特開 2023-77009 演算装置及び支援方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023077009

(43)【公開日】2023-06-05

(54)【発明の名称】演算装置及び支援方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 40/216 20200101AFI20230529BHJP

【ＦＩ】

G06F40/216

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021190082

(22)【出願日】2021-11-24

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成３１年度、国立研究開発法人科学技術振興機構、戦略的創造研究推進事業「プロトタイプ基幹部分の製作」（平成２８年度～平成３１年度）委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】593006630

【氏名又は名称】学校法人立命館

(74)【代理人】

【識別番号】100111567

【弁理士】

【氏名又は名称】坂本 寛

(72)【発明者】

【氏名】服部 宏充

(72)【発明者】

【氏名】吉添 衛

【テーマコード（参考）】

5B091

【Ｆターム（参考）】

5B091AA15

(57)【要約】      （修正有）

【課題】複数グループを構成する複数のユーザ間で情報を共有するために、あるグループに対して、他グループの情報を有効に利用できるように出力させる演算装置及び支援方法を提供する。
【解決手段】演算装置１は、グループを区別してテキストデータの入力を受け付ける入力部と、テキストデータを用いた演算処理を実行するプロセッサと、を備える。プロセッサは、第１グループに区別されたテキストデータに対して自然言語処理を施すことで第１特徴パラメータを算出し、第１特徴パラメータを、第２グループに区別されたテキストデータから得られた第２特徴パラメータと比較することによって、第２特徴パラメータのうちの第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出し、提示用特徴パラメータを出力装置から、第１グループに関連付けて出力させる。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

グループを区別してテキストデータの入力を受け付ける入力部と、
前記テキストデータを用いた演算処理を実行するプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
第１グループに区別された前記テキストデータに対して自然言語処理を施すことで第１特徴パラメータを算出し、
前記第１特徴パラメータを、第２グループに区別されたテキストデータから得られた第２特徴パラメータと比較することによって、前記第２特徴パラメータのうちの前記第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出し、
前記提示用特徴パラメータを出力装置から、前記第１グループに関連付けて出力させる、よう構成されている
演算装置。

【請求項2】

前記プロセッサは、前記入力部に前記テキストデータが入力されるごとに前記演算処理を実行する、よう構成されている
請求項１に記載の演算装置。

【請求項3】

前記プロセッサは、前記第１グループを含む複数のグループそれぞれに区別された前記テキストデータから、前記複数のグループそれぞれについての特徴パラメータを算出し、複数の前記特徴パラメータそれぞれの第１指標に基づいて、前記第１グループ以外の複数の他のグループの中から前記第２グループを決定する、よう構成されている
請求項１又は２に記載の演算装置。

【請求項4】

前記プロセッサは、前記第２特徴パラメータのうちの前記第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータの、第２指標に基づいて前記提示用特徴パラメータを抽出する、よう構成されている
請求項１～３のいずれか一項に記載の演算装置。

【請求項5】

前記特徴パラメータは、前記テキストデータから得られた単語であって、
前記提示用特徴パラメータを出力させることは、
前記第１特徴パラメータである単語を前記テキストデータに対する前記自然言語処理によって得られた共起情報に基づいて提示し、
前記提示用特徴パラメータである前記第２グループに区別されたテキストデータから得られた単語を、前記第１特徴パラメータである単語とともに提示する、ことを含む
請求項１～４のいずれか一項に記載の演算装置。

【請求項6】

前記第１特徴パラメータである単語とともに表示することは、前記提示用特徴パラメータである単語を、前記第１特徴パラメータである単語とは区別して提示することを含む
請求項５に記載の演算装置。

【請求項7】

前記プロセッサは、前記入力部に前記テキストデータが入力されるごとに前記演算処理を実行し、
前記プロセッサは、さらに、
前記提示用特徴パラメータが抽出されるごとに、前記提示用特徴パラメータの更新情報を提示する、よう構成されている
請求項１～６のいずれか一項に記載の演算装置。

【請求項8】

複数ユーザでの情報の共有を支援する方法であって、
それぞれ、前記複数ユーザのうちの１以上のユーザで構成される複数グループについて、各グループを構成する前記１以上のユーザそれぞれの発言内容を入力し、
前記発言内容を表したテキストに対して自然言語処理を施すことで、前記複数のグループそれぞれにおける情報について特徴パラメータを算出し、
前記複数グループのうちの１つの前記グループについての前記特徴パラメータを、前記複数のグループのうちの他のグループについての前記特徴パラメータと比較することによって、前記他のグループについての特徴パラメータのうちの前記１つのグループについての特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出し、
前記提示用特徴パラメータを、前記１つのグループを構成する前記１以上のユーザに対して提示する、ことを含む
支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、演算装置及び支援方法に関する。

【背景技術】

【0002】

グループを構成する複数のユーザ間で、情報を共有したい場合がある。特開２００５－２６７２６６号公報（特許文献１）は、メールサーバに対してデータの送受信を行う通信制御手段と、グループ内の各ユーザ端末のアドレスデータと共有データとを記憶する共有情報記憶手段と、これらデータを管理する共有情報管理手段と、を備え、この共有情報管理手段が、外部から入力された共有情報記憶手段に記憶されるデータの内容を変更する変更要求データを受け付けてこれに基づいて当該共有情報記憶手段内のデータ内容を変更する共有情報変更機能と、変更要求データに基づいて共有情報記憶手段内のデータの変更内容を表す変更内容データを生成する変更内容データ生成機能と、共有情報記憶手段から各ユーザ端末のアドレスデータ読み出して当該アドレスデータ宛に変更内容データを通信制御手段を介してデータ配信サーバに送信する変更内容データ送信機能と、を備えたグループ間情報共有システムを開示している。このグループ間情報共有システムは、グループを構成するユーザがファイアウォールの内外に存在している場合にファイアウォール外に専用のサーバを用意しなくても情報共有が実現できる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００５－２６７２６６号公報

