"問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出手段と、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされた前記テキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する前記知識量の推定に用いる推定情報を生成する知識量推定情報生成手段と、を備えた知識量推定情報生成装置。請求項1記載の知識量推定情報生成装置で生成された前記推定情報を予め記憶した記憶手段と、知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出手段と、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量と前記記憶手段に記憶された前記推定情報とを用いて、推定対象とする前記テキストデータに対応する前記知識量を推定する知識量推定手段と、を備えた知識量推定装置。前記質問特徴量は、前記問合せ者の質問回数、前記回答者の質問回数、前記問合せ者の質問回数と前記回答者の質問回数との比率、前記問合せ者の質問の前記テキストデータにおける発生時期、及び前記回答者の質問の前記テキストデータにおける発生時期、の少なくとも1つからなる請求項1に記載の知識量推定情報生成装置。問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出ステップと、前記質問抽出ステップで抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされた前記テキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する前記知識量の推定に用いる推定情報を生成する知識量推定情報生成ステップと、を備えた知識量推定情報生成方法。請求項4記載の知識量推定情報生成方法で生成された前記推定情報を予め記憶装置に記憶する記憶ステップと、知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出ステップと、前記質問抽出ステップで抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出された質問特徴量と前記記憶ステップで記憶された前記推定情報とを用いて、推定対象とする前記テキストデータに対応する前記知識量を推定する知識量推定ステップと、を備えた知識量推定方法。コンピュータを、請求項1記載の知識量推定情報生成装置または請求項2記載の知識量推定装置として機能させるためのプログラム。しかしながら、上述の特許文献1,2、及び非特許文献1に記載の知識量推定技術では、人間同士の対話における話者を対象として当該話者の知識量を推定することはできない。対話の話者に対しても知識量を推定できるようにするためには、音声認識結果を知識量推定の入力として扱えるようにすることが必要である。しかしながら、上述した従来の語彙の専門性を用いてユーザの知識量を推定する技術において音声認識技術を用いる場合には、音声認識結果に含まれる誤認識に弱いという問題がある。具体的に起こる問題としては、ある話者の発話の音声認識結果に、専門性の高い単語が誤っていくつか出現した場合、その話者の知識量は誤って高いと推定されてしまう恐れがある。このような対話の話者に対して知識量推定技術を使用する場面の例としてコンタクトセンタの通話分析や音声対話システムが考えられるが、どちらの場合においても、発話を音声認識することは不可欠であるため、このような場面で使用する知識量推定技術には、音声認識結果に含まれる誤認識に頑健であることが求められる。上述の非特許文献2においては、バス運行情報案内システムにおいてユーザの知識量を推定する際に、あるエリアに居るユーザが電話等で入力する音声情報を音声対話システムにより認識して、当該エリアに関しての当該ユーザの知識量を推定する技術が記載されている。しかしながら、この技術においても、ユーザが電話等で入力する音声情報は、バス停、乗車場所、及び降車場所等の特定の情報であり、さらに、これらの特定情報の属性、すなわち、市民のみが利用するバス停とその他のバス停、正式なバス停名、最寄りの施設名でのバス停指定など、上述の特許文献1,2、及び非特許文献1と同様に、当該エリアに関してのユーザの専門的な単語を用いて、当該エリアにおけるユーザの知識量を推定するものであり、ユーザの発話の音声認識結果に、専門性の高い単語が誤っていくつか出現した場合には、そのユーザの知識量は誤って高いと推定されてしまう恐れがある。本発明で解決しようとする問題点は、音声による対話の話者に対する知識量の推定に、従来のユーザの使用語彙の専門性に着目して当該ユーザの知識量を推定する技術を用いた場合には、音声認識結果に含まれる誤認識により、当該話者の知識量を正しく推定することができない恐れがある点である。本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、対話結果に基づき、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことが可能となる知識量推定情報生成装置、知識量推定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、請求項1に記載の知識量推定情報生成装置は、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出手段と、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされた前記テキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する前記知識量の推定に用いる推定情報を生成する知識量推定情報生成手段と、を備えている。