特許 6858721 コンテンツに関する対話を実施可能な対話制御装置、プログラム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6858721

(24)【登録日】2021年3月26日

(45)【発行日】2021年4月14日

(54)【発明の名称】コンテンツに関する対話を実施可能な対話制御装置、プログラム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 40/56 20200101AFI20210405BHJP

   G10L 15/22 20060101ALI20210405BHJP

【ＦＩ】

   G06F40/56

   G10L15/22 300Z

【請求項の数】12

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2018-18933(P2018-18933)

(22)【出願日】2018年2月6日

(65)【公開番号】特開2019-139282(P2019-139282A)

(43)【公開日】2019年8月22日

【審査請求日】2019年12月18日

(73)【特許権者】

【識別番号】000208891

【氏名又は名称】ＫＤＤＩ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100135068

【弁理士】

【氏名又は名称】早原 茂樹

(74)【代理人】

【識別番号】100141313

【弁理士】

【氏名又は名称】辰巳 富彦

(72)【発明者】

【氏名】田原 俊一

(72)【発明者】

【氏名】帆足 啓一郎

【審査官】 長 由紀子

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１６−２１８８４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１７−０６８３５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−２１８５０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１５−２１９５８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 高橋 達 外２名，高齢者の発話機会の増加のためのソーシャルメディア仲介ロボット，電子情報通信学会技術研究報告，日本，一般社団法人電子情報通信学会，２０１２年１０月 ４日，第112巻 第233号，pp.21-26

【文献】 木村 葵 外３名，Ｔｗｉｔｔｅｒとｗｏｒｄ２ｖｅｃを用いた時期に合った返答発話選択手法，言語処理学会第２２回年次大会 発表論文集 ［ｏｎｌｉｎｅ］，日本，言語処理学会，２０１６年 ２月２９日，pp.79-82

【文献】 今井 健太 外２名，複数の対話システムから応答候補文を用いた最適応答文選択手法の性能評価，情報処理学会研究報告 平成２１年度５ ［ＣＤ−ＲＯＭ］，日本，社団法人情報処理学会，２０１０年 ２月１５日，pp.1-7

【文献】 斉藤 いつみ 外３名，崩れ表記語の生成確率を用いた表記正規化と形態素解析，言語処理学会第２１回年次大会 発表論文集 ［ｏｎｌｉｎｅ］，日本，言語処理学会，２０１５年 ３月 ９日，pp.51-54

【文献】 岡見 吉章 外１名，対話の状況を考慮した語彙選択手法〜敬語変換における検討，言語処理学会第１８回年次大会発表論文集 チュートリアル 本会議 ［ＣＤ−ＲＯＭ］，日本，言語処理学会，２０１２年 ３月１３日，pp.213-214

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ ４０／００−５８

Ｇ１０Ｌ １５／２２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンテンツに関する対話を実施可能な対話制御装置であって、
当該コンテンツに関するテキストである関連テキストを取得する関連テキスト取得手段と、
取得された関連テキストにおける極性を決定し、また、当該コンテンツに関するユーザ側の発話を受け取った際、該ユーザ側の発話における極性を決定する極性判定手段と、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話において決定された極性を受け取り、受け取った該極性に基づき決定された極性を有する関連テキストから、当該関連テキストに係る発話であるコンテンツ関連テキスト発話を生成する発話生成手段と、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、当該コンテンツ関連テキスト発話を出力させる発話制御手段と
を有することを特徴とする対話制御装置。

【請求項2】

前記発話生成手段は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話において決定された極性と同じ極性を有する関連テキストから、当該コンテンツ関連テキスト発話を生成することを特徴とする請求項１に記載の対話制御装置。

【請求項3】

当該コンテンツに関するユーザ側の発話と、取得された関連テキストとに含まれる所定の品詞の単語を抽出し、当該ユーザ側の発話と当該関連テキストとの間における当該単語の一致する度合いであるスコアを決定するスコア決定手段を更に有し、
前記発話生成手段は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話との間で最も高い又は所定以上の当該スコアを示す関連テキストから、当該コンテンツ関連テキスト発話を生成する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の対話制御装置。

【請求項4】

当該コンテンツに関するユーザ側の発話と、取得された関連テキストとにおいて、敬語表現が含まれているか否かを判定する敬語表現判定手段を更に有し、
前記発話生成手段は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話における当該判定結果と同じ判定結果を有する関連テキストから、当該コンテンツ関連テキスト発話を生成する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の対話制御装置。

【請求項5】

前記発話生成手段は、当該コンテンツのデータにおけるタイトル又はサマリから、当該コンテンツを提示する発話であるコンテンツ提示発話を生成し、
前記発話制御手段は、当該コンテンツ提示発話を出力させ、当該出力の後に行われた、当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、当該コンテンツ関連テキスト発話を出力させる
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の対話制御装置。

【請求項6】

所定のＳＮＳ（Social Networking Service）におけるユーザのプロフィール情報又は投稿に係る情報から、当該ユーザの趣味嗜好に係る情報を取得する又は決定するユーザ情報取得手段と、
当該ユーザの趣味嗜好に係る情報に関連する又は対応付けられたコンテンツを取得するコンテンツ取得手段と
を更に有し、
前記発話生成手段は、取得された当該コンテンツに係るコンテンツ提示発話を生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の対話制御装置。

【請求項7】

取得された関連テキストから、文字数に係る条件、及び／又は所定の文字若しくは記号を含むか否かに係る条件を満たす関連テキストを選別する関連テキスト選別手段を更に有し、
前記発話生成手段は、選別された関連テキストから、当該コンテンツ関連テキスト発話を生成する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の対話制御装置。

【請求項8】

当該関連テキストが所定以上に連続した文字又は文字列を含む場合、当該関連テキストに対し当該文字又は文字列の連続する度合いを小さくする変更を行う関連テキスト変更手段を更に有することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の対話制御装置。

【請求項9】

取得された関連テキストに含まれる一人称の単語を判別し、複数種の一人称の単語を含む関連テキストを、１種の一人称の単語を含むものへ変更する関連テキスト変更手段を更に有することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の対話制御装置。

【請求項10】

前記関連テキスト取得手段は、当該関連テキストとして、当該コンテンツに係る投稿を、当該コンテンツに係る投稿を含む投稿サイト又は投稿データベースから取得することを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の対話制御装置。

【請求項11】

コンテンツに関する対話を実施可能な装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
当該コンテンツに関するテキストである関連テキストを取得する関連テキスト取得手段と、
取得された関連テキストにおける極性を決定し、また、当該コンテンツに関するユーザ側の発話を受け取った際、該ユーザ側の発話における極性を決定する極性判定手段と、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話において決定された極性を受け取り、受け取った該極性に基づき決定された極性を有する関連テキストから、当該関連テキストに係る発話であるコンテンツ関連テキスト発話を生成する発話生成手段と、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、当該コンテンツ関連テキスト発話を出力させる発話制御手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする対話制御プログラム。