【発明の概要】

【0004】

グループを構成する複数のユーザ間で、情報を共有したいシチュエーションの１つとして、複数のユーザが、各々１以上のユーザからなる複数のグループに分かれて議論している場合がある。この場合に他グループと情報を共有することは、自グループでの議論に新たな話題を加え、議論をより活発にすることが期待される。

【0005】

しかしながら、複数のグループに分かれて議論している場合、他グループの情報に接する機会が少ない。そのため、他グループの情報を共有できない場合がある。また、他グループの情報を、自グループにとって有効に利用できるように共有したいという要望もある。したがって、あるグループに対して、他グループの情報を有効に利用できるように出力させる演算装置及び支援方法が望まれる。

【0006】

ある実施の形態に従うと、演算装置は、グループを区別してテキストデータの入力を受け付ける入力部と、テキストデータを用いた演算処理を実行するプロセッサと、を備え、プロセッサは、第１グループに区別されたテキストデータに対して自然言語処理を施すことで第１特徴パラメータを算出し、第１特徴パラメータを、第２グループに区別されたテキストデータから得られた第２特徴パラメータと比較することによって、第２特徴パラメータのうちの第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出し、提示用特徴パラメータを出力装置から、第１グループに関連付けて出力させる、よう構成されている。

【0007】

ある実施の形態に従うと、支援方法は複数ユーザでの情報の共有を支援する方法であって、それぞれ、複数ユーザのうちの１以上のユーザで構成される複数グループについて、各グループを構成する１以上のユーザそれぞれの発言内容を入力し、発言内容を表したテキストに対して自然言語処理を施すことで、複数のグループそれぞれにおける情報について特徴パラメータを算出し、複数グループのうちの１つのグループについての特徴パラメータを、複数のグループのうちの他のグループについての特徴パラメータと比較することによって、他のグループについての特徴パラメータのうちの１つのグループについての特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出し、提示用特徴パラメータを、１つのグループを構成する１以上のユーザに対して提示する、ことを含む。

【0008】

更なる詳細は、後述の実施形態として説明される。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態に係る支援システムの構成の一例を表した概略図である。

【図2】図２は、支援システムに含まれるサーバと及び末装置それぞれ構成を表す概略ブロック図である。

【図3】図３は、サーバでの、自然言語処理及び頻出単語リスト生成処理を説明するための図である。

【図4】図４は、サーバでの、共起ネットワーク生成処理を説明するための図である。

【図5】図５は、サーバでの、提示元グループ決定処理及び提示語抽出処理を説明するための図である。

【図6】図６は、支援システムにおける、複数ユーザでの情報の共有を支援する支援方法の流れの一例を表した図である。

【図7】図７は、端末装置のディスプレイに表示される表示画面の概略図である。

【図8】図８は、端末装置のディスプレイに表示される表示画面の概略図である。

【図9】図９は、発明者らによる実験の結果を表した図である。

【図10】図１０は、発明者らによる実験の結果を表した図である。

【図11】図１１は、発明者らによる実験の結果を表した図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

＜１．演算装置及び支援方法の概要＞

【0011】

（１）本実施の形態に係る演算装置は、グループを区別してテキストデータの入力を受け付ける入力部と、テキストデータを用いた演算処理を実行するプロセッサと、を備え、プロセッサは、第１グループに区別されたテキストデータに対して自然言語処理を施すことで第１特徴パラメータを算出し、第１特徴パラメータを、第２グループに区別されたテキストデータから得られた第２特徴パラメータと比較することによって、第２特徴パラメータのうちの第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出し、提示用特徴パラメータを出力装置から、第１グループに関連付けて出力させる、よう構成されている。

【0012】

特徴パラメータは、グループでの情報の特徴を表す指標であって、例えば、テキストデータから得られた単語、類似語などの概念語、テキストデータが示す文章から抽出される意味概念などである。

【0013】

第２特徴パラメータのうちの第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出し、提示用特徴パラメータを出力装置から、第１グループに関連付けて出力させることによって、第１グループにおいて第２グループの情報を有効に利用できるように提示用特徴パラメータが出力されるようになる。これにより、複数ユーザの間において情報が共有されるようになる。

【0014】

（２）好ましくは、プロセッサは、入力部にテキストデータが入力されるごとに演算処理を実行する、よう構成されている。これにより、リアルタイムに提示用特徴パラメータが第１グループに関連付けて出力されるようになる。

【0015】

（３）好ましくは、プロセッサは、第１グループを含む複数のグループそれぞれに区別されたテキストデータから、複数のグループそれぞれについての特徴パラメータを算出し、複数の特徴パラメータそれぞれの第１指標に基づいて、第１グループ以外の複数の他のグループの中から第２グループを決定する、よう構成されている。第１指標は、第１特徴パラメータと第２特徴パラメータとの相違を表す指標を指す。第１指標は、例えば、第１グループで用いられている単語と第２グループで用いられている単語との相違などである。

【0016】

（４）好ましくは、プロセッサは、第２特徴パラメータのうちの第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータの、第２指標に基づいて提示用特徴パラメータを抽出する、よう構成されている。第２指標は、第１グループに関連付けて出力する提示用特徴パラメータ第２特徴パラメータから抽出するために用いる基準である。一例として、特徴パラメータは単語であり、第２指標は、第２グループでの単語の出現頻度であってよい。

