"対話テキストを話者別のテキストに分割する話者分割処理部と、前記話者分割処理部で分割された話者別のテキストの形態素を解析し、各話者別のテキストを形態素単位に分割した形態素解析結果を出力する形態素解析処理部と、前記形態素解析結果を用い、話者別のテキスト中の同じ内容語の出現頻度を表す指標である発話内容冗長性特徴量を、各話者別のテキストに対して求める発話内容冗長性特徴量抽出部と、前記形態素解析結果を用い、話者別のテキスト中の内容語の出現頻度を表す指標である発話内容情報性特徴量を、各話者別のテキストに対して求める発話内容情報性特徴量抽出部と、予め学習した感情識別器を用い、前記発話内容冗長性特徴量及び前記発話内容情報性特徴量の少なくとも一方を用いて前記対話テキストの対話が怒り対話か否かを推定する感情識別部とを具備することを特徴とする怒り感情推定装置。請求項1記載の怒り感情推定装置において、対話音声を対話テキストに変換して前記話者分割処理部に出力する音声認識部を備えることを特徴とする怒り感情推定装置。請求項2記載の怒り感情推定装置において、前記対話音声から韻律的特徴量を求める韻律的特徴量抽出部を備え、前記感情識別部は前記発話内容冗長性特徴量及び前記発話内容情報性特徴量の少なくとも一方に加え、前記韻律的特徴量を用いて前記推定を行うことを特徴とする怒り感情推定装置。請求項1記載の怒り感情推定装置において、怒り対話か否かをラベル付けされた学習用対話テキストコーパスを用い、前記話者分割処理部、前記形態素解析処理部、前記発話内容冗長性特徴量抽出部及び前記発話内容情報性特徴量抽出部よりなるテキスト解析部の処理により算出された発話内容冗長性特徴量及び発話内容情報性特徴量の傾向を予め学習して前記感情識別器を生成する識別器生成部を具備することを特徴とする怒り感情推定装置。対話テキストを話者別のテキストに分割する話者分割処理過程と、前記話者分割処理過程で分割された話者別のテキストの形態素を解析し、各話者別のテキストを形態素単位に分割した形態素解析結果を出力する形態素解析処理過程と、前記形態素解析結果を用い、話者別のテキスト中の同じ内容語の出現頻度を表す指標である発話内容冗長性特徴量を、各話者別のテキストに対して求める発話内容冗長性特徴量抽出過程と、前記形態素解析結果を用い、話者別のテキスト中の内容語の出現頻度を表す指標である発話内容情報性特徴量を、各話者別のテキストに対して求める発話内容情報性特徴量抽出過程と、予め学習した感情識別器を用い、前記発話内容冗長性特徴量及び前記発話内容情報性特徴量の少なくとも一方を用いて前記対話テキストの対話が怒り対話か否かを推定する感情識別過程とを含むことを特徴とする怒り感情推定方法。請求項1乃至4記載のいずれかの怒り感情推定装置としてコンピュータを動作させるためのプログラム。上述した従来技術では、事前に単語や表現とそれに対応する感情を定義しておかなければならなかった。それゆえ、以下、1~3に示すような問題があった。1従来技術のように単語毎に感情を対応付けていく場合、このような感情語辞書を一般的に網羅することはとても難しい。そのため、感情語辞書に登録されていない未知語を多く含む文章では感情推定が行えない。2自由発話において感情語の出現頻度は少ない。例えば、怒りを表す感情語として腹が立つ、むっとするなどが用いられるが、これらの言葉が自由発話の中で直接発せられることは少ない怒っている話者が私はむっとしているなどとは言わない。そのため、正確に感情を推定するのが難しい。3従来技術のように単語毎に感情を対応付ける場合、同一の単語でも使われ方や文脈によって、それにより生起される感情は変化する。例えば、怒りを表す感情語として戦争、喧嘩などが用いられるが、夫婦円満のためには、たまには喧嘩もした方が良いと言った場合の喧嘩からは怒りという感情は生起されにくい。そのため、誤って感情を推定してしまう問題が生じる。この発明の目的はこのような問題に鑑み、感情語辞書を事前に用意する必要がなく、対話テキストの怒り感情を頑健に推定することが可能な怒り感情推定装置及び怒り感情推定方法を提供することにある。