【請求項12】

コンテンツに関する対話を実施可能な装置に搭載されたコンピュータにおいて実施される対話制御方法であって、
当該コンテンツに関するテキストである関連テキストを取得するステップと、
取得された関連テキストにおける極性を決定し、また、当該コンテンツに関するユーザ側の発話を受け取った際、該ユーザ側の発話における極性を決定するステップと、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話において決定された極性を受け取り、受け取った該極性に基づき決定された極性を有する関連テキストから、当該関連テキストに係る発話であるコンテンツ関連テキスト発話を生成するステップと、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、当該コンテンツ関連テキスト発話を出力させるステップと
を有することを特徴とする対話制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ユーザ等との間で対話を行う対話システムの技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ユーザと対話を行い、当該ユーザに種々のサービスを提供可能な対話システムの開発が盛んに進められている。例えば、現在普及しているスマートフォンには、ユーザの発話による問合せに音声で回答し、検索結果等の情報を提供する対話応答機能が常備されているものも少なくない。また例えば、現在話題となっているコミュニケーションロボットは、そのようなタスク型の対話以外にも、ユーザとの間で雑談等の対話を行い、レクリエーションや介護等における様々なニーズに合わせたサービスを提供可能となっている。

【0003】

このような対話システムの開発現場では現在、対話の結果としてユーザの得られる満足度を如何に向上させるかが１つの課題となっている。このような課題に対し、例えば特許文献１には、ユーザの発話に対して自己開示、共感、非共感を要素とする応答のタイプを決定し、データベースの中から応答のタイプに応じて単語を選択し、装置側の応答を生成する対話装置が開示されている。

【0004】

具体的には、ユーザの発話を解析して対話行為タイプを決定し、ドメイン知識データベースを参照して応答可能な対話行為タイプ列を取得し、設定パラメータから自己開示および共感の対話行為を行う生起確率を算出している。その後、取得した対話行為タイプ列と生起確率とのそれぞれで表現される自己開示及び共感の特徴量を比較して、両特徴量が合致する対話行為タイプ列を選択し、付随情報を付加して対話行為列を生成し、生成した対話行為列を自然な文章に変換して、音声またはテキストによりユーザに提示するのである。

【0005】

また、例えば非特許文献２には、ユーザの発話を特徴量に変換したものと、ユーザの発話に対するシステムの相槌とを分類機に学習させ、ユーザの発話に適した相槌を予測する対話システムが開示されている。

【0006】

さらに、例えば非特許文献３には、ユーザの発話内容に対し、同意を示す応答、又はユーザの発話の一部分を繰り返す応答、又は先行発話の詳細を問う応答を行うことが可能な対話システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】特開２０１０−１４０２８２号公報

【非特許文献】

【0008】

【非特許文献1】山口貴史，井上昂治，吉野幸一郎，高梨克也，Nigel G. Ward，河原 達也，「傾聴対話システムのための言語情報と韻律情報に基づく多様な形態の相槌の生成」，人工知能学会論文誌，２０１６年，３１巻，４号，ページ：Ｃ−Ｇ３１ １０

【非特許文献2】石田真也，井上昂治，中村静，高梨克也，河原達也，「傾聴対話システムのための多様な聞き手応答の生成」，情報処理学会全国大会講演論文集，２０１６年，７８巻，２号，２５１３〜２５１４頁

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

しかしながら、上述したような従来技術をもってしても、ユーザの満足度が上がらず対話の活性化が促進しないといった問題を、十分に解消したとはいえないのが現状である。

【0010】

例えば特許文献１に開示された技術は、装置側の応答を生成する際、ドメイン知識データベースの中から単語を選択する手法を採用している。しかしながらこのような手法では、データベースに登録されている単語しか選択することができない。その結果、応答におけるバリエーションの数が限定されてしまう。

【0011】

このような応答バリエーションの数が限定されてしまう問題は、非特許文献２に開示された技術でも同様に存在する。この技術では、ユーザの発話に適した相槌が予測され、システム側の応答に利用されている。しかしながら、学習機に学習させ得る相槌は、所定数分だけでありその数に限りがある。その結果、応答のバリエーションが乏しいことになってしまう。

【0012】

いずれにしても、応答バリエーションの数が限定されることによって、バラエティ豊かな応答が実施できなくなり、そのような対話の結果として多くの場合、ユーザは共感を得ることができない。その結果、ユーザの満足度が低下し対話の活性化が妨げられる可能性が生じてしまう。

【0013】

さらに、非特許文献３に開示された技術は、非特許文献２の技術も同様であるが、ユーザ側の肯定的又は否定的な発話に対し、システム側がそれに合わせて肯定的又は否定的に応答することができない。そのような対話の結果としても多くの場合、ユーザは共感を得ることができず、結果的に、ユーザの満足度が低下し対話の活性化が妨げられる可能性が生じてしまうのである。

【0014】

そこで、本発明は、対話におけるユーザの共感度がより向上する応答を実施することが可能な対話制御装置、対話制御プログラム、及び対話制御方法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】

【0015】

本発明によれば、コンテンツに関する対話を実施可能な対話制御装置であって、
当該コンテンツに関するテキストである関連テキストを取得する関連テキスト取得手段と、
取得された関連テキストにおける極性を決定し、また、当該コンテンツに関するユーザ側の発話を受け取った際、このユーザ側の発話における極性を決定する極性判定手段と、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話において決定された極性を受け取り、受け取ったこの極性に基づき決定された極性を有する関連テキストから、当該関連テキストに係る発話であるコンテンツ関連テキスト発話を生成する発話生成手段と、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、当該コンテンツ関連テキスト発話を出力させる発話制御手段と
を有する対話制御装置が提供される。

【0017】

また、本発明による対話制御装置の一実施形態において、発話生成手段は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話において決定された極性と同じ極性を有する関連テキストから、当該コンテンツ関連テキスト発話を生成することも好ましい。

【0018】

さらに、本発明による対話制御装置の他の実施形態として、本装置は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話と、取得された関連テキストとに含まれる所定の品詞の単語を抽出し、当該ユーザ側の発話と当該関連テキストとの間における当該単語の一致する度合いであるスコアを決定するスコア決定手段を更に有し、
発話生成手段は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話との間で最も高い又は所定以上の当該スコアを示す関連テキストから、当該コンテンツ関連テキスト発話を生成することも好ましい。

【0019】

また、本発明による対話制御装置の更なる他の実施形態として、本装置は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話と、取得された関連テキストとにおいて、敬語表現が含まれているか否かを判定する敬語表現判定手段を更に有し、
発話生成手段は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話における当該判定結果と同じ判定結果を有する関連テキストから、当該コンテンツ関連テキスト発話を生成することも好ましい。

【0020】

さらに、本発明による対話制御装置において、発話生成手段は、当該コンテンツのデータにおけるタイトル又はサマリから、当該コンテンツを提示する発話であるコンテンツ提示発話を生成し、
発話制御手段は、当該コンテンツ提示発話を出力させ、当該出力の後に行われた、当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、当該コンテンツ関連テキスト発話を出力させることも好ましい。

【0021】

また、本発明による対話制御装置の更なる他の実施形態として、本装置は、所定のＳＮＳ（Social Networking Service）におけるユーザのプロフィール情報又は投稿に係る情報から、当該ユーザの趣味嗜好に係る情報を取得する又は決定するユーザ情報取得手段と、当該ユーザの趣味嗜好に係る情報に関連する又は対応付けられたコンテンツを取得するコンテンツ取得手段とを更に有し、
発話生成手段は、取得された当該コンテンツに係るコンテンツ提示発話を生成することも好ましい。