請求項1に記載の知識量推定情報生成装置によれば、質問抽出手段により、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列が抽出され、特徴量抽出手段により、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量が抽出され、知識量推定情報生成手段により、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされたテキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め知識量情報が付与されたデータを学習データとして用いることで、テキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報が生成される。すなわち、本発明では、問合せ者の知識量の推定に、対話における問合せ者と回答者とでやりとりされる質問を適用しており、これによって、従来の使用語彙の専門性に着目して問合せ者の知識量を推定する技術における誤認識に伴う不具合を解決することができるようにしている。なお、前記学習データには、前記質問特徴量の抽出の対象とされた問合せ者と回答者との対話を書き起こしたテキストデータや、問合せ者と回答者との対話の音声データから音声認識処理を行って作成したテキストデータ等が含まれる。知識量情報は、例えば、テキストデータ及び問合せ者と回答者との対話の音声データの少なくとも何れか一方を用いて事前に人手で付与しておく。このように、請求項1に記載の知識量推定情報生成装置によれば、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、抽出した質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、抽出した質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされたテキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報を生成しているので、この推定情報を用いることで、対話の対象となった事項に関する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。一方、上記目的を達成するために、請求項2に記載の知識量推定装置は、請求項1記載の知識量推定情報生成装置で生成された前記推定情報を予め記憶した記憶手段と、知識量の推定対象の問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出手段と、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量と前記記憶手段に記憶された前記推定情報とを用いて、推定対象とする前記テキストデータに対応する前記知識量を推定する知識量推定手段と、を備えている。請求項2に記載の知識量推定装置によれば、記憶手段により、請求項1記載の知識量推定情報生成装置で生成された推定情報が予め記憶され、質問抽出手段により、知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列が抽出され、特徴量抽出手段により、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量が抽出され、知識量推定手段により、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量と前記記憶手段で予め記憶された推定情報とを用いて、推定対象とするテキストデータに対応する知識量が推定される。このように、請求項2に記載の知識量推定装置によれば、請求項1記載の知識量推定情報生成装置で生成された推定情報を予め記憶し、推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、抽出した質問発話列に基づき、テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、抽出した質問特徴量と記憶した推定情報とを用いて、推定対象とするテキストデータに対応する知識量を推定しているので、対話の対象となった事項に関する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。なお、請求項2に記載の知識量推定装置における質問抽出手段と特徴量抽出手段は、請求項1記載の知識量推定情報生成装置における質問抽出手段と特徴量抽出手段を共有して用いることができる。また、本発明は、請求項3に記載した発明のように、前記質問特徴量が、前記問合せ者の質問回数、前記回答者の質問回数、前記問合せ者の質問回数と前記回答者の質問回数との比率、前記問合せ者の質問が発生した前記テキストデータにおける時期、及び前記回答者の質問が発生した前記テキストデータにおける時期、の少なくとも1つからなるものとして良い。これらの質問特徴量は、何れも比較的容易にかつ高精度で抽出することができるため、他の特徴量を適用する場合に比較して、より簡易かつ高精度で、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を行うことができる。