【0017】

（５）好ましくは、特徴パラメータはテキストデータから得られた単語であって、提示用特徴パラメータを出力させることは、第１特徴パラメータである単語をテキストデータに対する自然言語処理によって得られた共起情報に基づいて提示し、提示用特徴パラメータである第２グループに区別されたテキストデータから得られた単語を、第１特徴パラメータである単語とともに提示する、ことを含む。これにより、一例として議論などの、言語での情報が共有されるようになる。

【0018】

（６）好ましくは、第１特徴パラメータである単語とともに表示することは、提示用特徴パラメータである単語を、第１特徴パラメータである単語とは区別して提示することを含む。これにより、提示用特徴パラメータを把握しやすくなる。

【0019】

（７）好ましくは、プロセッサは、入力部にテキストデータが入力されるごとに演算処理を実行し、プロセッサは、さらに、提示用特徴パラメータが抽出されるごとに、提示用特徴パラメータの更新情報を提示する、よう構成されている。これにより、リアルタイムに提示用特徴パラメータが提示され、提示用パラメータが更新されたことが把握しやすくなる。

【0020】

（８）本実施の形態に係る支援方法は複数ユーザでの情報の共有を支援する方法であって、それぞれ、複数ユーザのうちの１以上のユーザで構成される複数グループについて、各グループを構成する１以上のユーザそれぞれの発言内容を入力し、発言内容を表したテキストに対して自然言語処理を施すことで、複数のグループそれぞれにおける情報について特徴パラメータを算出し、複数グループのうちの１つのグループについての特徴パラメータを、複数のグループのうちの他のグループについての特徴パラメータと比較することによって、他のグループについての特徴パラメータのうちの１つのグループについての特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出し、提示用特徴パラメータを、１つのグループを構成する１以上のユーザに対して提示する、ことを含む。このようにして各グループのグループを構成する１以上のユーザに対して提示用特徴パラメータを提示することによって、複数ユーザの間において情報が共有されるようになる。

【0021】

＜２．演算装置及び支援方法の例＞

【0022】

図１は、本実施の形態に係る支援システム１００の構成の一例を表した概略図である。支援システム１００は、複数ユーザでの情報の共有を支援するためのシステムである。情報の共有は、一例として、複数ユーザが議論をおこなっているときの情報の共有であってよい。

【0023】

複数ユーザは、それぞれ１人以上のユーザで構成される複数グループＡ～Ｎに分かれて議論を行っている。各グループには１台以上の端末装置５が配置されている。好ましくは、ユーザごとに端末装置５が配置されている。

【0024】

複数のユーザそれぞれの形態する端末装置５は、通信線３によってサーバ１に接続されて、サーバ１と相互に通信可能である。通信線３は、端末装置５とサーバ１とを物理的に接続する通信線であってもよいし、無線通信を概念的に通信線として表したものであってもよい。また、端末装置５とサーバ１との通信は、インターネットなどの図示しない通信網を介したり、ルータなどの他の装置を経由したりして実現されてもよい。

【0025】

図２は、支援システム１００に含まれるサーバ１と及び端末装置５それぞれ構成を表す概略ブロック図である。図２を参照して、サーバ１は、プロセッサ１１とメモリ１２とを有するコンピュータで構成される。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。メモリ１２は、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含む。または、メモリ１２は、一次記憶装置であってもよいし、二次記憶装置であってもよい。

【0026】

メモリ１２は、プロセッサ１１で実行されるコンピュータプログラム１２１を記憶している。メモリ１２は、グループごとの単語を記憶する領域である、単語データベース（ＤＢ）１２２を有する。単語ＤＢ１２２については後述する。

【0027】

プロセッサ１１は、コンピュータプログラム１２１を実行することによって演算処理を実行する。演算処理は、後述する端末装置５から入力されたテキストデータを用いた演算処理である。

【0028】

サーバ１は、通信部１３を含む。通信部１３は、一例として、通信モジュールである。通信部１３は、通信線３を介して端末装置５と通信する。通信部１３は、プロセッサ１１の制御信号に従って指示された情報を端末装置５に送信する。また、サーバ１は、通信部１３から受信した電気信号をプロセッサ１１に入力する。

【0029】

端末装置５は、例えばタブレットやパーソナルコンピュータなどであって、ユーザインタフェースとして用いられる。図２を参照して、端末装置５は、プロセッサ５１と、メモリ５２と、を有する一般的なコンピュータなどで構成される。プロセッサ５１は、例えば、ＣＰＵである。

【0030】

メモリ５２は、一次記憶装置であってもよいし、二次記憶装置であってもよい。メモリ５２は、プロセッサ５１によって実行されるコンピュータプログラム５２１を記憶している。メモリ５２は、グループ情報を記憶する領域である、グループ情報記憶部５２２を有する。グループ情報は、グループごとの識別情報を含む。

【0031】

端末装置５は、通信部５３を含む。通信部５３は、一例として、通信モジュールである。通信部５３は、通信線３を介してサーバ１と通信する。通信部５３は、プロセッサ５１の制御信号に従って指示された情報をサーバ１に送信する。また、通信部５３は、サーバ１から受信した電気信号をプロセッサ５１に入力する。

【0032】

端末装置５は、ディスプレイ５４を有する。ディスプレイ５４は、情報を出力することによってユーザに情報を提供する出力装置の一例である。ディスプレイ５４は、プロセッサ５１の制御信号に従って指示された情報をする。