【0022】

さらに、本発明による対話制御装置の更なる他の実施形態として、本装置は、取得された関連テキストから、文字数に係る条件、及び／又は所定の文字若しくは記号を含むか否かに係る条件を満たす関連テキストを選別する関連テキスト選別手段を更に有し、
発話生成手段は、選別された関連テキストから、当該コンテンツ関連テキスト発話を生成することも好ましい。

【0023】

また、本発明による対話制御装置の更なる他の実施形態として、本装置は、当該関連テキストが所定以上に連続した文字又は文字列を含む場合、当該関連テキストに対し当該文字又は文字列の連続する度合いを小さくする変更を行う関連テキスト変更手段を更に有することも好ましい。

【0024】

さらに、本発明による対話制御装置の更なる他の実施形態として、本装置は、取得された関連テキストに含まれる一人称の単語を判別し、複数種の一人称の単語を含む関連テキストを、１種の一人称の単語を含むものへ変更する関連テキスト変更手段を更に有することも好ましい。

【0025】

また、本発明による対話制御装置において、関連テキスト取得手段は、当該関連テキストとして、当該コンテンツに係る投稿を、当該コンテンツに係る投稿を含む投稿サイト又は投稿データベースから取得することも好ましい。

【0026】

本発明によれば、また、コンテンツに関する対話を実施可能な装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
当該コンテンツに関するテキストである関連テキストを取得する関連テキスト取得手段と、
取得された関連テキストにおける極性を決定し、また、当該コンテンツに関するユーザ側の発話を受け取った際、このユーザ側の発話における極性を決定する極性判定手段と、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話において決定された極性を受け取り、受け取ったこの極性に基づき決定された極性を有する関連テキストから、当該関連テキストに係る発話であるコンテンツ関連テキスト発話を生成する発話生成手段と、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、当該コンテンツ関連テキスト発話を出力させる発話制御手段と
してコンピュータを機能させる対話制御プログラムが提供される。

【0027】

本発明によれば、さらに、コンテンツに関する対話を実施可能な装置に搭載されたコンピュータにおいて実施される対話制御方法であって、
当該コンテンツに関するテキストである関連テキストを取得するステップと、
取得された関連テキストにおける極性を決定し、また、当該コンテンツに関するユーザ側の発話を受け取った際、このユーザ側の発話における極性を決定するステップと、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話において決定された極性を受け取り、受け取ったこの極性に基づき決定された極性を有する関連テキストから、当該関連テキストに係る発話であるコンテンツ関連テキスト発話を生成するステップと、
当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、当該コンテンツ関連テキスト発話を出力させるステップと
を有する対話制御方法が提供される。

【発明の効果】

【0028】

本発明の対話制御装置、対話制御プログラム、及び対話制御方法によれば、対話におけるユーザの共感度がより向上する応答を実施することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】本発明による対話制御装置の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。

【図2】極性判定部による極性判定結果の取り扱いについての一実施形態を示す模式図である。

【図3】敬語表現判定部による敬語表現判定結果の取り扱いについての一実施形態を示す模式図である。

【図4】スコア決定部によるスコア決定処理の一実施形態を説明するための機能ブロック図である。

【図5】ユーザインタフェースがタッチパネル・ディスプレイである場合の発話入出力例を示す模式図である。

【図6】本発明による対話制御方法の一実施形態を概略的に示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0030】

以下では、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。

【0031】

［対話制御装置］
図１は、本発明による対話制御装置の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。

【0032】

図１によれば、本発明の一実施形態としての対話制御装置１は、ユーザとの間で、スピーカ・マイクやタッチパネル・ディスプレイといったユーザインタフェース（ＵＩ）１０２を介して対話を実施可能な装置であり、特に、対話におけるユーザの共感度がより向上するような装置側の応答を出力可能となっている。

【0033】

また、本実施形態において実施される対話は、何らかのコンテンツに関する対話となる。ここでコンテンツとしては、ニュース記事や、解説記事、評論、さらにはエッセイといった何らかの事柄について述べられた内容のテキストを含むデータであって、例えば、通信ネットワークを介して取得されるウェブサイトやデータベース等のデータを採用することができる。

【0034】

同じく図１に示すように、対話制御装置１は、本実施形態において通信インタフェース１０１を備えており、通信ネットワーク上に設置された、
（ａ）デジタルコンテンツ配信事業者の運営する種々のコンテンツ（例えばニュース記事データ）を配信・提供可能なコンテンツサーバ２や、
（ｂ）ＳＮＳ（Social Networking Service）投稿データを配信・提供可能なＳＮＳサーバ３
と通信接続して、コンテンツやＳＮＳ投稿データを取得することができる。

【0035】

ちなみに、この後詳細に説明するが、対話制御装置１は、対話に係るコンテンツに関するテキストである「関連テキスト」を取得し、ユーザの共感度をより向上させる応答を生成する際、この「関連テキスト」を活用することを特徴としている。

【0036】

ここで、この「関連テキスト」として、上記（ｂ）のＳＮＳサーバ３から取得されるＳＮＳ投稿を採用することができる。勿論他にも、種々の投稿サイトサーバ、ブログ(Web-log)サーバ、掲示板サーバや、レビューサイトサーバ、さらにはtwitter（登録商標）サイトサーバ等から取得される、投稿、ブログ、掲示板コメント・スレッドや、レビュー、さらにはツイート等を採用することも可能である。

【0037】

また、投稿やコメント等を、配信・提供サーバから取得する以外にも、予め設置・準備された投稿・コメントデータベース（ＤＢ）から取得して「関連テキスト」とすることも可能である。さらに言えば、コンテンツと対応する「関連テキスト」とが対応付けて管理され、配信・公開されるサイトサーバ、例えばYouTube（登録商標）サイトサーバから、コンテンツ及び「関連テキスト」を取得することも好ましい。

【0038】

具体的に、対話制御装置１は、
（Ａ）対話に係るコンテンツに関するテキストである「関連テキスト」を取得し、
（Ｂ）取得された「関連テキスト」から、当該「関連テキスト」に係る発話である「コンテンツ関連テキスト発話」を生成し、
（Ｃ）当該コンテンツに関するユーザ側の発話に対する応答として、生成した「コンテンツ関連テキスト発話」を出力する
ことに特徴を有している。

【0039】

ここで（Ｂ）の「関連テキスト」は、上述したように、コンテンツに係る投稿を含む投稿サイト（例えばＳＮＳサーバ３が提供するＳＮＳ投稿サイト）から取得可能である。例えば、「＊＊選手が金メダルを獲得！」とのタイトルを含むニュース記事（コンテンツ）を見たユーザによる、その感想を述べた「＊＊選手はメダルを獲ると思ってたよ」とのＳＮＳ投稿は、このニュース記事の「関連テキスト」となる。

【0040】

また、変更態様として、コンテンツに対してユーザが行った音声によるコメントをテキストデータに変換したものを、「関連テキスト」として採用することも可能である。例えば、テレビやラジオ等におけるニュース番組においてコメンテータが音声によるコメントを行った際、このコメントの音声データをテキストに落として「関連テキスト」としてもよい。

【0041】

さらには、ニュース記事のタイトル名となるようなキーワードを、twitter（登録商標）サイトサーバ等のＡＰＩ(Application Programing Interface)に入力し、ニュースサイトのニュース記事を取得するとともに、そのニュースに対するコメントに相当するツイートを「関連テキスト」として取得することも可能となる。