請求項1の発明によれば、怒り感情推定装置は、対話テキストを話者別のテキストに分割する話者分割処理部と、話者分割処理部で分割された話者別のテキストの形態素を解析し、各話者別のテキストを形態素単位に分割した形態素解析結果を出力する形態素解析処理部と、形態素解析結果を用い、話者別のテキスト中の同じ内容語の出現頻度を表す指標である発話内容冗長性特徴量を、各話者別のテキストに対して求める発話内容冗長性特徴量抽出部と、形態素解析結果を用い、話者別のテキスト中の内容語の出現頻度を表す指標である発話内容情報性特徴量を、各話者別のテキストに対して求める発話内容情報性特徴量抽出部と、予め学習した感情識別器を用い、発話内容冗長性特徴量及び発話内容情報性特徴量の少なくとも一方を用いて対話テキストの対話が怒り対話か否かを推定する感情識別部とを具備する。請求項2の発明では請求項1の発明において、対話音声を対話テキストに変換して話者分割処理部に出力する音声認識部を備える。請求項3の発明では請求項2の発明において、対話音声から韻律的特徴量を求める韻律的特徴量抽出部を備え、感情識別部は発話内容冗長性特徴量及び発話内容情報性特徴量の少なくとも一方に加え、韻律的特徴量を用いて前記推定を行う。請求項4の発明では請求項1の発明において、怒り対話か否かをラベル付けされた学習用対話テキストコーパスを用い、話者分割処理部、形態素解析処理部、発話内容冗長性特徴量抽出部及び発話内容情報性特徴量抽出部よりなるテキスト解析部の処理により算出された発話内容冗長性特徴量及び発話内容情報性特徴量の傾向を予め学習して感情識別器を生成する識別器生成部を具備する。請求項5の発明によれば、怒り感情推定方法は、対話テキストを話者別のテキストに分割する話者分割処理過程と、話者分割処理過程で分割された話者別のテキストの形態素を解析し、各話者別のテキストを形態素単位に分割した形態素解析結果を出力する形態素解析処理過程と、形態素解析結果を用い、話者別のテキスト中の同じ内容語の出現頻度を表す指標である発話内容冗長性特徴量を、各話者別のテキストに対して求める発話内容冗長性特徴量抽出過程と、形態素解析結果を用い、話者別のテキスト中の内容語の出現頻度を表す指標である発話内容情報性特徴量を、各話者別のテキストに対して求める発話内容情報性特徴量抽出過程と、予め学習した感情識別器を用い、発話内容冗長性特徴量及び発話内容情報性特徴量の少なくとも一方を用いて対話テキストの対話が怒り対話か否かを推定する感情識別過程とを含む。この発明によれば、従来のように事前に感情語辞書を用意する必要がないため、手間がかからず、その点でコストを削減することができる。また、感情語を用いないため、自由対話を書き起こしたテキストにおいても頑健な怒り感情の推定が可能になり、話の話題に依存せずに怒り感情を頑健に推定することができる。まず、最初に、この発明の着眼点、要点について説明する。この発明では、感情語辞書のような特定の単語リストを事前に用意する必要がなく特定の単語の出現傾向に依存することなく、怒り対話テキストか否かを判定する。入力テキストが対話であることに着目する。対話の性質として、短い1発話が時系列的に並んだデータである、相手話者に自分の意思を伝えることが目的といったことがある。これらの対話の性質に着目し、話者別の対話における発話内容傾向に基づく言語的特徴以下、対話的言語的特徴と言うにより判定を行う。対話的言語的特徴として、同一話者がどれだけ同じ内容を繰り返し発言しているか...発話内容冗長性1発話に含まれる情報量が多いか...発話内容情報性といった特徴を用いる。発話内容冗長性について説明する。怒っている話者は同じことを何度も繰り返して話す傾向がある。例えば、コールセンタのような対話で顧客が怒って電話をかけてきた場合、通話の冒頭から最後まで繰り返し同じことについて延々と怒っていることが多い。同様に、怒られている話者も同じ内容を繰り返し説明することが多い。図1に示した対話例では顧客が金額、請求書を繰り返している。発話内容情報性について説明する。怒っている話者は一つの発話に多くの情報を詰め込んで話す傾向がある。例えば、誰が誰に対し何について怒っているということを一度にまくしたてるように話す。