一方、上記目的を達成するために、請求項4に記載の知識量推定情報生成方法は、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出ステップと、前記質問抽出ステップで抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされた前記テキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する前記知識量の推定に用いる推定情報を生成する知識量推定情報生成ステップと、を備えている。従って、請求項4に記載の知識量推定情報生成方法によれば、請求項1に記載の発明と同様に作用するので、請求項1に記載の発明と同様に、生成した推定情報を用いることで、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。一方、上記目的を達成するために、請求項5に記載の知識量推定方法は、請求項4記載の知識量推定情報生成方法で生成された前記推定情報を記憶装置に予め記憶する記憶ステップと、知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出ステップと、前記質問抽出ステップで抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出された質問特徴量と前記記憶ステップで記憶された前記推定情報とを用いて、推定対象とする前記テキストデータに対応する前記知識量を推定する知識量推定ステップと、を備えている。従って、請求項5に記載の知識量推定方法によれば、請求項2に記載の発明と同様に作用するので、請求項2に記載の発明と同様に、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。一方、上記目的を達成するために、請求項6に記載のプログラムによれば、コンピュータを請求項1に記載の知識量推定情報生成装置または請求項2に記載の知識量推定装置と同様に作用させることができるので、当該知識量推定情報生成装置または当該知識量推定装置と同様に、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。問合せ者と回答者との対話における質問から抽出した質問の発生状態に関する特徴量を用いて該対話の対象となった事項に関する問合せ者の知識量を推定することで、使用語彙や会話内容の分野によらず、問合せ者の知識量を高精度に推定することができる。また、使用語彙に依存しない質問の発生状態に関する特徴量を用いるため、音声認識の誤りによる影響を受けにくい。使用語彙や会話内容の分野ごとに学習データを用意する必要もない。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。なお、本例では、コンタクトセンタにおけるオペレータとユーザとの対話以下コンタクトセンタ通話というの音声認識結果を入力として、ユーザの知識量を推定することを例として説明を行う。本実施の形態に係る知識量推定装置10は、図1に示される機能的な構成を備えており、図2に示されるコンピュータ構成を有している。そこで、まず、図2を参照してコンピュータの構成を説明する。図2に示すように、本実施の形態に係る知識量推定装置10は、知識量推定装置10全体の動作を司るCPUCentralProcessingUnit;中央処理装置22と、CPU22による各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるRAMRandomAccessMemory24と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたROMReadOnlyMemory26と、各種情報を記憶するために用いられるハードディスク28図中、HDD28と記載と、キーボード14、マウス16、及びディスプレイ18と、外部に接続された装置との間の各種情報の授受を司る外部インタフェース30図中、外部I/F30と記載と、を備えており、これら等がシステムバスBUSにより相互に接続されて構成されている。なお、外部インタフェース30には例えば対話でやりとりされる音声データを入出力するヘッドセット等の通話装置50が接続されている。CPU22は、RAM24、ROM26、及びハードディスク28に対するアクセス、キーボード14及びマウス16を介した各種情報の取得、ディスプレイ18に対する各種情報の表示、及び外部インタフェース30に接続された通話装置50を介してやりとりされる音声データからなる対話情報の入出力等を、各々行うことができる。CPU22が、ハードディスク28に記憶された本発明に係る知識量推定装置としての処理を制御するプログラムを、RAM24に読み込み実行することにより、図1に示す本発明に係る知識量推定装置10における各処理部の機能が実行される。図1に示すように、本実施の形態に係る知識量推定装置10においては、発話列抽出部1、質問抽出部2、特徴量抽出部3、推定情報生成部4、知識量推定部5が、プログラムされたコンピュータ処理により実現される機能として設けられている。このような構成からなる本実施の形態に係る知識量推定装置10における処理部は、大きく分けて学習部と推定部からなる。学習部は、発話列抽出部1、質問抽出部2、特徴量抽出部3、推定情報生成部4を含み、予め学習用に用意された、問合せ者と回答者との対話に対する音声認識結果学習用通話7の対話情報が入力されると、まず、発話列抽出部1において、発話列からなるテキストデータを抽出する。