【0042】

いずれにしても、このような「関連テキスト」は、対話における話題（又はその一部）となるコンテンツの内容に対し、種々の人間がそれぞれ感じること、想うことや、考えること、さらには思うことについて表明した内容を含んでいる。対話制御装置１は、そのような表明内容を有する「関連テキスト」から、対話先であるユーザの発話に対する応答用の「コンテンツ関連テキスト発話」を生成することによって、コンテンツの内容に対するユーザの感想や考えに応じた又は沿った応答、言い換えればユーザの共感度がより向上する応答を実施することを可能とするのである。

【0043】

また、特定のコンテンツの内容に関する対話において、ユーザ側の発話に対し、装置側がユーザに共感を持たせ得る応答を行うことは、ユーザの満足度を向上させ、本装置を用いたコミュニケーションを活性化させることにもつながるのである。

【0044】

さらに、「関連テキスト」として例えばＳＮＳ投稿等を採用した場合、対話の話題（又はその一部）となるようなコンテンツの内容に対し、通常は多数の、しかも（肯定的か否定的かを示す）極性に関して様々な内容の投稿が、適宜取得可能となっている。したがって、そのような投稿の中から極性等を勘案し、より好適な投稿を選択して応答生成に用いることにより、より高い共感度を実現することも可能となるのである。

【0045】

［装置機能構成］
同じく図１の機能ブロック図によれば、対話制御装置１は、通信インタフェース１０１と、ユーザインタフェース（ＵＩ）１０２と、コンテンツデータベース（ＤＢ）１０３と、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４と、対話シナリオＤＢ１０５と、プロセッサ・メモリとを有する。

【0046】

ここで、このプロセッサ・メモリは、本発明による対話制御プログラムの一実施形態を保存しており、また、コンピュータ機能を有していて、この対話制御プログラムを実行することによって、対話制御処理を実施する。したがって、対話制御装置１は、本発明による対話制御プログラムを搭載した、例えばスマートフォン、タブレット型若しくはノート型コンピュータ、ウェアラブル端末又はパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）等とすることができる。ちなみに、この対話制御プログラムは、例えば装置１がスマートフォン等の端末である場合に、所定のアプリ配信サーバから配信された対話アプリであってもよい。

【0047】

さらに、このプロセッサ・メモリは、機能構成部として、ユーザ情報取得部１１１と、コンテンツ取得部１１２と、関連テキスト取得手段としての投稿取得部１１３と、関連テキスト選別手段としての投稿選別部１１４と、関連テキスト変更手段としての投稿変更部１１５と、極性判定部１１６と、敬語表現判定部１１７と、スコア決定部１１８と、コンテンツ提示発話生成部１２１ａ及び（関連テキストに関連する発話生成手段としての）投稿発話生成部１２１ｂを含む発話生成部１２１と、発話制御部１２２と、入出力制御部１２３と、通信制御部１３１とを有する。

【0048】

なお、これらの機能構成部は、プロセッサ・メモリに保存された対話制御プログラムの機能と捉えることができ、また、図１における対話制御装置１の機能構成部間を矢印で接続して示した処理の流れは、本発明による対話制御方法の一実施形態としても理解される。

【0049】

同じく図１において、ユーザ情報取得部１１１は、対話先であるユーザについての、所定のＳＮＳに登録されたプロフィール情報から、又は当該ユーザによるＳＮＳ投稿に係る情報から、当該ユーザの趣味嗜好に係る情報を取得若しくは決定する。この趣味嗜好に係る情報は、この後説明するコンテンツ取得部１１２において、対話の話題となるコンテンツを取得する際に使用される。

【0050】

具体的に、ユーザ情報取得部１１１は例えば、所定のＳＮＳに係るサーバ（例えばＳＮＳサーバ３）から、ユーザによって登録された当該ユーザのプロフィール情報のテキストデータと、ユーザによって投稿された投稿のテキストデータとを、例えば当該サーバが提供する所定のＡＰＩを用いて又はブラウザによって取得する。

【0051】

次いで、ユーザ情報取得部１１１は、これらのテキストデータを合わせて１つの文書データとした上で、例えばＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）手法を用いてこの文書から特徴度を抽出し、tf-idfスコアが上位の単語の中から、例えば趣味嗜好に係る単語の辞書を用いて、ユーザの趣味嗜好に係る情報となるものを選択してもよい。

【0052】

コンテンツ取得部１１２は、コンテンツサーバ２から、通信インタフェース１０１及び通信制御部１３１を介し、対話の話題となるコンテンツを取得する。または、外部から予め取得されたコンテンツを保存・管理しているコンテンツＤＢ１０３から、コンテンツを取得してもよい。ここで、コンテンツ取得部１１２は例えば、話題に関連する所定のキーワードを検索キーとし、コンテンツサーバ２の提供する検索用ＡＰＩを用いて、話題として好適なコンテンツを取得してもよい。

【0053】

また１つの好適な実施態様として、コンテンツ取得部１１２は、ユーザ情報取得部１１１で取得されたユーザの趣味嗜好に係る情報に関連する又は対応付けられたコンテンツを取得することも好ましい。具体的には、コンテンツがタイトル、サマリや、本文等で構成されたテキストデータを含む場合、取得されたユーザの趣味嗜好に係る情報を表す単語を検索キーとして、所定のテキストデータ部分に当該単語を（例えば所定頻度以上）含むコンテンツを選択して取得してもよい。例えば、コンテンツがニュース記事や公開映画情報であって、ユーザの趣味嗜好が「自動車」の場合に、「自動車」や関連単語である「乗用車」等を検索キーとして検索を行い、当該記事や当該情報のタイトルにこれらの検索キーが含まれるものを１つ取得することができる。

【0054】

以上説明したように選択されたコンテンツに基づき、コンテンツ提示発話を出力することによって、ユーザが対話に積極的に参加し、自らの感情を表明する発話を行う可能性が高まるので、その後の応答によって対話における共感度を高め得る状況をつくることが可能となるのである。

【0055】

さらに変更態様として、例えばコンテンツＤＢ１０３に保存されているコンテンツ毎に、その内容を特徴づけるキーワードが予め付与されている場合に、コンテンツ取得部１１２は、ユーザの趣味嗜好に係る情報と一致する又は関連しているキーワードの付与されたコンテンツを、コンテンツＤＢ１０３から取得することもできる。

【0056】

同じく図１において、発話生成部１２１のコンテンツ提示発話生成部１２１ａは、コンテンツ取得部１１２で取得されたコンテンツから、当該コンテンツ（の内容）を提示する発話である「コンテンツ提示発話」を生成する。具体的には、例えば簡便な方法ではあるが、
（ａ）コンテンツのテキストデータにおけるタイトル若しくはサマリ、又はそこから（例えば時事用語を登録した辞書を用いて）抽出した単語（群）と、
（ｂ）所定の発話テンプレートと
を用いてコンテンツ提示発話を生成してもよい。例えば、コンテンツがニュース記事であってそのタイトルが「＊＊高速道路で車が炎上！」である場合、コンテンツ提示発話として「＊＊高速道路で車が炎上！というニュースがあるよ」といった発話を生成することができる。また、「＊＊高速道路について報道されているよ」といった発話も生成可能である。