同様に、怒られている話者も、平常時に比べて丁寧に答えようと誰が誰に対し何についてといったことを省略せずに話す傾向がある。図2に示した発話例では、怒っている際の顧客はより状況を詳細に伝えようと、平常時より多くの情報を多くオペレータに話している。怒られているオペレータは、より丁寧に返答しようと私ども、契約の際のなどといった情報を省略せずに顧客に話している。この発明では感情語に頼らずに上記のような対話的言語的特徴を用いることで、怒り対話の推定を可能にする。この発明では、対話テキストが与えられたときに、各話者の単語繰り返し頻度各話者の内容語頻度を計算する。これらの値を統合し、繰り返し頻度や内容語頻度が高ければ、怒り対話であると判定する。以下、この発明の実施例を図面を参照して説明する。図3はこの発明による怒り感情推定装置の実施例1の機能構成を示したものである。怒り感情推定装置はテキスト解析部10と感情識別部20と感情識別器30とによって構成されており、テキスト解析部10は話者分割処理部11と形態素解析処理部12と発話内容冗長性特徴量抽出部13と発話内容情報性特徴量抽出部14とを具備している。図4は事前処理として、図3における感情識別器30を生成するための構成を示したものであり、図4中、40は識別器生成部を示し、50は学習用対話テキストコーパスを示す。以下、各部の処理内容を説明する。<話者分割処理部11>入力:対話テキスト出力:話者別のテキスト処理内容:対話を書き起こしたテキストに対し、話者別のテキストへの分割を行う。対話を書き起こしたテキストとは例えば図5に示したようなテキストを指し、図5に示したように話者別のテキストに分割する。なお、事前に話者別に書き起こされていた場合には本処理は不要となる。<形態素解析処理部12>入力:話者別のテキスト出力:形態素解析結果形態素単位に分かち書きされたテキスト処理内容:話者別のテキストの形態素解析を行い、文章を形態素単位に分割して出力する。形態素とは言語的に意味を持つ最小単位のことである。形態素解析技術としては、従来技術を用いることができる。例えば、私は少女を見たという文を形態素解析すると、単語及び品詞を/で区切った形式の形態素解析結果私[名詞]/は[格助詞]/少女[名詞]/を[格助詞]/見た[動詞]が得られる。<発話内容冗長性特徴量抽出部13>入力:形態素解析結果出力:発話内容冗長性特徴量処理内容:話者別のテキストの各形態素解析結果に対して、発話内容冗長性特徴量をそれぞれ計算する。形態素解析された入力テキストTに対して、nTはTに含まれる内容語数とする。内容語とは、名詞、動詞、形容詞などである。また、入力テキストT中の異なり内容語数をnTとする。異なり内容語数とは、同じ単語は1度しかカウントしない場合の内容語数である。例えば、形態素解析された入力テキストTを/請求書/の/金額/が/おかしい/ん/だよ/なんで/こんな/金額/が/請求書/に/載っ/て/いる/ん/だとした場合、内容語は請求書、金額、おかしい、金額、請求書、載っとなり、内容語数nTは6、異なり内容語数nTは4となる。発話内容冗長性特徴量は入力テキスト中に同じ単語がどれだけ繰り返し出現しているかを表す指標である。そこで、発話内容冗長性特徴量Rを例えば下記の式で算出する。R=1/nT/nTこれは、全内容語中にどれだけ異なった内容語が出現したかを示す割合の逆数である。全て全く異なる内容語を語っていれば、Rの値は1で最小となり、同じ内容語を何度も繰り返しているほど、Rの値は大きい値となる。上記の例では、Rは1/4/6=15となる。Rの値が大きくなるほど、冗長性が高いことを意味する。一方、単に内容語の数でRを求めるのではなく、TF-IDFのような単語重要度を算出する従来技術と組み合わせても良い。入力テキストT中の全内容語をwii=1,2,...,nTとする。また、wiの単語重要度をIiとする。T中の異なり内容語をw’ii=1,2,...,nTとする。また、w’iの単語重要度をI’iとする。その際にRを下記の式で算出する。Sw=ΣIii=1,2,...,nTS’w=ΣI’ii=1,2,...,nTR=Sw-S’w重要な話題を示す単語が繰り返し出現しているほど、Rの値は大きくなり、冗長性が高いことを意味する。