず、発話の全体が発話要点情報として抽出又は分類され、応対履歴に記憶されてもよい。
【００５６】
次に、本実施形態に係る要点抽出装置１が実行する要点抽出方法について、図７に示すフローチャートを参照して説明する。図７は、要点抽出方法の一例を示すフローチャートである。
【００５７】
話し終わり判定部１１により、音声認識単位の発話から話し終わり単位の発話を取得する（ステップＳ１１）。
【００５８】
応対シーン推定部１３により、応対シーン推定モデルを用いて、話し終わり判定部１１によって取得された発話の応対シーンを推定する（ステップＳ１２）。
【００５９】
発話種別推定振分け部１６により、振り分け定義を用いて、応対シーンに対応する推定対象の発話種別があるか否かを判定する（ステップＳ１３）。例えば、ステップＳ１２で応対シーンが「問い合わせ把握」であると推定された場合、図３示す振り分け定義では「問い合わせ把握」は「主題発話」、「用件発話」、「用件確認発話」に対応するため、応対シーンに対応する推定対象の発話種別があると判定される。また、ステップＳ１２で応対シーンが「オープニング」であると推定された場合、図３示す振り分け定義では「オープニング」は定義されていないため、応対シーンに対応する推定対象の発話種別がないと判定される。さらに、発話種別推定振分け部１６は、振り分け定義に基づいて予め学習した振り分け推定モデルを用いて判定してもよい。なお、発話種別推定振分け部１６は、図４に示す発話要点情報抽出定義を用いて、応対シーンに対応する推定対象の発話種別があるか否かを判定してもよい。
【００６０】
発話が発話種別の推定の対象であると判定された場合、発話種別推定単位抽出部１８により、発話種別推定単位抽出ルール記憶部１７に記憶されているルールを用いて発話種別推定単位の発話を抽出する（ステップＳ１４）。
【００６１】
発話種別推定部２０により、ステップＳ１４で抽出された発話の発話種別を推定する（ステップＳ１５）。
【００６２】
ステップＳ１５の推定により、発話が発話種別に該当しなかった場合、処理を終了する。ステップＳ１５の推定により発話が発話種別に該当した場合、あるいはステップＳ１３で応対シーンに対応する発話種別がなかった場合、発話内容抽出要否判定部２１により、発話要点情報抽出定義を用いて、応対シーン又は発話種別に対応して発話内容抽出方法が定義されているか否かを判定する（ステップＳ１６）。
【００６３】
発話内容抽出部２３により、発話から発話要点情報が抽出又は分類される。（ステップＳ１７）。
【００６４】
検索部２４により、ステップＳ１５で発話種別が用件発話又は用件確認発話であると推定され、ステップＳ１７で発話要点情報として抽出又は分類された発話と、ステップＳ１８で抽出又は分類された発話要点情報である主題とがＦＡＱ検索システムに入力されたか否かを判定する（ステップＳ１８）。
【００６５】
表示部２６により、ＦＡＱ検索システムで検索され、検索部２４により受信された問い合わせ及び回答をディスプレイに表示する（ステップＳ１９）。
【００６６】
応対履歴記憶部２５により、ステップＳ１７で抽出又は分類された発話要点情報を含む応対履歴を記憶する（ステップＳ２０）。
【００６７】
表示部２６により、応対履歴をディスプレイに表示する（ステップＳ２１）。
【００６８】
以上説明したように、本実施形態によれば、要点抽出装置１は、応対シーンに基づいて発話が発話種別を推定する対象であるか否かを判定する。そして、要点抽出装置１は、発話が発話種別を推定する対象であると判定された場合に、応対シーンに基づいて発話種別を推定する。さらに、要点抽出装置１は、発話種別に基づいて発話が該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する対象であるか否かを判定し、対象であると判定された発話から該発話の一部を発話要点情報として抽出又は分類する。したがって、要点抽出装置１は、応対シーンから、該応対シーンに含まれると見込まれる発話要点情報を抽出又は分類するため、対話全体から発話要点情報を抽出又は分類する場合に比べて適切に発話要点情報を抽出又は分類することができる。
【００６９】
また、本実施形態においては、要点抽出装置１は、テキスト化された発話を、句点単位に抽出し、抽出された発話の発話種別を推定する。一般に句点は１つの文における意味をなすひとまとまりを表す。そのため、要点抽出装置１は、意味をなすひとまとまりの単位から要点を抽出又は分類することができる。したがって、要点抽出装置１はこのひとまとまりである、抽出された発話ごとに発話種別を推定することによって、発話の発話種別毎に要点を容易に抽出又は分類することができ、要点を適切に把握することができる。
【００７０】