【0057】

次いで、生成されたコンテンツ提示発話は、後に詳細に説明する発話制御部１２２、入出力制御部１２３及びＵＩ１０２を介し、ユーザに向けて出力される。ここで、例えばＵＩ１０２がタッチパネル・ディススレイである場合、コンテンツ提示発話は、入出力制御部１２３でディスプレイ表示データに変換されてディスプレイに発話文として表示されてもよい。また、ＵＩ１０２がスピーカ・マイクである場合は、入出力制御部１２３で音声データに変換されてスピーカから音声として出力されることもできる。

【0058】

さらに、発話制御部１２２は、上述したようにコンテンツ提示発話を出力させた後、この出力（装置側発話）を受けて行われた、当該コンテンツに関するユーザ側の発話を、ＵＩ１０２を介して受け取る。この際、ＵＩ１０２がタッチパネル・ディススレイである場合、このユーザ側の発話は、例えばユーザによるタッチパネル入力データとして入力され、入出力制御部１２３でテキストデータに変換されて発話制御部１２２へ出力される。また、ＵＩ１０２がスピーカ・マイクである場合は、ユーザ側の発話は、マイクを介して音声データとして入力され、入出力制御部１２３でテキストデータに変換されて発話制御部１２２へ出力されることになる。

【0059】

同じく図１において、投稿取得部１１３は、「関連テキスト」としてのＳＮＳ投稿を取得する関連テキスト取得手段である。ここで、対話の話題となるコンテンツに関する「関連テキスト」は、上述したように様々な手法で取得可能であるが、本実施形態において投稿取得部１１３は、当該コンテンツに係るコンテンツサイトにおけるウェブページ上のＳＮＳリンクアイコンを介して生成されたＳＮＳ投稿を、関連テキストとして取得する。いずれにしても、投稿取得部１１３では通常、複数の（多くの場合多数の）ＳＮＳ投稿（関連テキスト）が取得されることになる。

【0060】

投稿選別部１１４は、取得されたＳＮＳ投稿（関連テキスト）から、
（ａ）文字数に係る条件、及び
（ｂ）所定の文字若しくは記号を含むか否かに係る条件
のうちのいずれか一方又は両方を満たすＳＮＳ投稿（関連テキスト）を選択する関連テキスト選別手段である。本実施形態において、後に説明する発話生成部１２１は、少なくともここで選別されたＳＮＳ投稿（関連テキスト）のうちのいずれかから、コンテンツ関連テキスト発話を生成するのである。

【0061】

具体的に上記条件（ａ）の例として、投稿選別部１１４は、構成する文字数が所定閾値（例えば60文字）以内のＳＮＳ投稿を選択する（所定閾値を超えるものを除外する）ことができる。これは、この後ＳＮＳ投稿から生成されるコンテンツ関連テキスト発話のデータ量が増えて、ユーザが長文を読んだり相当量の音声を聞いたりする必要が生じ、対話の快適性が低下してしまう事態を回避するための措置である。ここで、この文字数閾値は、例えば、（趣味嗜好情報とともに取得された）ユーザの属性情報やコンテンツの種別によって異なる値が設定されてもよい。

【0062】

さらに、投稿選別部１１４は上記条件（ｂ）の例として、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を示すための「http://」等の文字を含むＳＮＳ投稿を除外する（含まないものを選択する）ことも好ましい。またＵＲＬ以外にも、生成されるコンテンツ関連テキスト発話が装置側の発話として相応しくない内容となるような文字や記号、または発話化（言語化）が困難な文字や記号を含むＳＮＳ投稿を除外してもよい。

【0063】

投稿変更部１１５は、取得された（または、更に投稿選別部１１４で選択された）ＳＮＳ投稿（関連テキスト）について、
（ａ）当該ＳＮＳ投稿（関連テキスト）が所定以上に連続した文字又は文字列を含む場合に、このＳＮＳ投稿（関連テキスト）に対し、これらの文字又は文字列の連続する度合いを小さくする変更を行う変更処理、及び
（ｂ）当該ＳＮＳ投稿（関連テキスト）に含まれる一人称の単語を判別して、複数種の一人称の単語を含むＳＮＳ投稿（関連テキスト）を、１種の一人称の単語を含むものへ変更する変更処理
のうちのいずれか一方又は両方を実施する関連テキスト変更手段である。

【0064】

具体的に上記条件（ａ）の例として、投稿変更部１１５は、ＳＮＳ投稿において、文字又は文字列が所定閾値（例えば3つ）を超える数だけ連続して現れる部分（例えば「！！！！！！！」）が存在する場合、この連続した部分を、3つ分だけ連続したもの（例えば「！！！」）に変更することも好ましい。これにより、対話を進めるにあたり不要な表示や無駄な音声出力を抑制することができる。

【0065】

また、上記条件（ｂ）として、投稿変更部１１５は例えば、ＳＮＳ投稿の中に、「僕」及び「俺」といった異なる複数の一人称の単語が存在する場合、それらの一人称の単語を、１つの一人称の単語、例えば「私」に置換する変更処理を実施することも好ましい。これにより、装置側の発話に一貫性を持たせることが可能となる。例えば、「私もその件に関しては驚きました。」との装置側の発話の後に同じく装置側の発話として「僕も今後やってみようと思います。」を出力してしまい、話し相手が変わったような不自然さをユーザが感じてしまう事態を、回避することが可能となる。

【0066】

同じく図１において、極性判定部１１６は、
（ａ）発話制御部１２２から出力されたコンテンツに関するユーザ側の発話と、
（ｂ）取得された（または、更に投稿選別部１１４で選択され投稿変更部１１５を経た）ＳＮＳ投稿（関連テキスト）と
のそれぞれにおける「極性」を判定する。

【0067】

ここで本実施形態では、この「極性」として、ポジティブ（Pos）、ネガティブ（Neg）及びニュートラル（Neu）の３分類モデルを採用している。このうち、ポジティブのＳＮＳ投稿はコンテンツに対して肯定的な内容を有し、ネガティブのＳＮＳ投稿はコンテンツに対して否定的な内容を有し、ニュートラルのＳＮＳ投稿は、そのいずれでもない内容を有するものとなる。当然に、極性としてこれとは別の指標を採用してもよい。例えば、Ekmanの７分類モデルや、その他の公知の感情・表情カテゴリモデルが採用可能である。

【0068】

いずれにしても、この後詳細に説明を行うが、発話生成部１２１は、コンテンツに関するユーザ側の発話の極性に基づいて決定された極性を有するＳＮＳ投稿（関連テキスト）から、コンテンツ関連テキスト発話を生成するのである。

【0069】

ここで、上記（ａ）のユーザ側発話や、上記（ｂ）のＳＮＳ投稿における極性判定は、
例えばＳＶＭ（Support Vector Machine）等の判定器を利用して行うことも好ましい。この場合、ユーザ側発話やＳＮＳ投稿のテキストデータと、当該データに対する正解としての極性との組を多数用意し、これらの組をもって判別器に予め学習させておき、この学習済みの判別器をもって極性判定を行うことになる。また、他の方法として、当該テキストデータに対し形態素解析を行い、単語の極性を収録した辞書を用いて、当該テキストデータを構成する単語の極性から、データ全体の極性判定を行うことも可能である。