最終的に、発話内容冗長性特徴量Rの値を出力する。なお、事前に適当な値の閾値XRを設定しておき、RがXRより大きな値であれば、入力テキストは冗長性ありということで1を出力し、RがXR以下であれば、入力テキストは冗長性なしということで0を出力するようにしても良い。閾値XRは事前に学習用対話テキストコーパス50を用いて目的に合わせた適当な値を決めておく。例えば、学習用対話テキストコーパス50に対し、怒っている対話怒り対話とそうでない対話平常対話の発話内容冗長性特徴量を計算しておく。推定精度の適合率を高める場合には、計算した値をもとに厳しい基準の閾値XRを決定しておく。<発話内容情報性特徴量抽出部14>入力:形態素解析結果出力:発話内容情報性特徴量処理内容:話者別のテキストの各形態素解析結果に対して、発話内容冗長性特徴量をそれぞれ計算する。形態素解析された入力テキストTに対して、mTはTに含まれる形態素数とする。例えば、形態素解析された入力テキストTを/請求書/の/金額/が/おかしい/ん/だよ/なんで/こんな/金額/が/請求書/に/載っ/て/いる/ん/だとした場合、形態素数mTの値は18となる。発話内容情報性特徴量は入力テキスト中にどれだけ情報が多く含まれているかを表す指標である。情報を持つ単語として内容語を用いる。そこで、発話内容情報性特徴量Hを下記の式で算出する。H=nT/mTこれは、全形態素中にどれだけ内容語が出現したかを示す割合である。内容語を全く含まなければ、Hの値は0で最小となり、内容語が多く出現しているほど、Hの値は大きい値となる。全て内容語であった場合に、Hの値は1となり、最大となる。上記の例では、Hは6/18≒033となる。Hの値が大きくなるほど、情報性が高い情報量が多いことを意味する。なお、内容語数nTの生値をそのままHの値としても良い。一方、単に内容語の数でHを求めるのではなく、TF-IDFのような単語重要度を算出する従来技術と組み合わせても良い。例えば、Hを下記の式で算出する。Sw=ΣIii=1,2,...,nTH=Sw重要な話題を示す単語が多く出現しているほど、Hの値は大きくなり、情報性が高い情報量が多いことを意味する。最終的に、発話内容情報性特徴量Hの値を出力する。なお、事前に適当な値の閾値XHを設定しておき、HがXHより大きな値であれば、入力テキストは情報性ありということで1を出力し、HがXH以下であれば、入力テキストは情報性なしということで0を出力するようにしても良い。閾値XHは事前に学習用対話テキストコーパス50を用いて目的に合わせた適当な値を決めておく。例えば、学習用対話テキストコーパス50に対し、怒り対話と平常対話の発話内容情報性特徴量を計算しておく。推定精度の適合率を高める場合には、計算した値をもとに厳しい基準の閾値XHを決定しておく。<感情識別部20>入力:話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上出力:感情怒り/平常の推定結果処理内容:話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上を入力として、事前に学習した感情識別器30を用いて、感情の推定を行う。例えば、コールセンタ対話として話者をオペレータと顧客とした場合、各話者それぞれの発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hの計4つのうち,いずれか1つ以上を用いて特徴量ベクトルを生成する。いずれか1つだけを用いた場合は、特徴量ベクトルは特徴量と同義である。生成された特徴量ベクトルをもとに感情識別器30を用いて識別を行い、入力テキストの対話が怒り対話か否かを推定し、推定結果を出力する。ここで、感情識別器へ入力する特徴量ベクトルと、感情識別器生成時に学習された特徴量ベクトルとは、種類が同じものとする。例えば、コールセンタ対話の場合、オペレータの発話内容冗長性特徴量R、顧客の発話内容情報性特徴量Hの2つを用いて特徴量ベクトルを生成した場合には、オペレータの発話内容冗長性特徴量R、顧客の発話内容情報性特徴量Hの2つを用いた特徴量ベクトルを学習した感情識別器を用いる。