次に、質問抽出部2において、発話列抽出部1により抽出された問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部3において、質問抽出部2で抽出された質問発話列に基づき、当該テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する。そして、推定情報生成部4において、特徴量抽出部3で抽出された質問特徴量4a図中、特徴量4aと記載、及び当該質問特徴量4aの抽出の対象とされたテキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報4b図中、知識量ラベル4bと記載を学習データとして用いることで、モデル生成機能4c図中、知識量と特徴量を対応付けるモデル生成4cと記載により、テキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報を生成する。このように、本例の学習部は、本発明に係る知識量推定情報生成装置に相当する。そして、学習部において、このような処理を、比較的多数の予め用意された対話に対して行うことにより、推定情報をモデル情報5a図中、モデル5aと記載として生成し、ハードディスク28等の記憶装置に記憶する。一方、推定部は、発話列抽出部1、質問抽出部2、特徴量抽出部3、知識量推定部5を含み、学習部知識量推定情報生成装置において生成され、ハードディスク28等の記憶装置に記憶されたモデル情報5aを用いて、推定の対象となる個別の対話における問合せ者の当該対話の事項に関する知識量を推定する。すなわち、推定の対象となる個別の対話である通話iの音声認識結果推定対象6が入力されると、まず、発話列抽出部1において、発話列からなるテキストデータを抽出する。なお、通話iの音声認識結果推定対象6は、認識精度が低すぎるものについては、用いなくても良い。次に、質問抽出部2において、発話列抽出部1により抽出された推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部3において、質問抽出部2により抽出された質問発話列に基づき、当該テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する。そして、知識量推定部5においては、照合機能5c図中、モデルと照合して知識量を推定5cと記載により、特徴量抽出部3で抽出された質問特徴量と、学習部の推定情報生成部4により生成され、ハードディスク28等の記憶装置にモデル情報5aとして記憶された推定情報とを用いて、推定対象とするテキストデータに対応する知識量を推定する。このようにして推定したテキストデータに対応する知識量が、推定対象として入力された通話iの話者ユーザの知識量8図中、出力:通話iの知識量ラベル8と記載として出力される。なお、本例では、学習部と推定部において、共通な発話列抽出部1、質問抽出部2、特徴量抽出部3については同一のものを使用しているが、学習部と推定部のそれぞれで異なる発話列抽出部1、質問抽出部2、特徴量抽出部3を用いる構成としても良い。また、本実施の形態に係る知識量推定装置10では、図2に示す通話装置50で入出力される音声データに対して、CPU22のプログラムされた処理により、音声認識処理を行いテキストファイルに変換し、通話iの音声認識結果推定対象6及び音声認識結果学習用通話7を生成する。そして、発話列抽出部1においては、テキストファイルである音声認識結果学習用通話7から、発話に該当する部分のみを取り出す。通常、音声認識結果は、時間情報や認識精度を示す情報などが含まれている場合が多いため、この処理が必要となる。もし、発話列抽出部1に入力されるデータが、音声認識結果を示すテキストファイルではなく、発話列からなるテキストデータが入力される場合には、発話列抽出部1での処理は不要である。また、本例では、質問抽出部2においては、対話におけるオペレータとユーザの全発話に対し、その発話が質問であるかどうかを判別する。また、特徴量抽出部3においては、質問抽出部2で抽出された質問の回数、ユーザ対オペレータの質問回数の比率、及び質問の当該対話における発生時期タイミング等を、質問特徴量として抽出する。また、推定情報生成部4における質問特徴量と知識量との対応付けのモデル化、及び知識量推定部5での、ユーザ側の話者の知識量の自動推定は、例えば、公知技術である教師あり学習Supervisedlearningの識別手法の1つであるSupportVectorMachineなどを用いる。以下、図3と図4を用いて、本実施の形態に係る知識量推定装置10の、発話列抽出部1、質問抽出部2、特徴量抽出部3、推定情報生成部4、及び知識量推定部5による処理内容の詳細な説明を行う。図3においては、本実施の形態に係る知識量推定装置10の学習部における処理内容を示しており、まず、予め定められた所定量の音声データが入力されたか否かを判別しステップS101、入力されると当該音声データを再生すると共にステップS102、音声認識処理を行って音声データをテキストデータに書き起こしステップS103、発話列抽出部1により、音声認識結果を書き起こしたテキストデータから、発話に該当する発話列のテキストデータを抽出するステップS104。例えば、音声認識結果がxmlファイルであり、発話に該当する部分がとで囲んで示されている場合は、正規表現を用いたパターンマッチングでとで囲まれている部分を特定すれば発話を抽出することができる。次に、質問抽出部2において、発話列抽出部1によって抽出された発話列からなるテキストデータに対して、入力された音声データにより示される対話で交わされるユーザとオペレータ間でやりとりされた各発話が質問であるか否かの判別処理を行い、質問であると判別した発話列のテキストデータを質問発話列として抽出するステップS105。