【0070】

図２は、極性判定部１１６による極性判定結果の取り扱いについての一実施形態を示す模式図である。

【0071】

図２によれば、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４（図１）は、極性判定部１１６による各ＳＮＳ投稿に対する極性判定の結果を、極性判定部１１６から入力し、当該ＳＮＳ投稿に紐づけて記録している。より具体的に、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４は、コンテンツ（情報）毎に、当該コンテンツ（情報）に関連するＳＮＳ投稿（のテキストデータ）を対応付けて保存しているが、これらのＳＮＳ投稿の各々に、その極性判定結果を紐づけて記録（マーキング）しているのである。ここで、図２における「Pos」、「Neg」及び「Neu」はそれぞれ、極性がポジティブ、ネガティブ及びニュートラルであることを示している。

【0072】

なお、この図２に示したように、上記（ｂ）のＳＮＳ投稿における極性判定は、取得された（または、更に投稿選別部１１４で選択され投稿変更部１１５を経た）複数の（多数の）ＳＮＳ投稿に対して予め実施しておくことも好ましい。勿論、ユーザ側の発話を受けて応答を生成する際、応答発話生成用の候補となるＳＮＳ投稿の極性判定を、リアルタイムに実施することも可能である。

【0073】

しかしながら、複数の（多数の）ＳＮＳ投稿に対する極性判定を予め行っておくことによって、ユーザ側発話を受けた際、直ちに応答発話生成用のＳＮＳ発話を選択し、より短時間で応答発話を出力して、より円滑な対話を実現することが可能となるのである。ちなみにこの場合、極性判定部１１６による極性判定処理が終了し、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４に判定結果が登録された後に、発話制御部１２２が、コンテンツ提示発話をユーザに向けて出力させることも好ましい。

【0074】

図１に戻って、敬語表現判定部１１７は、
（ａ）発話制御部１２２から出力されたコンテンツに関するユーザ側の発話と、
（ｂ）取得された（または更に投稿選別部１１４で選択され投稿変更部１１５を経た、または更に極性判定処理を受けた）ＳＮＳ投稿（関連テキスト）と
のそれぞれにおいて、敬語表現が含まれているか否かを判定する。

【0075】

ちなみにこの後詳細に説明を行うが、発話生成部１２１は、コンテンツに関するユーザ側の発話における敬語表現判定結果と同じ判定結果を有するＳＮＳ投稿（関連テキスト）から、コンテンツ関連テキスト発話を生成するのである。

【0076】

例えば対話の中でユーザ側が敬語表現によって発話を行っている場合に、装置側が、敬語表現ではない例えば平常表現によって発話を出力することは、対話を不自然にしてしまう。またその逆に、平常表現に対し敬語表現を出力することも、同じく不自然な対話をもたらしてしまう。したがって、自然な対話を行うためには、ユーザ側が敬語表現／平常表現で発話したら、装置側もそれに合わせて敬語表現／平常表現の発話を出力すべきである。この点、上述したように敬語表現判定結果を利用して装置側発話を生成することによって、ユーザに違和感を覚えさせない自然な対話が実現可能となるのである。

【0077】

敬語表現判定部１１７は具体的に、上記（ａ）のユーザ側発話や上記（ｂ）のＳＮＳ投稿の本文を構成する文（特に文末）における表現が敬語表現であるか否かの判定を行う。

【0078】

ここで、例えばオープンソースの形態素解析エンジンであるMeCabを用いて当該本文のテキストを形態素に分解し、品詞が助動詞であって且つ原型が「です」や「ます」である形態素等、敬語表現に係る所定条件を満たす形態素が含まれているか否かを判定することも好ましい。この場合、そのような形態素が含まれていれば、当該コンテンツやＳＮＳ投稿は敬語表現を含む（敬）と判定され、一方、含まれていなければ敬語表現を含まない（平：平常表現）と判定されることになる。

【0079】

図３は、敬語表現判定部１１７による敬語表現判定結果の取り扱いについての一実施形態を示す模式図である。

【0080】

図３によれば、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４（図１）は、敬語表現判定部１１７による各ＳＮＳ投稿に対する敬語表現判定の結果を、敬語表現判定部１１７から入力し、当該ＳＮＳ投稿に紐づけて記録している。

【0081】

より具体的に、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４は、コンテンツ（情報）毎に、当該コンテンツ（情報）に関連するＳＮＳ投稿であって、各々上述した極性判定結果が紐づけられたＳＮＳ投稿（のテキストデータ）を対応付けて保存している。ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４は、これらのＳＮＳ投稿の各々に対しさらに、当該ＳＮＳ投稿に対する敬語表現判定の結果を紐づけて記録（マーキング）しているのである。ここで、図３における「敬」は、当該ＳＮＳ投稿が敬語表現を含むことを示しており、一方、「平」は、当該ＳＮＳ投稿が敬語表現を含まないことを示している。

【0082】

なお、この図３に示したように、上記（ｂ）のＳＮＳ投稿における敬語表現判定は、取得された（または更に投稿選別部１１４で選択され投稿変更部１１５を経た、または更に極性判定処理を受けた）複数の（多数の）ＳＮＳ投稿に対して予め実施しておくことも好ましい。勿論、ユーザ側の発話を受けて応答を生成する際、応答発話生成用の候補となるＳＮＳ投稿の敬語表現判定を、リアルタイムに実施することも可能である。

【0083】

しかしながら、複数の（多数の）ＳＮＳ投稿に対する敬語表現判定を予め行っておくことによって、ユーザ側発話を受けた際、直ちに応答発話生成用のＳＮＳ発話を選択し、より短時間で応答発話を出力して、より円滑な対話を実現することが可能となるのである。ちなみにこの場合も、敬語表現判定部１１７による敬語表現判定処理が終了し、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４に判定結果が登録された後に、発話制御部１２２が、コンテンツ提示発話をユーザに向けて出力されることも好ましい。

【0084】

図１に戻って、スコア決定部１１８は、
（ａ）発話制御部１２２から出力されたコンテンツに関するユーザ側の発話と、
（ｂ）取得された（または更に投稿選別部１１４で選択され投稿変更部１１５を経た、または更に極性判定処理及び／又は敬語表現判定処理を受けた）ＳＮＳ投稿（関連テキスト）と
のそれぞれにおいて、含まれる所定の品詞の単語を抽出し、当該ユーザ側の発話と当該ＳＮＳ投稿（関連テキスト）との間における当該単語の一致する度合いである「スコア」を決定する。

【0085】

図４は、スコア決定部１１８によるスコア決定処理の一実施形態を説明するための機能ブロック図である。

【0086】

図４に示すように、スコア決定部１１８は機能構成部として、ユーザ発話動詞等抽出部１１８ａ、投稿動詞等抽出部１１８ｂ及びスコア付与部１１８ｃを有する。このうち、ユーザ発話動詞等抽出部１１８ａ及び投稿動詞等抽出部１１８ｂは、それぞれ上記（ａ）のユーザ側発話のテキストデータ、及び上記（ｂ）のＳＮＳ投稿のテキストデータ中に出現する、品詞が動詞、形容詞又は形容動詞である単語（スコア単語）を抽出する。

【0087】

次いで、スコア付与部１１８ｃは、ＳＮＳ投稿から抽出された全てのスコア単語のうち、ユーザ側発話から抽出されたスコア単語のいずれかと一致するものの割合（例えば全てが一致すれば1であって一致するものがない場合には0となる値）を算出し、当該割合をスコアとして、このＳＮＳ投稿に付与（マーキング）する。