出力は怒りもしくは平常となる。怒り対話か否かの推定は、各話者別に生成された特徴量ベクトルをもとにそれぞれ識別された結果、少なくとも一方が怒りと判定された場合、対話を怒り対話と推定する。なお、感情識別部20が尤度も併せて算出するものであれば、尤度が事前に定めた閾値以上であった場合、怒りと判定する。閾値は事前に学習用対話テキストコーパス50を用いて調整を行っておく。適合率を優先したい場合には閾値を高め厳しめに設定しておき、再現率を優先したい場合には閾値を低くゆるく設定する。これにより、適合率と再現率のバランスを変えて判定することが可能になる。閾値の値や尤度のレンジなどは、用いる感情識別器30によって異なる。<学習用対話テキストコーパス50>事前処理として、学習に用いる対話テキストコーパス50は、事前に人手で対話や対話中の各発話に怒っている怒っていないとラベル付けされたデータである。<識別器生成部40>入力:話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上出力:感情識別器処理内容:学習用対話テキストコーパス50を使用し、テキスト解析部10の処理により算出された話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上をもとに、感情識別器30を生成する。即ち、怒っている対話と怒っていない対話もしくは怒っている発話を含む対話区間と怒っていない発話を含む対話区間の各特徴量R,Hの値の傾向を学習し、感情識別器30を生成する。感情識別器30を生成する手法として機械学習手法がある。学習アルゴリズムとしては様々なものがあるが、例えば線形判別法やサポートベクターマシン、ニューラルネットなどを用いる。図6はこの発明による怒り感情推定装置の実施例2の機能構成を示したものであり、図7は図6における感情識別器30を生成するための構成を示したものである。この例では入力が実施例1と異なり、対話音声となっており、対話音声を入力として対話テキストと単語毎の認識信頼度を出力する音声認識部を有する。感情識別器30の生成においては図7に示したように学習用対話音声コーパス70が使用される。音声認識部60及び実施例1と処理内容が異なる発話内容冗長性特徴量抽出部13と発話内容情報性特徴量抽出部14について説明する。その他の構成で行われる処理内容は、実施例1と同じである。<音声認識部60>入力:対話音声出力:話者毎の対話テキスト,単語毎の認識信頼度処理内容:対話音声を対話テキストへ変換する。音声をテキスト化する技術として、音声認識技術がある。入力音声が話者別にステレオ録音されている場合はモノラル録音よりも音声認識が容易である。モノラル録音の場合は、話者別に音声を識別するための手段と併用する必要がある。例えば、音声スペクトルを特徴量とし、GMMGaussianMixtureModelを用いる方法などがある。音声認識部60は話者毎の音声認識結果を対話テキストとしたものと音声認識結果の単語毎の認識信頼度を出力する。<発話内容冗長性特徴量抽出部13>入力:形態素解析結果,単語毎の認識信頼度出力:発話内容冗長性特徴量処理内容:音声認識部60からは音声認識結果と共に単語毎の認識信頼度が出力される。認識信頼度とは認識結果の尤もらしさの信頼性を示す値である。認識信頼度が高ければ、認識結果が正しいと推測される。認識信頼度が低ければ、認識結果が誤っていると推測される。従って、この例では、例えば内容語数nTや異なり内容語数nTをカウントする際に、認識信頼度が事前に定めた閾値より低い場合は信頼性が低いとしてカウント対象としない、もしくは認識信頼度が事前に定めた閾値より高い場合のみカウント対象とする。<発話内容情報性特徴量抽出部14>入力:形態素解析結果,単語毎の認識信頼度出力:発話内容情報性特徴量処理内容:発話内容冗長性特徴量抽出部13と同様、音声認識部60から出力される単語毎の認識信頼度をもとに、この例では内容語数nTや形態素数mTをカウントする際に、認識信頼度が事前に定めた閾値より低い場合は信頼性が低いとしてカウント対象としない、もしくは認識信頼度が事前に定めた閾値より高い場合のみカウント対象とする。