ここでの対話で交わされる各発話が質問であるかどうかの判別は、例えば、今村賢治、泉朋子、菊井玄一郎、佐藤理史述部機能表現の意味ラベルタガー言語処理学会第17回年次大会発表論文集等に記載の公知の技術を用いて、統計的手法によって自動的に行っても良いし、予め用意された質問を表す言語表現とのパターンマッチング技術によって行っても良い。本例では後者のパターンマッチング技術を採用し、図5の質問パターン情報として例示するように、ですか。ますか。などのパターンを用いて質問発話列を抽出する。なお、図5に示すパターン情報は、図2におけるハードディスク28等に予め記憶され、RAM24に読み出されて用いられるものとする。次に、特徴量抽出部3において、質問抽出部2によって抽出された各質問発話列から、ユーザとオペレータのそれぞれの質問発話列を用いて、後で詳細を説明する3種類1.ユーザとオペレータのそれぞれの質問回数、2.ユーザ対オペレータの質問比率、3.ユーザ及びオペレータの質問の時期タイミングの質問特徴量を抽出するステップS106。なお、このような複数の特徴量は特徴量ベクトルと呼ばれる。そして、推定情報生成部4において、ステップS102の処理で再生された音声データに応じて、当該音声データにより示される対話に対して正解ラベルとしての知識量情報知識量ラベル4bが入力されるとステップS107、特徴量抽出部3により抽出された質問特徴量特徴量ベクトルと、入力された知識量情報知識量ラベル4bを1対1の組にして学習データとし、この学習データを入力として、公知のパターン識別手法であるSupportVectorMachineを用いてモデルの学習を行うことで、特徴量から知識量の推定に用いるモデル情報5a推定情報を生成しステップS108、その後に本処理を終了する。SupportVectorMachineは2値の判別手法である。SupportVectorMachineを用いて知識量を2段階で推定する場合には、知識量が大きいに該当するか、それ以外かを判別するモデルを作成する。モデル作成の際には、例えば、知識量が大きいに該当する学習データを正の学習データとし、それ以外を負の学習データ知識量が小さいに該当する学習データとして学習を行う。SupportVectorMachineを用いて知識量を3段階で推定する場合には、学習により段階別に3つのモデルを作成する。知識量が大きいに該当するか、それ以外かを判別するモデル1、知識量が中程度に該当するか、それ以外かを判別するモデル2、知識量が小さいに該当するか、それ以外かを判別するモデル3、の3つのモデルである。例えば、モデル1では、知識量が大きいに該当する学習データを正の学習データとし、それ以外を負の学習データとして学習を行う。モデル2では、知識量が中程度に該当する学習データを正の学習データとし、それ以外を負の学習データとして学習を行う。モデル3では、知識量が小さいに該当する学習データを正の学習データとし、それ以外を負の学習データとして学習を行う。なお、本例では、パターン識別にSupportVectorMachineを用いてモデルの学習を行っているが、これに限定されるものではなく、例えば、バックプロパゲーション学習等によるニューラルネットワークを用いた学習を行うことでも良い。また、特徴量対知識量のテーブルを作成し、当該テーブルに基づいて知識量を判別する方法を用いても良い。なお、生成されたモデル情報5aは、図2におけるハードディスク28等の記憶装置に記憶される。一方、図4においては、本実施の形態に係る知識量推定装置10の推定部における処理内容を示しており、推定対象となるコンタクトセンタでのユーザとオペレータとの間の対話通話以下、推定対象対話という。の音声データが入力されるとステップS201、当該音声データに対する音声認識処理を行った後ステップS203、図3のステップS104~S106と同様、発話列抽出部1、質問抽出部2、及び特徴量抽出部3の各処理ステップS204,S205,S206を行い、その後、知識量推定部5において、推定情報生成部4と同様にSupportVectorMachineを用いて、ステップS206の処理により得られた質問特徴量特徴量ベクトルを、前述した学習部による処理図3により生成されたモデル情報5aと照合することにより、推定対象対話が、何れの知識量に該当するものであるかを特定することで、推定対象対話を行っている当該ユーザ話者の知識量を推定するステップS209。なお、知識量推定部5に関しても、推定情報生成部4と同様、SupportVectorMachineを用いて知識量の推定を行うものとするが、ニューラルネットワークを用いた推定等、他のどのような推定手法を用いても構わない。SupportVectorMachineを用いて、例えば上記のモデル1~3により知識量の推定を行う場合には、モデル1~3それぞれを用いて判別を行い、最も適合したモデルの正のデータに対応する知識量を話者の知識量とする。次に、特徴量抽出部3が抽出する、3種類の質問特徴量、すなわち、1.ユーザとオペレータのそれぞれの質問回数、2.ユーザ対オペレータの質問比率、及び3.ユーザ及びオペレータの質問の時期タイミングからなる特徴量ベクトルについて詳細に説明する。まず、1.ユーザとオペレータのそれぞれの質問回数について以下に説明する。コンタクトセンタでの対話通話において質問が果たす役割のうち、最も基本的なものは、相手に対して情報の提供を要求することである。具体的には、ユーザが発する質問は、そのユーザに欠けている知識をオペレータに提供してもらうためのものであり、また、オペレータが発する質問は、ユーザの用件や置かれた状況について情報を提供してもらうためのものである。