【0033】

端末装置５は、マイク５５を含む。マイク５５は、議論の内容であるユーザの発言内容を表すテキストデータをプロセッサ１１に入力するための入力装置の一部を構成する装置の一例である。マイク５５は、音声を取得しことで音声信号をプロセッサ５１に入力する。マイク５５は、好ましくは、ユーザの口元に近い位置に設置可能なピンマイクである。これにより、後述の音声認識の精度を向上させることができる。

【0034】

プロセッサ５１は、メモリ５２に記憶されているコンピュータプログラム５２１を実行することで演算処理を実行する。演算処理は、テキスト化処理５１１を含む。テキスト化処理５１１は、マイク５５から入力された音声信号に対して音声認識処理を実行することによって、音声信号をテキスト化することを含む。

【0035】

プロセッサ５１は、テキスト化処理５１１において、得られたテキストデータを通信部５３に渡し、サーバ１に送信させる。このため、テキスト化処理５１１を実行するプロセッサ５１は、議論の内容であるユーザの発言内容を表すテキストデータをプロセッサ１１に入力するための入力装置の一部を構成すると言える。

【0036】

議論の内容であるユーザの発言内容を表すテキストデータをプロセッサ１１に入力するための入力装置は、他の例として、キーボードやタッチパネルなどのテキスト入力部であってもよい。この場合、ユーザの発言はキーボードやタッチパネルの操作での文字によって行われる。テキスト入力部はユーザ操作を示す操作信号をプロセッサ５１に入力する。プロセッサ５１は、操作信号からテキストデータを生成する。

【0037】

プロセッサ５１は、テキストデータとともにグループ情報記憶部５２２に記憶されているグループの識別情報もサーバ１に送信させる。これにより、プロセッサ１１には、ユーザごとの発言内容を表すテキストデータが、そのユーザの属するグループの識別情報に関連付けて入力される。そのため、プロセッサ１１は、テキストデータを用いた演算処理が可能になる。

【0038】

プロセッサ５１の実行する演算処理は、表示処理５１２を含む。表示処理５１２は、サーバ１から送信された情報に基づくディスプレイ５４に表示を行わせることを含む。ディスプレイ５４の表示については後述する。

【0039】

プロセッサ１１の実行する演算処理は、自然言語処理１１１を含む。また、プロセッサ１１の実行する演算処理は、ネットワーク化処理１１２を含み、ネットワーク化処理１１２は、頻出単語リスト生成処理１１３を含む。図３は、自然言語処理１１１及び頻出単語リスト生成処理１１３を説明するための図である。図３を参照して、自然言語処理１１１は、形態素解析（ステップＳ１）を含む。形態素解析は、端末装置５から入力されたテキストデータを形態素に分割することを含む。形態素は、言語上の意味を有する最小単位を指す。

【0040】

図３の例では、端末装置５から「りんごは赤くて甘い果物です」なるテキスト２０が、端末装置５のユーザの属するグループＡの識別情報２１とともに入力されている。これは、グループＡに属するユーザが発言し、その内容をそのユーザの携帯する端末装置５がテキスト化したテキストデータであるテキスト２０がプロセッサ１１に入力されたことを意味している。図３の例では、テキスト２０は、「りんご」「は」「赤く」「て」「甘い」「果物」「です。」の形態素群２２に分割される（ステップＳ１）。

【0041】

自然言語処理１１１は、機能語を除去すること（ステップＳ２）を含む。機能語は、名詞や動詞などの内容語と共に用いられ、それらの文法的機能を示す語を指す。機能語は、具体的には、助動詞・冠詞・指示詞・前置詞・接続詞などである。図３の例では、形態素群２２から機能語「は」「て」「です。」が除去される（ステップＳ２）。これにより、テキスト２０から内容語である「りんご」「赤い」「甘い」「果物」が抽出され、これら単語群２３が得られる。

【0042】

グループに対応付けて所定期間に入力されたテキストデータから抽出された単語は、そのグループでの議論に用いられた単語を表している。そのため、抽出された単語は、そのグループでの情報の特徴を表す指標（特徴パラメータ）の一例と言える。特徴パラメータは、テキストデータから抽出された単語そのものに限定されず、他の例として、類似語などの概念語や、テキストデータが示す文章から抽出される意味概念を表す語、などであってもよい。

【0043】

自然言語処理１１１は、単語ごとの共起を分析すること（ステップＳ３）を含む。ここでの共起は、２つの異なる単語が１文で同時に用いられる現象を指す。図３の例では、テキスト２０から抽出された単語群２３の単語ごとに共起関係が解析される（ステップＳ３）。具体的には、「りんご」については「赤い」「甘い」「果物」が共起関係を有する単語と解析される。「赤い」については「りんご」「甘い」「果物」が共起関係を有する単語と解析される。

【0044】

共起関係は、１文ずつ解析される。発言内容が端末装置５に音声で入力される場合、１文は、プロセッサ５１のテキスト化処理５１１によって得られるものである。１文は、例えば、音声データの、閾値以上の長さの無音期間で挟まれた部分である。この場合、端末装置５からサーバ１のプロセッサ１１に、１文ずつテキストデータが入力されるなど、分ごとに区別してテキストデータが入力される。これにより、プロセッサ１１は１文ずつ、単語ごとの共起を解析することができる。

【0045】

プロセッサ１１は、テキスト２０から抽出された単語群２３の単語ごとに、単語について得られた共起関係を表す共起情報とともにメモリ１２に保存する（ステップＳ４）。図３の例では、「りんご」についての情報２４Ａ、「赤い」についての情報２４Ｂ、…を単語ＤＢ１２２に保存する。