入力が音声の場合、従来技術である声の高さや大きさなどといった韻律情報を組み合わせて用いても良い。韻律情報は感情の識別に有効であることは一般的に知られている。実施例3では入力された対話音声に対して、韻律的特徴ピッチやパワーなどを計算し、それらの平均値や最大最小値、分散値などを韻律的特徴量として用いる。さらに、動的特徴量としてピッチやパワーなどの微分値や二回微分値も特徴量として用いても良い。これにより、識別性能を向上させることが可能になる。図8はこの発明による怒り感情推定装置の実施例3の機能構成を示したものであり、図9は図8における感情識別器30を生成するための構成を示したものである。この例では韻律的特徴量を抽出する韻律的特徴量抽出部80を有する。韻律的特徴量抽出部80及び実施例2と処理内容が異なる感情識別部20について説明する。その他の構成で行われる処理内容は、実施例2と同じである。<韻律的特徴量抽出部80>入力:対話音声出力:韻律的特徴量処理内容:入力された対話音声に対し、韻律的特徴量を計算する。韻律的特徴とはピッチ声の高さやパワー声の大きさなどである。ピッチやパワーの計算方法としては、従来技術を用いる。実際に用いる韻律的特徴量としては、ピッチやパワーの平均値や最大最小値、分散値などである。さらに、急峻な立ち上がりなど変動の大きさを捉えるために、ピッチやパワーなどの微分値や二回微分値を用いても良い。<感情識別部20>入力:話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上出力:感情怒り/平常の推定結果処理内容:話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上に加え、韻律的特徴量のうちいずれか1つ以上を入力として、事前に学習した感情識別器30を用いて、感情の推定を行う。この例では話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上に加え、韻律的特徴量のうちいずれか1つ以上を用いて特徴量ベクトルを生成する。生成された特徴量ベクトルをもとに感情識別器30を用いて識別を行い、入力音声の対話が怒り対話か否かを推定し、推定結果を怒りもしくは平常として出力する。対話テキスト音声の冒頭から末尾まで全てを用いて全体判定一括判定するのではなく、対話中の任意の対話区間を抽出して各対話区間毎に判定を行い、その結果をもとに最終的に怒り対話か平常対話かの判定を行っても良い。対話中の全区間を用いた判定としないメリットとして、1つの対話中に複数の話題が含まれることがあり、話題の変化がある場合、正しい発話内容冗長性特徴量を計算することができない。このような話題の変化がある場合でも頑健に判定を行うことが可能になる。対話の途中から怒りだしたり、途中で怒りが収まったりすることがある。対話全体で判定を行うと特徴特徴量が鈍ってしまい、誤判定につながる。このような場合に対しても頑健に判定を行うことが可能になる。といったことがある。各対話区間毎に判定を行うこの発明による怒り感情推定装置の実施例4の機能構成を図10に示す。なお、図10では対話テキストが入力されるものとしているが、対話音声を入力として、実施例2に記載の音声認識部60、発話内容冗長性特徴量抽出部13及び発話内容情報性特徴量抽出部14を有する構成としてもよい。また、実施例3に記載の韻律的特徴量を用いる構成としてもよい。実施例4では対話区間を抽出する分析対話区間抽出処理部90と対話感情判定部100を有する。分析対話区間抽出処理部90、対話感情判定部100について説明する。その他の構成で行われる処理内容は、実施例1と同じである。<分析対話区間抽出処理部90>入力:対話テキスト出力:対話区間処理内容:ある事前に定めた長さの対話区間分析対話区間を抽出する。長さの単位としては、例えば発話数などがある。抽出対象とする区間は先頭発話を事前に定めたシフト幅ずつシフトさせ、対話の最後に達するまで繰り返す。