つまり、ユーザの質問回数は、ユーザに足りない知識の量を反映しており、また、オペレータの質問回数は、ユーザの用件状況把握にかかった労力を反映していると言える。ここで、オペレータがユーザの用件状況を把握しようとする際は、知識量の少ないユーザとの対話において、より多くの労力を要すると考えられるため、ユーザとオペレータの質問回数を用いれば、ユーザの知識量を推定することができる。本例では、ユーザの質問回数とオペレータの質問回数のそのままの値を特徴量として用いることとする。例えば、図6の発話列からなるテキストデータ500で例示する対話内容の場合、アンダーラインが付与された部分を含む発話が質問であり、図6の例では、オペレータとユーザ共に、質問回数は2回ずつということになる。従って、ここでは、特徴量として使う値は、オペレータによる質問回数、ユーザによる質問回数は共に2となる。なお、この図6に示す発話列からなるテキストデータ500は、RAM24、ハードディスク28等の記憶装置に記憶される。次に、2.ユーザ対オペレータの質問比率について以下に説明する。知識量の少ないユーザは、オペレータから聞かれた質問を的確に解釈できないことがしばしばあり、相手オペレータの質問に対してさらに質問で返す質問返しが頻繁に起こる。よって、オペレータの質問回数に対し、ユーザの質問回数の比率が高ければ、そのユーザの知識量は少ないと推定することができる。なお、ここで、ユーザ対オペレータの質問比率とは、一方の話者の質問回数を他方の質問回数で単純に割った値でも、パーセンテージ等の正規化した値でも、比率を表しうる値であれば良い。本例では、以下の式で算出した値を特徴量として用いる。ユーザ対オペレータの質問比率=ユーザの質問回数÷オペレータの質問回数図6に示す対話内容を例に、質問比率を計算すると、2÷2=1となり、特徴量として使う値比率は1となる。次に、3.ユーザ及びオペレータの質問の時期タイミングについて以下に説明する。対話の時系列において、ユーザがどのあたり時期タイミングで最も多く質問をするかというのは、ユーザの知識量によって異なる。具体的には、知識量の少ないユーザの場合、対話の冒頭で多くの質問を投げかけ、その後の対話では、終始オペレータの説明を聞いていることが多い。つまり、知識量の少ないユーザの質問は、対話の冒頭に偏って出現することが多い。それに対して、知識量の多いユーザは、自身の用件や状況の説明から対話を開始することが多く、さらに、対話を通して発せられる質問回数が比較的少ないため、対話の特定の位置に質問が偏って出現することはあまりない。従って、ユーザの質問回数のピークが対話の冒頭部分に表れている場合、そのユーザの知識量は少ないと推定できる。これに対して、オペレータが質問するタイミングについては、例えば、質問回数のピークが冒頭部分に表れている場合、ユーザの用件や状況を把握するのに苦労していることが反映されていると考えられ、そのオペレータの対話相手であるユーザは知識量が少ないと推定できる。一方、オペレータの質問回数のピークが対話の後半に表れている場合、オペレータが、対話の相手であるユーザの、高度な知識を要する問い合わせ内容にうまく回答することができず、オペレータの方が頻繁に質問返しをしているととらえることができる。従って、対話の後半にオペレータの質問回数のピークが表れる場合、その対話の相手であるユーザの知識量は多いと推定できる。以上の例から分かるように、ユーザとオペレータのそれぞれの質問の当該対話における発生時期タイミングを把握すれば、ユーザの知識量を推定することができる。さらに、本例では、発話数を単位として対話の時系列を捉えた上で、2種類の方法によって、質問を発話する時期タイミングの特徴量として抽出する。1種類目は、対話の冒頭の1割の区間における質問回数を特徴量とするもので、2種類目は、対話を5等分に区分し、どの対話区分に最も多くの質問が出現するかを特徴量とするものである。具体的には、質問が最も多く出現した対話区分に対応する特徴量の値を1とし、残りの対話区分に対応する値を0とする。図7で示されるユーザの発話内容情報を例にすると、対話の冒頭の1割の区間における質問回数は3回となり、特徴量として用いる値は3となる。なお、図7で示されるユーザの発話内容情報は、RAM24、ハードディスク28等の記憶装置に記憶される。また、図8で示されるオペレータの発話内容情報を例に考えると、最も多くの質問が発話されたのは対話区分1ということになり、各対話区分1~5に対応する特徴量の値は順に1、0、0、0、0となる。なお、図8で示されるオペレータの発話内容情報は、RAM24、ハードディスク28等の記憶装置に記憶される。なお、対話における発話のタイミングを捉える方法については、本例のような、対話を発話数で何等分かに区分するという方法の他に、時間情報で何等分かに区分しても良いし、対話開始から何秒後に発話されたか、また、何発話目であるか、あるいは、対話全体の何の位置で発話されたかなど、発話の時系列が表せるものであれば良い。これにより、本例で使用した複数の質問特徴量特徴量ベクトルは、1:オペレータの質問回数、2:ユーザの質問回数、3:ユーザ対オペレータの質問比率、4:対話の冒頭の1割の区間におけるユーザの質問回数、5~9:オペレータの質問のタイミング、10~14:ユーザの質問のタイミングとなる。なお、これらの特徴量ベクトルは、オペレータがベテランで経験値が高いか、新人で経験値が低いかによっても、その値が変化する。そのため、予めオペレータの経験値の高低に応じた重み付けを行うことも有効である。