【0088】

ここで変更態様として、予め設定された類義語辞書を利用し、ユーザ側発話から抽出されたスコア単語のいずれかと一致又は類似するスコア単語の割合をスコアとすることも可能である。いずれにしても、ＳＮＳ投稿に対するスコアは、図２の極性や図３の敬語表現と同様、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４に保存されたＳＮＳ投稿の各々について、付与され登録されることも好ましい。

【0089】

ちなみに、スコア算出のための所定品詞として、動詞、形容詞及び形容動詞を設定したのは、通常の会話のテキスト中で、発話者の感情にかかわる単語の品詞は多くの場合、動詞、形容詞又は形容動詞であるからである。ユーザの抱く共感度とは、対話先（装置１）との間で感情を共有する感覚の度合いのことであるが、ユーザ側発話において感情表現が込められている可能性の高いこれらの品詞の単語を、装置側が繰り返す形で又は応じる形で応答することによって、ユーザの共感度をより高めることが可能となるのである。

【0090】

ただし、場合によっては、例えば発話者の感情にかかわる（「犬」や「猫」といった）対象物を指し示す名詞の単語が、装置側の発話でも繰り返されることによって対話の共感度が高まることもあり得る。したがって、スコア算出のための所定品詞として、動詞、形容詞及び形容動詞に、名詞も加えてスコア単語を抽出し、スコアを算出することも好ましい。

【0091】

次いで、以上に説明したスコア付け処理の後、発話生成部１２１は、当該コンテンツに関するユーザ側の発話との間で最も高い又は所定以上のスコアを示すＳＮＳ投稿（関連テキスト）から、コンテンツ関連テキスト発話を生成する。ここで、スコア決定部１１８は図４に示すように、スコア選択部１１８ｄを有し、このスコア選択部１１８ｄで最高スコア又は所定以上のスコアの付与されたＳＮＳ投稿を選択して発話生成部１２１へ手渡してもよい。勿論、発話生成部１２１がスコアによる選択を行うことも好ましい。

【0092】

図１に戻って、発話生成部１２１の投稿発話生成部１２１ｂは、取得された（または更に投稿選別部１１４で選択され投稿変更部１１５を経た、または更に極性判定処理、敬語表現判定処理及び／又はスコア付与処理を受けた）ＳＮＳ投稿から、当該ＳＮＳ投稿に係る発話である「コンテンツ関連投稿発話」（コンテンツ関連テキスト発話）を生成する。

【0093】

ここで、投稿発話生成部１２１ｂは、当該ＳＮＳ投稿の本文のテキストデータをそのままコンテンツ関連投稿発話とすることも可能であるが、当該ＳＮＳ投稿の本文のテキストデータと所定の発話テンプレートとを用いて、コンテンツ関連投稿発話を生成してもよい。

【0094】

例えば、「＊＊選手はメダルを獲ると思ってたよ」とのＳＮＳ投稿から、「そうだね！＊＊選手はメダルを獲ると思ってたよ」とのコンテンツ関連投稿発話を生成することもできる。なお、上記の所定の発話テンプレートについては、例えば極性や敬語表現の有無に対応付けて予め複数種準備しておき、ユーザ側発話に付与された極性や敬語表現判定結果に合わせて好適なものを選択することも好ましい。

【0095】

具体的に投稿発話生成部１２１ｂは、ＳＮＳ投稿毎に極性判定結果、敬語表現判定結果及びスコアが紐づけられて保存されているＳＮＳ投稿ＤＢ１０４から、ユーザ側発話で話題となっているコンテンツ（情報）に関連するとして対応付けられたＳＮＳ投稿であって、
（ａ）当該ユーザ側発話の極性と一致する極性が付与されていて、且つ
（ｂ）当該ユーザ側発話の敬語表現判定結果（例えば「敬」）と一致する敬語表現判定結果（同じ「敬」）が付与されている
ＳＮＳ投稿を検索する。

【0096】

例えば、図３に示した実施例において、コンテンツ情報1に係る対話が行われており、ユーザ側発話の極性がポジティブ（Pos）であるとすると、ＳＮＳ投稿ＤＢ１０４からＳＮＳ投稿1〜16が検索されることになる。

【0097】

次いで、投稿発話生成部１２１ｂは、検索したＳＮＳ投稿のうちで、
（ｃ）最も高い又は所定閾値以上のスコアが付与されている
ＳＮＳ投稿を１つ選択する。ここで、複数のスコアが選択可能な場合、例えばランダムに１つを決定してもよい。投稿発話生成部１２１ｂは、このように選択したＳＮＳ投稿からコンテンツ関連投稿発話を生成するのである。

【0098】

なお、以上に述べた実施形態では、好適な形態として上記条件（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の全てを満たすＳＮＳ投稿を選択しているが、上記条件（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）のうちのいずれか１つ又は２つを満たすものを選択することもできる。また、最初に上記条件（ｃ）で所定閾値以上のスコアのＳＮＳ投稿を検索した後、上記条件（ａ）及び／又は（ｂ）を満たすＳＮＳ投稿に絞り込むことも可能である。

【0099】

さらに、上記条件（ａ）においては、好適な形態として極性一致が選択条件となっているが、変更態様として、ユーザ側発話の極性に応じて予め決定しておいた極性（例えばpos／negに対してはneg／pos、neuに対してはneu）を有するＳＮＳ投稿を選択することも可能である。または、ユーザ側発話の極性にかかわらず、予め決定しておいた極性（例えばpos）を有するＳＮＳ投稿を選択してもよい。

【0100】

なお、以上に説明した投稿発話生成部１２１ｂを含む発話生成部１２１は、対話シナリオＤＢ１０５（又は装置１外部に設置された対話シナリオＤＢ４）に保存された発話テキストデータを読み出して（又は通信により取り寄せて）、継続されるユーザとの対話に対応して適宜相応しい発話を生成することも好ましい。この対話シナリオＤＢ１０５は、想定される装置１とユーザとの対話を構成する発話テキストデータ群を保存したデータベースとなっている。

【0101】

同じく図１において、発話制御部１２２は、（話題となっているコンテンツに関する）ユーザ側発話に対する応答として、生成されたコンテンツ関連テキスト発話を、入出力制御部１２３を介してＵＩ１０２に出力させる。この際、当該ユーザ側発話を受けた通常の人間が応答するようなタイミングをもってコンテンツ関連テキスト発話をユーザに提示（例えば画面表示及び／又は音声提示）できるように、出力のタイミングが制御されることも好ましい。

【0102】

入出力制御部１２３は、ユーザインタフェース１０２から入力したユーザ側発話に係るデータを例えばテキストデータに変換して発話制御部１２２へ出力し、一方、発話制御部１２２から入力された発話に係る例えばテキストデータを、ユーザインタフェース１０２で出力可能な形に変換し、発話制御部１２２から指定されたタイミングや順序をもってＵＩ１０２へ出力する。

【0103】

例えば、ＵＩ１０２がタッチパネル・ディスプレイである場合、入出力制御部１２３は、発話をディスプレイ表示データに変換して出力する。また、タッチパネル経由で入力されたユーザ側発話を、例えばテキストデータに変換して発話制御部１２２へ出力することができる。さらに、ＵＩ１０２がスピーカ・マイクである場合、入出力制御部１２３は、発話を公知の音声データ化手段を用いて音声データに変換して出力する。またこの場合、マイク経由で入力されたユーザ側発話の音声データを、公知の音声認識手段を用いて例えばテキストデータに変換し、発話制御部１２２へ出力してもよい。