【0046】

単語ＤＢ１２２は、グループ別に第１特徴パラメータとしての単語を保存する。一例として、単語ＤＢ１２２は、図３に表されたようにグループＡ用単語ＤＢ１２２Ａ、グループＢ用単語ＤＢ１２２Ｂ、…を有する。この場合、プロセッサ１１は、テキスト２０に付加された識別情報２１に示されるグループＡの単語ＤＢ１２２Ａに情報２４Ａ，２４Ｂ，…を保存する。

【0047】

頻出単語リスト生成処理１１３は、単語ＤＢ１２２にグループ別に保存されている、所定期間に入力されたテキストデータから抽出された単語を用いて頻出単語リスト２５を生成すること（ステップＳ５）を含む。頻出単語リスト２５は、単語ＤＢ１２２に保存された単語の中で抽出された回数の多いもの、つまり、あるグループに対応付けられたテキストデータにおける出現頻度の高いものから順に所定数の単語を示した情報の一例である。図３の例では、頻出単語リスト２５は、グループＡ用単語ＤＢ１２２Ａに保存された単語の中で出現頻度の高いものから順に１０単語を、出現頻度の高い順に並べて、それぞれの抽出回数と共に表したリストである。

【0048】

ある単語について、出現頻度が高いほどそのグループの議論における関心が高く、低いほどそのグループの議論における関心が低いことを表している。言い換えると、ある単語について、出現頻度が高いほどそのグループにおける情報での重要度が高く、低いほどそのグループの議論における情報での重要度が低いことを表している。

【0049】

ネットワーク化処理１１２は、共起ネットワーク生成処理１１４を含む。図４は、共起ネットワーク生成処理１１４を説明するための図である。共起ネットワーク生成処理１１４は、単語ＤＢ１２２に保存されている単語について、単語に関連付けて保存されている共起情報を用いてネットワーク型データモデル２６を生成すること（ステップＳ６）を含む。図４を参照して、ネットワーク型データモデル２６は、単語ＤＢ１２２に保存されている単語間の関係を、共起情報に基づいて表した情報を指す。

【0050】

ネットワーク化処理１１２は、ネットワーク型データモデル２６と頻出単語リスト２５とを用いて、共起ネットワーク２７を生成すること（ステップＳ７）を含む。図４を参照して、共起ネットワーク２７は、対象のグループについての、出現頻度の高い単語をノード７１とし、ノード７１間を、対応する単語間の共起関係をエッジ７２として結んだグラフである。

【0051】

ノード７１は、対応する単語の出現頻度を有し、一例として、出現頻度に応じた表示態様を有する。例えば、図４の例において、ノード７１は、出現頻度が高いほど大きく、出現頻度が低いほど小さい。また、ノード７１は、出現頻度が所定頻度より高いものが赤く、所定頻度以下のものが黒く表示されてもよい。

【0052】

エッジ７２は単語間の共起性の度合を有し、一例として、共起性に応じた太さを有する。例えば、図４の例において、エッジ７２は、共起性が高いほど太く、共起性が低いほど細い。このような共起ネットワーク２７が生成されることによって、あるグループの議論において用いられた複数の単語、及び、それらの共起関係が表されるようになる。

【0053】

好ましくは、自然言語処理１１１は、抽出した単語ごとにポジティブ、ネガティブを判定することを含む。ポジティブ、ネガティブを判定することは、例えば、判定用の辞書を予め記憶しておき、又は、判定用の辞書を他の装置から読みこみ、その辞書に基づいて判定することであってよい。この場合、ノード７１は、判定結果に応じた表示態様を有してもよい。例えば、図４の例において、共起ネットワーク２７は、ネガティブな単語を表す色（例えば青色）で表されるノード７１Ａを含む。これにより、あるグループの議論において用いられた複数の性質も表されるようになる。

【0054】

プロセッサ１１の実行する演算処理は、提示処理１１５を含む。提示処理１１５は、提示元グループ決定処理１１６を含む。また、提示処理１１５は、提示語抽出処理１１７を含む。

【0055】

提示元グループ決定処理１１６は、対象のグループ（第１グループ）の端末装置５に出力させる提示用特徴パラメータを得る、他のグループ（第２グループ）を決定する処理である。提示用特徴パラメータは、第２グループの特徴パラメータ（第２特徴パラメータ）のうちの第１グループの特徴パラメータ（第１特徴パラメータ）と対応しない特徴パラメータを指す。具体的には、第２グループの単語ＤＢに記憶された単語のうちの第１グループの単語ＤＢに記憶された単語と対応しない単語（提示語）を指す。提示語抽出処理１１７は、提示語を抽出する処理を指す。

【0056】

提示元グループ決定処理１１６は、グループＡ～Ｎについて得られた特徴パラメータそれぞれの第１指標に基づいて、第１グループ以外の複数の他のグループの中から第２グループを決定することを含む。第１指標は、グループごとの特徴パラメータの相違を表す指標、つまり、グループごとの議論で用いられている単語の相違を表す指標を指す。特徴パラメータの第１グループの第１特徴パラメータからの相違が大きいグループほど第１グループとは異なる議論を行っている可能性が高いため、情報共有のためには、そのようなグループを第２グループとして情報を提示した方が有効であると考えられる。そのため、提示元グループ決定処理１１６は、好ましくは、第１指標として表される、グループごとの特徴パラメータの相違が大きいグループを第２グループと決定することを含む。