また、本実施形態において、要点抽出装置１は、応対シーン、発話種別、及び発話要点情報などの要点、並びに顧客及び応対担当者の発話を含む応対履歴を記憶する。したがって、応対担当者は応対履歴を作成する作業を行うことなく、顧客への応対後に、迅速に要点を把握することができる。
【００７１】
また、本実施形態において、応対履歴は、発話の一部を要点として抽出又は分類する対象でないと判定された発話の全体をさらに含むことができる。したがって、例えば、応対担当者が要点以外の発話の内容を知りたいときに、応対履歴を参照することによって該発話の内容を知ることができる。
【００７２】
実施形態では特に触れていないが、要点抽出装置１として機能するコンピュータが行う各処理を実行するためのプログラムが提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータ読取り可能媒体に記録されていてもよい。コンピュータ読取り可能媒体を用いれば、コンピュータにインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭあるいはＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体であってもよい。
【００７３】
また、本実施形態において、要点抽出装置１は、発話種別推定単位抽出ルール記憶部１７及び発話種別推定単位抽出部１８を備えなくてもよい。この場合、発話種別推定部２０は、発話種別推定単位の発話が抽出されていない、話し終わり単位の発話の発話種別を推定する。
【００７４】
また、本実施形態において、要点抽出装置１は、音声認識処理部１０を備えなくてもよい。この場合、話し終わり判定部１１は、要点抽出装置１とは異なる不図示の音声認識処理装置から音声認識単位の発話を取得、またはチャット等によるテキストによる対話をそれぞれの発話とみなして入力してもよい。
【００７５】
また、本実施形態において、要点抽出装置１は、話し終わり判定部１１を備えなくてもよい。この場合、応対シーン推定部１３は、音声認識処理部１０又は不図示の音声認識装置によって音声認識された音声認識単位の発話の応対シーンを推定する。
【００７６】
また、本実施形態の要点抽出方法において、要点抽出装置１は、ステップＳ１８及びステップＳ１９を実行してからステップＳ２０及びステップＳ２１を実行したが、この限りではない。例えば、要点抽出装置１は、ステップＳ２０及びステップＳ２１を実行してからステップＳ１８及びステップＳ１９を実行してもよい。また、要点抽出装置１は、ステップＳ１８及びステップＳ１９と、ステップＳ２０及びステップＳ２１とを同時に実行してもよい。
【００７７】
また、本実施形態の要点抽出方法において、要点抽出装置１は、ステップＳ２０までを実行した後、ステップＳ２１を実行しなくてもよい。また、要点抽出装置１は、ステップＳ１８及びステップＳ１９を実行せずに、ステップＳ２０及びステップＳ２１を実行してもよい。
【００７８】
上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本発明の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換が可能であることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形及び変更が可能である。例えば、実施形態の構成図に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。
【符号の説明】
【００７９】
１    要点抽出装置
１０  音声認識処理部
１１  話し終わり判定部
１２  応対シーン推定モデル記憶部
１３  応対シーン推定部
１４  振分け定義記憶部
１５  発話要点情報抽出定義記憶部
１６  発話種別推定振分け部
１７  発話種別推定単位抽出ルール記憶部
１８  発話種別推定単位抽出部
１９  発話種別推定モデル記憶部
２０  発話種別推定部
２１  発話内容抽出要否判定部
２２  発話内容抽出モデル記憶部
２３  発話内容抽出部
２４  検索部
２５  応対履歴記憶部
２６  表示部
【図１】
2020036190.tif 000003
【図２】
2020036190.tif 000004
【図３】
2020036190.tif 000005
【図４】
2020036190.tif 000006
【図５】
2020036190.tif 000007
【図６】
2020036190.tif 000008
【図７】
2020036190.tif 000009
【国際調査報告】
2020036190.tif 000010
2020036190.tif 000011
2020036190.tif 000012