例えば、オペレータがベテランで経験値が高い場合には、ユーザに対する質問を的確に行うことができるので、オペレータからの質問に対するユーザから質問回数は少なくなる。このような場合、1:オペレータの質問回数と2:ユーザの質問回数の質問特徴量の値は、他の場合に比較して、いずれも小さくなるので、当該質問特徴量の値を大きくするように重み付けを行い、同様に、3:ユーザ対オペレータの質問比率の質問特徴量の値は小さくなるので、当該質問特徴量の値を大きくするように重み付けを行うことができる。なお、以下、本例では、このような重み付けは行わないものとして説明する。次に、本実施の形態に係る知識量推定装置10に対する評価実験例について説明する。ここでは、複数のコンタクトセンタでの通話における各ユーザ役を対象として知識量の推定を行い、その評価実験を行った。ここで、本実施の形態に係る知識量推定装置10への入力としては、各コンタクトセンタでの通話のオペレータとユーザの両方の音声認識結果を用い、音声認識結果として得られた発話列からなるテキストデータを用いて上述した各種の質問特徴量を抽出する。また、各通話に対する知識量の推定結果に対する評価に用いる正解ラベル知識量情報としては、人間の主観評価で、各通話における各ユーザが知識量小、知識量大のどちらに該当するかを、図9において判定基準情報として示される判定基準に従って判定させ、各通話に対して知識量情報知識量ラベルを付与した。なお、図9の判定基準情報は、予めハードディスク28に記憶されており、当該ハードディスク28から読み込まれてRAM24に記憶されて用いられる。この評価実験例では、オペレータとユーザの音声認識結果と知識量ラベルの対は、115通話分用意した。そのうち、54通話に知識量小のラベルが付与され、61通話に知識量大のラベルが付与されている。各通話に付与された知識量ラベルと、各通話から抽出した質問特徴量を対応付けるモデルの学習、及び知識量の推定の評価は、データを5分割したうちの4つを学習データとし、残り1つを評価データとすることで5パターンのデータセットを用意する5分割交差検定によって実施した。今回の例で、知識量の推定に使用した質問特徴量は、オペレータ役の質問回数、ユーザ役の質問回数、ユーザ役対オペレータ役の質問比率、冒頭の1割以内におけるユーザ役の質問回数、オペレータ役の質問が最も多く出現するタイミング、ユーザ役の質問が最も多く出現するタイミングの6種類とした。また、各通話から抽出した質問特徴量と、知識量ラベルの対応付けの学習、及び知識量の推定には、SupportVectorMachineを用いた。一方、評価指標として、本例の精度評価では、正確性の指標である適合率を利用する。この指標は、推定した結果の中に正解の知識量ラベルと一致するものがどのくらいあるかを示すものである。このように、適合率を重視するのには理由がある。すなわち、本例で知識量の推定の対象としたコンタクトセンタでの通話は、データ数が膨大であるのが一番の特徴である。その膨大な通話データから、分析すべき対象を正確に絞り込むのが本発明を利用する大きな目的であると考えると、適合率が重要な意味を持つといえる。本評価例では、知識量小を推定する問題と捉え、以下の式を用いて適合率を算出した。適合率=正しく推定できた知識量小の数÷知識量小として推定した総数なお、本実験例では、この適合率に加え、網羅性の指標である再現率、及び再現率と適合率の調和平均であるF値も同時に評価し、参考にした。再現率は以下の式を用いて算出した。再現率=正しく推定できた知識量小の数÷全データ中の知識量小の数また、F値については、以下の式を用いて算出した。F値=2×適合率×再現率÷適合率再現率5分割交差検定では、全115通話分のデータから5つの学習データ評価データの対を作って学習と精度評価を行っている。今回の実験例では、5つのデータそれぞれの推定結果から算出した適合率のマイクロ平均によって評価を行った。本例の評価では、用意したデータ115通話のうち54通話に対して知識量小のラベルが付与されている。そして、用意した115通話全ての通話に対して知識量小の知識量ラベルを付与した場合の精度をベースラインとして設定すると、この場合、上述した算出方法での適合率、再現率、F値の算出結果は、図10の評価結果情報に示すように、それぞれ0.47、1.00、0.64となる。これに対して、オペレータ役の質問回数とユーザ役の質問回数のみを質問特徴量として性能を評価した結果、図10の回数に対応して示すように、適合率、再現率、F値の算出結果は、それぞれ0.64、0.43、0.51となり、ベースラインと比較して適合率が0.17向上した。また、回数と共に、ユーザ役対オペレータ役の質問比率もあわせて質問特徴量として性能を評価した結果、図10の回数比率に対応して示すように、適合率、再現率、F値の算出結果は、それぞれ0.68、0.43、0.52となり、ベースラインと比較して適合率が0.21向上した。さらに、回数と比率と共に、冒頭の1割以内におけるユーザ役の質問回数、オペレータ役の質問が最も多く出現するタイミング、及びユーザ役の質問が最も多く出現するタイミングもあわせて質問特徴量としてまとめて性能を評価した結果、図10の回数比率タイミングに対応して示すように、適合率、再現率、F値の算出結果は、それぞれ0.70、0.43、0.53となり、ベースラインと比較して適合率が0.23向上した。このように、図10に示すように、回数の特徴量のみを用いた場合でも、ベースラインと比較して適合率が0.17向上し、本例で提案する質問特徴量の全てを使った回数比率タイミングの場合は、ベースラインと比較して適合率が0.23向上した。