【0057】

第１指標は、例えば、第１グループの単語ＤＢに保存された単語のうちの出現頻度が高い単語（上位語）の、他のグループの単語ＤＢに保存された単語における出現頻度の割合Ｒであってよい。この場合、割合Ｒが低いほど第１グループの特徴パラメータからの相違が大きいと言える。

【0058】

図５は、提示元グループ決定処理１１６及び提示語抽出処理１１７を説明するための図である。図５を参照して、提示元グループ決定処理１１６は、第１グループの頻出単語リスト２５の出現頻度が高い順に予め規定したｋ個の単語を上位語とし、他のグループの頻出単語リスト２５Ｂ～２５Ｎそれぞれから上位語を抽出すること（ステップＳ１１）を含む。

【0059】

図５の例ではｋ個は３個であって、頻出単語リスト２５から得られる「人工知能」「経済」「発展」の３つの上位語が、頻出単語リスト２５Ｂ～２５Ｎそれぞれから抽出されている。頻出単語リスト２５Ｂからは「経済」「発展」の２単語が抽出され、頻出単語リスト２５Ｎからは「人工知能」の１単語が抽出されている。

【0060】

提示元グループ決定処理１１６は、第１グループ以外の他のグループについての割合Ｒを算出すること（ステップＳ１２）を含む。割合Ｒは、一例として、他のグループの頻出単語リスト２５Ｂ～２５Ｎにおける上位語の割合であってよい。

【0061】

割合Ｒは、一例として、頻出単語リスト２５Ｂ～２５Ｎそれぞれの出現頻度が高い順に予め規定したｍ個の単語の抽出回数の合計に対する上位語の抽出回数の割合である。図５の例ではｍ個は４個であって、グループＢの上位語の割合ＲＢは０．５９、グループＮの上位語の割合ＲＮは０．３１である。

【0062】

提示元グループ決定処理１１６は、第１グループ以外の他のグループそれぞれについて算出された上位語の割合Ｒを用いて、第２グループを決定すること（ステップＳ１３）を含む。図５の例では、割合Ｒが最も小さいグループＮが第２グループに決定される。割合Ｒが小さいほど、特徴パラメータの第１特徴パラメータからの相違が大きいためである。そのため、割合Ｒが最も小さいグループを第２グループとして第２特徴パラメータの中から提示語を抽出することで、効率的に複数ユーザ間の情報共有が図られるようになる。

【0063】

提示元グループ決定処理１１６は、決定された第２グループの単語ＤＢに保存された単語の中から提示語を抽出すること（ステップＳ１４）を含む。提示用特徴パラメータの抽出は、第２特徴パラメータのうちの第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータの、第２指標に基づいて提示用特徴パラメータを抽出することを含む。第２指標は、第１グループに提示する単語を抽出するために用いる基準であればよく、一例として、出現頻度であってよい。他の例として、単語ごとのネガティブ、ポジティブの判定が行われる場合、その判定結果であってもよいし、出現頻度との組み合せであってもよい。

【0064】

図５の例では、第２グループに決定されたグループＮの頻出単語リスト２５Ｎに示される単語であって第１特徴パラメータに含まれていない単語のうちの、抽出回数の最も多い単語「環境」が抽出されている。このようにして抽出された提示語が第１グループに提示されることにより、議論に用いられている単語が一番異なるグループ（第２グループ）での関心の高い単語が提示語とされるようになる。

【0065】

提示処理１１５は、提示情報生成処理１１８を含む。提示情報生成処理１１８は、提示用特徴パラメータを第１グループに関連付けて出力させるための処理を含み、一例として、第１グループの識別情報を付加したテキストデータを入力した端末装置５に表示させるための情報を生成することを含む。端末装置５での具体的な画面表示については、具体例を挙げて後述する。

【0066】

図６は、支援システム１００における、複数ユーザでの情報の共有を支援する支援方法の流れの一例を表した図である。図７及び図８は、端末装置５のディスプレイ５４に表示される表示画面４０，４７の概略図である。

【0067】

図７の表示画面４０は、端末装置５において処理を開始するとディスプレイ５４に表示される画面である。表示画面４０は、処理の開始、つまり、発言内容の音声入力の開始を指示するボタン４１と、処理の終了、つまり、発言内容の音声入力の終了を指示するボタン４２と、グループを選択するボタン４６と、を含む。図６の処理は、ボタン４６によってグループが選択され、ボタン４１が押されると、開始される。

【0068】

端末装置５は、図１に表されたように、複数ユーザそれぞれに対して用意されている。複数ユーザは、それぞれが１以上のユーザからなる複数のグループを構成している。端末装置５のマイク５５は、それぞれのユーザの発言内容を取得する。

【0069】

図６を参照して、マイク５５が取得したユーザの発言内容に応じた音声信号は、端末装置５のプロセッサ５１に入力される（ステップＳ３１）。プロセッサ５１は、音声信号に対して音声認識処理を実行することによってテキスト化し、テキストデータを生成する（ステップＳ３３）。プロセッサ５１は、生成したテキストデータを、表示画面４０のボタン４６によって設定されたグループの識別情報とともにサーバ１に送信する（ステップＳ３５）。これにより、各グループを構成する前記１以上のユーザそれぞれの発言内容を表すテキストデータがサーバ１のプロセッサ１１に入力される。

【0070】

マイク５５からは、ユーザの音声が得られるたびに音声信号がプロセッサ５１に入力される。プロセッサ５１は、音声信号が入力されるたびに、ステップＳ３３，Ｓ３５を繰り返す。一例として、プロセッサ５１は、音声信号を解析することによって閾値以上の無音期間の間の音声を１文として、その期間の音声信号をテキスト化したものを１文のテキストデータとして生成する。これにより、サーバ１には、１文ずつテキストデータが入力されるようになる。