【0104】

図５は、ＵＩ１０２がタッチパネル・ディスプレイである場合の発話入出力例を示す模式図である。

【0105】

図５によれば、ＵＩ１０２の表示画面に、左端部からの吹き出しの形で装置１側の「コンテンツ提示発話」が表示され、次いでその下方に、右端部からの吹き出しの形で、提示されたコンテンツに関する「ユーザ側発話」が表示されている。また更にその下方には、
左端部からの吹き出しの形で装置１側の「コンテンツ関連テキスト発話」が表示されている。このように、装置１とユーザとの間でやり取りされる発話は、上から順に交互に表示され、対話の様子が一目して理解される。

【0106】

このうち、ユーザ側発話の入力は、タッチパネルを用い、例えば図５のＵＩ１０２の表示画面の下部に設けられた入力フォームへ文字を入力し、送信アイコンをタップすることで行われることも好ましい。この入力後、「ユーザ側発話」が直ちに画面に表示される。また他の方法として、ユーザ側発話の入力は、ＵＩ１０２に備えられたマイクを介したユーザによる音声入力であってもよい。

【0107】

さらに、装置１側の発話も、ディスプレイ表示と合わせて又は当該表示無しで、ＵＩ１０２に備えられたスピーカを用い音声として出力されてもよい。勿論、発話の入出力をともに音声入出力だけとしてもよい。ちなみに例えば、対話制御装置１が、本発明による対話制御プログラムである対話アプリをダウンロードしたスマートフォンである場合、このアプリの機能として以上に述べた入出力を実現することが可能となる。

【0108】

なお、ＵＩ１０２の他の実施形態として、キーボードを備えたものや点字入出力器を備えたものを採用し、入出力制御部１２３も、それに合わせて構成されていてもよい。

【0109】

［対話制御方法］
図６は、本発明による対話制御方法の一実施形態を概略的に示すフローチャートである。なお、本実施形態では、コンテンツ及び関連テキストとして、それぞれニュース記事及びＳＮＳ投稿が採用されている。

【0110】

（Ｓ１０１）ユーザ情報に基づき、ニュース記事を取得する。
（Ｓ１０２）取得したニュース記事に紐づいた（例えばリンクアイコンでリンクした）複数のＳＮＳ投稿を取得する。
（Ｓ１０３）取得した複数のＳＮＳ投稿から、文字数等に係る所定条件を満たすＳＮＳ投稿を選択する。

【0111】

（Ｓ１０４）選択されたＳＮＳ投稿のうち、所定以上の連続文字等を含むＳＮＳ投稿に対し、その連続度を落とす変更処理を実施する。
（Ｓ１０５）上記変更処理を施したＳＮＳ投稿のうち、一人称の単語を複数種含むＳＮＳ投稿を、１種の一人称単語を含むものに変更する処理を実施する。
（Ｓ１０６）各ＳＮＳ投稿に対し、極性及び敬語表現に係る判定を実施し、動詞、形容詞及び形容動詞を抽出する。

【0112】

（Ｓ１０７）取得したニュース記事からニュース記事提示発話（コンテンツ提示発話）を生成し、ＵＩ１０２を介しユーザに向けて出力する。
（Ｓ１０８）ユーザ側発話を、ＵＩ１０２を介して入力する。

【0113】

（Ｓ１０９）入力されたユーザ側発話の極性を判定し、当該極性と同一の極性を有するＳＮＳ投稿を、ステップＳ１０６の段階で準備されたＳＮＳ投稿の中から選択する。
（Ｓ１１０）入力されたユーザ側発話に対し敬語表現判定を実施し、選択されたＳＮＳ投稿の中から、このユーザ側発話における敬語表現判定結果と同じ敬語表現判定結果を有するＳＮＳ投稿を更に選択する。

【0114】

（Ｓ１１１）入力されたユーザ側発話に含まれた動詞、形容詞及び形容動詞を抽出し、選択された各ＳＮＳ投稿について、このユーザ側発話との間で、抽出された動詞、形容詞及び形容動詞の比較を行い、スコアを算出する。
（Ｓ１１２）算出されたスコアに基づき、選択されたＳＮＳ投稿の中から、ニュース記事関連投稿発話（コンテンツ関連投稿発話）生成用のＳＮＳ投稿を決定する。
（Ｓ１１３）決定したＳＮＳ投稿から、ニュース記事関連投稿発話を生成し、ＵＩ１０２を介しユーザに向けて出力する。

【0115】

以上、ステップＳ１０１〜Ｓ１１３によって、ニュース記事提示発話を生成して出力して、ユーザ側発話を入力し、その後、ニュース記事関連発話を生成して出力する１つの対話フローが実施される。この対話フローは、一連の対話の中で適宜繰り返し実施されてもよい。

【0116】

また、ユーザ側発話を入力し、ニュース記事関連発話を生成して出力するステップＳ１０７〜Ｓ１１３のフローが、あるコンテンツの内容を話題とした一連の対話の中で適宜繰り返し実施されてもよい。さらに変更態様として例えば、ユーザ側発話の中に別のコンテンツ情報を見出して、予め当該コンテンツ情報に対応付けて登録されたＳＮＳ投稿、又は当該コンテンツ情報を受けて検索したＳＮＳ投稿に基づき、応答としてのコンテンツ関連投稿発話を出力することも可能である。

【0117】

以上詳細に説明したように、本発明に係る「関連テキスト」は、対話における話題（又はその一部）となるコンテンツの内容に対し、種々の人間がそれぞれ感じること、想うことや、考えること、さらには思うことについて表明した内容を含んでいる。本発明によれば、そのような表明内容を有する関連テキストから、コンテンツについてのユーザ側発話に対する応答としての装置側発話を生成することによって、コンテンツの内容に対するユーザの感想や考えに応じた又は沿った応答、言い換えればユーザの共感度がより向上する応答を実施することが可能となるのである。

【0118】

また、特定のコンテンツの内容に関する対話において、ユーザ側の発話に対し、装置側がユーザに共感を持たせ得る応答を行うことは、ユーザの満足度を向上させ、本装置を用いたコミュニケーションを活性化させることにもつながる。

【0119】

以上に述べた本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

【符号の説明】

【0120】

１ 対話制御装置
１０１ 通信インタフェース
１０２ ユーザインタフェース（ＵＩ）
１０３ コンテンツデータベース（ＤＢ）
１０４ ＳＮＳ投稿ＤＢ
１０５ 対話シナリオＤＢ
１１１ ユーザ情報取得部
１１２ コンテンツ取得部
１１３ 投稿取得部（関連テキスト取得手段）
１１４ 投稿選別部（関連テキスト選別手段）
１１５ 投稿変更部（関連テキスト変更手段）
１１６ 極性判定部
１１７ 敬語表現判定部
１１８ スコア決定部
１１８ａ ユーザ発話動詞等抽出部
１１８ｂ 投稿動詞等抽出部
１１８ｃ スコア付与部
１１８ｄ スコア選択部
１２１ 発話生成部
１２１ａ コンテンツ提示発話生成部
１２１ｂ 投稿発話生成部（コンテンツ関連テキスト発話生成手段）
１２２ 発話制御部
１２３ 入出力制御部
１３１ 通信制御部
２ コンテンツサーバ
３ ＳＮＳサーバ
４ 対話シナリオＤＢ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】