F値を比較すると、本例の提案技術では、ベースラインと比較して0.11~0.13低下しているが、通話分析において重要となる適合率を向上させることができる点で、本例は有用である。なお、それぞれの質問特徴量を用いた推定結果の正解不正解の比率に違いがあるか否かを調べるために、マクネマー検定McNemarsTestを行ったところ、回数比率や回数比率タイミングを用いた推定結果とベースラインの推定結果との間には、有意な差p<0.05があることが示された。なお、本評価例では、問合せ者と回答者の質問回数のみを用いた例と、この質問回数、及び問合せ者の質問回数と回答者の質問回数との比率を組み合わせて用いた例、及びこれらの質問回数、比率と共に、問合せ者と回答者の質問のテキストデータにおける発生時期を組み合わせて用いた例を示しているが、例えば、問合せ者の質問回数と回答者の質問回数との比率のみを用いて、または問合せ者と回答者との質問のテキストデータにおける発生時期のみを用いて、あるいは、問合せ者の質問回数と回答者の質問回数、及び問合せ者と回答者の質問のテキストデータにおける発生時期を組み合わせて用いる等、それぞれのいずれか1つ、または組み合わせを用いて、学習、推定及び評価を行うようにしても良い。以上説明したように、本実施の形態に係る知識量推定装置10では、コンタクトセンタ等におけるオペレータとユーザとの間の対話の中の質問を利用して、話者ユーザの知識量を推定する。具体的には、プログラムされたコンピュータ処理により実装される機能として、少なくとも質問抽出部2、特徴量抽出部3、推定情報生成部4、及び知識量推定部5を備え、質問抽出部2は、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部3は、質問抽出部2で抽出された質問発話列に基づき、テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、推定情報生成部4は、特徴量抽出部3で抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされたテキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、テキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報を生成する。このようにして推定情報生成部4で生成された推定情報は、ハードディスク28等の記憶装置に記憶される。また、質問抽出部2は、知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部3は、質問抽出部2で抽出された質問発話列に基づき、テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、知識量推定部5は、特徴量抽出部3で抽出された質問特徴量と予め記憶装置に記憶された推定情報とを用いて、推定対象とするテキストデータに対応する前記知識量を推定する。ここで、質問特徴量としては、問合せ者の質問回数、回答者の質問回数、問合せ者の質問回数と回答者の質問回数との比率、問合せ者の質問のテキストデータにおける発生時期、及び回答者の質問のテキストデータにおける発生時期、等からなる。このように、本例では、対話の中の質問を利用して、対話から話者の知識量を推定しており、従来技術で音声認識結果を知識量の推定の入力として扱う場合における問題点を回避することができる。すなわち、従来の語彙の専門性を用いた音声認識結果を知識量の推定の入力として扱う場合、ある話者の発話の音声認識結果に、専門性の高い単語が誤っていくつか出現した場合には、その話者の知識量は誤って高いと推定されてしまう恐れがあるが、本例では、対話の中の質問を利用して、対話から当該話者の知識量を推定しており、このような問題点を回避することができる。これにより、本実施の形態に係る知識量推定装置10を用いることで、対話結果に基づき、対話の対象となった事項に対する当該話者問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。なお、本発明は、上述した例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。例えば、本例では、処理対象とする対話としてコンタクトセンタにおけるユーザとオペレータ間の対話通話を例に説明したが、これに限定されず、例えば、上記非特許文献2バス運行情報案内システムにおけるユーザからの問合せに対する応答者との対話等、他の音声認識を用いた対話におけるユーザの知識量を推定するシステムに適用可能である。また、上記対話とは、システム回答者対人間問合せ者でも、人間回答者対人間問合せ者でも、2者の発話のやりとりであれば何れでも良い。また、上記対話のテキストデータとは、対話の音声認識結果や書き起こし、テキストチャットなど、文字化テキスト化された対話であれば何でもよい。また、図2に示したコンピュータ構成において、本発明に係る各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、各構成による処理が実行されてもよいし、図示されていない通信機能を用いて、当該プログラムを読み込ませることでもよい。なお、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能を、コンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであってもよい。このように、本発明を実施する形態例を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。"