【0071】

サーバ１には、複数の端末装置５それぞれから、グループの識別情報と共にテキストデータが入力される。サーバ１のプロセッサ１１は、テキストデータに対して自然言語処理を実行することによって（ステップＳ３７）、テキストデータから単語を抽出し、グループごとに単語ＤＢ１２２に保存する。テキストデータから単語を抽出することは、複数のグループそれぞれにおける情報について特徴パラメータを算出することを指す。ステップＳ３７の処理は、図３のステップＳ１～Ｓ４の処理を含む。これにより、複数のグループそれぞれについての議論において用いられた単語が、対応するグループの単語ＤＢ１２２に保存されていく。

【0072】

プロセッサ１１は、各グループの単語ＤＢ１２２から頻出単語リストを生成する（ステップＳ３９）。頻出単語リストの生成は、図３のステップＳ５で説明された処理を含む。これにより、各グループについての頻出単語リスト２５が生成される。

【0073】

プロセッサ１１は、各グループの共起ネットワークを生成する（ステップＳ４１）。グループごとの共起ネットワークの生成は、図４のステップＳ６，Ｓ７で説明された処理をグループごとに実行することを含む。これにより、各グループについての共起ネットワーク２７が生成される。

【0074】

プロセッサ１１は、第１グループについての提示元グループとなる第２グループを、複数グループのうちの第１グループ以外のグループの中から決定する（ステップＳ４３）。提示元グループの決定は、図５のステップＳ１１～Ｓ１３で説明された処理を含む。これにより、第１グループに対して提示元グループとなる第２グループが決定される。プロセッサ１１はステップＳ４３において、複数のグループそれぞれを第１グループとしてそれぞれに対して図５のステップＳ１１～Ｓ１３を行うことによって、各グループについて提示元グループを決定することができる。

【0075】

プロセッサ１１は、提示語を抽出する（ステップＳ４５）。提示語は提示用特徴パラメータであって、提示語を抽出することは、第１グループについての第１特徴パラメータを、第２グループについての第２特徴パラメータと比較することによって、第２特徴パラメータのうちの第１特徴パラメータと対応しない特徴パラメータを提示用特徴パラメータとして抽出することを指す。提示語を抽出することは、図５のステップＳ１４で説明された処理を含む。一例として、プロセッサ１１は、第２特徴パラメータとして得られた単語であって、第１特徴パラメータである出現頻度の高い単語群に含まれていない単語のうちの、抽出回数の最も多い単語を提示語として抽出する。

【0076】

プロセッサ１１は、提示情報を生成する（ステップＳ４７）。提示情報を生成することは、提示用特徴パラメータを、第１グループを構成する１以上のユーザに対して提示するため処理であって、一例として、第１グループを構成するユーザの端末装置５に表示させるための情報を生成することを含む。そのため、プロセッサ１１は、ステップＳ４７で生成した提示情報を、第１グループを構成するユーザの端末装置５に送信する（ステップＳ４９）。

【0077】

表示画面４０は、複数ユーザの議論において使用されている単語を表示する表示部４５を含む。端末装置５のプロセッサ５１は、表示部４５に、サーバ１から受信した提示情報に基づく表示を行う（ステップＳ５１）。

【0078】

提示情報は、第１特徴パラメータである単語を共起情報に基づいて提示すると共に、提示用特徴パラメータである提示語を、第１特徴パラメータである単語と共に表示部４５に表示させるための情報である。これにより、提示用特徴パラメータである提示語は、共起情報に基づいて提示された第１特徴パラメータである単語と共に表示部４５に表示されるようになる。

【0079】

一例として、プロセッサ１１は、第１グループ及び第２グループそれぞれについて生成した共起ネットワークを用い、第１グループの共起ネットワークに提示語を、第２グループでの共起関係に応じた共起関係で加えて表示させるための情報を提示情報として生成する。具体的に、プロセッサ１１は、第１グループについて生成された図４の共起ネットワーク２７に対して第２グループから抽出された提示語を、第２グループについて生成された共起ネットワークに基づく位置に配置した、図７の表示部４５に表示された共起ネットワーク２７Ａを生成する。図７の表示部４５では、共起ネットワーク２７に対して、「傾向」「人数」「増やす」「教員」「家庭」「環境」などの提示語を表すノード７３が加わった共起ネットワーク２７Ａが表示されている。

【0080】

なお、表示部４５に表示される共起ネットワーク２７Ａの形状は図７に表されたネットワーク形状に限定されない。他の例として、図８の表示画面４７において表示部４５に表されたように、ツリー形状であってもよい。ツリー表示において、プロセッサ１１は、一例として、エッジ７２によって接続されている他のノード７１，７３の数が最も多いノード７１を基準とし、基準とするノード７１から順に他のノードを配置する。これにより、第１グループを構成するユーザは、自グループでの議論の遷移や構造が把握しやすくなる。

【0081】

さらに、表示部４５に表示される共起ネットワーク２７Ａは、ネットワーク形状とツリー形状とが切替可能であってもよい。その場合、サーバ１からの提示情報は、ネットワーク形状とツリー形状と両形状の提示用の情報を含む。表示画面４０，４７は、ネットワーク形状とツリー表示との切替を指示するボタン４４を含む。表示画面４０においてボタン４４が押されると、端末装置５のプロセッサ５１は、表示画面４０を表示画面４７に切り替える。すなわち、表示部４５での表示を、ネットワーク形状からツリー形状に切り替える。また、表示画面４７においてボタン４４が押されると、プロセッサ５１は、表示画面４７を表示画面４０に切り替える。すなわち、表示部４５での表示を、ツリー形状からネットワーク形状に切り替える。これにより、第１グループを構成するユーザは、状況に応じて表示を切り替えることができ、自グループでの議論の遷移や構造が把握しやすくなる。