分析対話区間の発話数を4顧客発話:2,オペレータ発話:2とし、シフト幅を2顧客発話:1,オペレータ発話:1とした場合の分析対話区間抽出例を図11に示す。対話全体に対し、処理するのではなく、区間を区切って判定を行うことで、対話の一部だけ怒っていたりするような場合でも頑健に判定することが可能となる。長い対話の一部だけ怒っていた場合に、全体の傾向を用いて判定を行うと、怒っていないと判定してしまう可能性がある。またシフトさせていくことで、対話中の怒っている区間を特定することが可能となる。<対話感情判定部100>入力:分析対話区間毎の感情怒り/平常の推定結果出力:対話全体の感情怒り/平常の判定結果処理内容:感情識別部20から出力される分析対話区間毎の感情推定結果怒り/平常をもとに怒り対話か平常対話かの判定を行う。判定の方法としては、事前に定めておいた閾値Xaより怒りとして判定された分析対話区間の数が多ければ怒り対話とするものでも良い。または、数ではなく対話全区間数中の怒りと判定された対話区間の割合を用いても良い。図12はこの実施例4における処理フローを示したものである。怒り感情推定装置に対話テキストが入力されるステップS1と、分析対話区間抽出処理部90は分析対話区間を抽出するステップS2。抽出された分析対話区間はテキスト解析部10に入力されてテキスト解析されステップS3、話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上が感情識別部20に出力される。感情識別部20は感情識別器30を用い、入力された話者毎の発話内容冗長性特徴量R、発話内容情報性特徴量Hのうち、1つ以上を用いて感情識別を行うステップS4。先頭発話から最後の発話に達するまで、ステップS2~S4の処理が繰り返され、対話の最後まで処理するとステップS5、対話感情判定部100は分析対話区間毎の感情識別結果をもとに、怒り対話か平常対話かの感情判定を行いステップS6、その結果を出力するステップS7。以上の処理において、ステップS6で対話感情判定を行う際に、事前にスムージング処理を行っても良い。スムージング処理を行う効果は、誤って判定されてしまった結果の影響を軽減することである。スムージングの方法としては、例えば事前に定めた任意の分析対話区間数スムージング幅を用いて、多数決で多い方の結果を用いるという方法がある。スムージング幅=5前後各2とした場合のスムージング処理例を図13に示す。分析窓1では怒り区間が4つ、平常区間が1つなので、D1は怒り区間となる。分析窓2では怒り区間が3つ、平常区間が2つなので、D2は怒り区間となる。分析窓3では怒り区間が2つ、平常区間が3つである。この際、前のスムージング結果分析窓2におけるD2の結果は反映しない。結果、D3は平常区間となる。なお、前のスムージング結果を反映させても良い。その場合は、分析窓3は怒り区間が3つ、平常区間が2つなので、D3は怒り区間のままとなる。感情識別部20が尤度を結果として出力する場合は、各分析対話区間の尤度の平均値が閾値Xaより大きかった場合を怒り対話とするものでも良い。その際、尤度に対してスムージングを行っても良い。スムージング方法としては、移動平均などがある。なお、感情識別部20から感情を出力として得られるようにすれば、各分析対話区間の感情を順次、得ることができ、これにより怒っている区間を特定することができる。以上、各種実施例で説明したように、この発明では話者別のテキストの形態素解析結果から、同じ内容語の出現頻度を表す発話内容冗長性特徴量と、内容語の出現頻度を表す発話内容情報性特徴量を求め、それら特徴量から感情識別器を用いて怒り対話か平常対話かを推定するものとなっており、よって従来のように感情語辞書は必要ではなく、汎用性に優れ、怒り感情を頑健に推定することができる怒り感情推定装置を得ることができる。上述した怒り感情推定装置、怒り感情推定方法はコンピュータと、コンピュータにインストールされた怒り感情推定プログラムによって実現することができる。コンピュータにインストールされた怒り感情推定プログラムはコンピュータのCPUによって解読されてコンピュータに上述した怒り感情推定方法を実行させる。"