【0082】

共起ネットワーク２７Ａを生成する際、プロセッサ１１は、第２グループの共起ネットワークにおいて提示語がエッジで接続されていた単語を、共起ネットワーク２７から抽出する。プロセッサ１１は、共起ネットワーク２７から抽出する単語に、提示語をエッジ７２で接続する。

【0083】

これにより、第１グループを構成するユーザは表示部４５に表示された共起ネットワーク２７Ａによって、第２グループでの議論において出現頻度の高い単語を把握することができる。さらに、第２グループでの議論において出現頻度の高い単語を、自グループ（第１グループ）での議論において用いられている単語に対する共起性とともに把握することができる。そのため、第１グループのユーザに対して、第２グループでの情報が共有されるようになる。また、第１グループのユーザは、自グループでの議論において第２グループでの議論に応じた新たな発想を得ることができ、第１グループでの議論を支援することができる。

【0084】

好ましくは、共起ネットワーク２７Ａにおいて、ノード７３はノード７１とは異なる形態で表示される。これにより、表示部４５において、提示語が第１グループにおける単語とは区別して表示される。異なる形態は、一例として、表示色が異なることである。図７では、ノードの色が、ポジティブ、ネガティブ、いずれでもない（通常語）の判定結果や、新規に追加された単語であることや、提示語（他グループ語）によって異なる例が示されている。これにより、第１グループを構成するユーザは表示部４５に表示された共起ネットワーク２７Ａによって、提示語が第１グループの単語とともに提示されていても提示語を容易に識別することができる。

【0085】

好ましくは、ノード７３を接続するエッジ７２は、第２グループの共起ネットワークにおける共起性の度合を保持したものとする。これにより、第１グループを構成するユーザは表示部４５に表示された共起ネットワーク２７Ａによって、提示語の第２グループでの共起性の度合を把握することができる。

【0086】

好ましくは、サーバ１のプロセッサ１１は、ステップＳ３７～Ｓ３９を、端末装置５からテキストデータが入力されるごとに実行する。すなわち、プロセッサ１１は、各グルプにおいて１文が発言される度にステップＳ３７～Ｓ３９を実行する。これにより、ユーザが発言するたびに、その発言内容に応じて共起ネットワークが生成されるようになる。

【0087】

好ましくは、サーバ１のプロセッサ１１は、ステップＳ４３～Ｓ４９を、所定のタイミングで実行する。所定のタイミングは、例えば、第１グループの共起ネットワーク２７に新たな単語が所定数（例えば１０語）、加わったタイミングなどである。これにより、議論の進行に応じて第２グループが決定され、第２グループにおける出現頻度の高い単語が提示語として提示されるようになる。これにより。議論の進行に伴ってリアルタイムに議論の関連性が低いグループと情報が共有されることが繰り返される。そのため、複数ユーザが全体として情報を共有できるようになる。

【0088】

好ましくは、端末装置５のプロセッサ５１は、サーバ１から提示情報を受信し、表示部４５を更新する際に更新情報を提示する。言い換えると、プロセッサ１１は、提示用特徴パラメータが抽出されるごとに、提示用特徴パラメータの更新情報を提示させる。更新情報は、一例として、更新したことを報知する表示である。

【0089】

図７の例において、表示画面４０は、更新を報知する表示４３を含む。表示４３は、表示部４５が更新されたときに点滅するなどして、更新を報知する表示である。表示４３は、文字であってもよいし、キャラクタなどの画像であってもよい。表示４３がなされることにより、第１グループを構成するユーザは、単語が多く表示されていても、共起ネットワーク２７Ａが更新されたこと、つまり、新たな第２グループから抽出された新たな提示語が表示されたことを把握できる。

【0090】

表示４３は、表示部４５に更新があることを報知するように表示が変更するボタンであってもよい。その場合、表示４３のボタンが押されるとプロセッサ５１は表示部４５を更新してもよい。これにより、第１グループを構成するユーザは、共起ネットワーク２７Ａが更新されること、つまり、新たな第２グループから抽出された新たな提示語が表示されることを把握でき、操作によって表示させることができる。

【0091】

更新情報は、他の例として、音声であってもよいし、音声と表示との組み合せであってもよい。これにより、第１グループを構成するユーザは、端末装置５のディスプレイ５４から目を離していても共起ネットワーク２７Ａが更新されたこと、つまり、新たな第２グループから抽出された新たな提示語が表示されたことを把握できる。

【0092】

発明者らは、支援システム１００による他グループからの提示語の提示の有無が自グループにおける議論に与える影響を評価するための実験を行った。実験は、大学生の参加者２０人を各４人からなる５グループに分け、同一テーマの議論を同時に行う形式で実施した。５グループのうちの３つのグループａに対しては提示語の提示を行い、２つのグループｂに対しては提示を提示せずに自グループの単語のみを提示した。

【0093】

実験では、下のテーマ１，２に沿った３０分間の議論をグループａ，ｂの参加歴で偏りが起こらないようにメンバーを入れ替えて、合計３回行った。なお、実験に先立ち、議論練習テーマを用いた議論を行った。
議論練習テーマ：「研究室内における連絡手段の使い分けについて」
テーマ１：「小中学校のいじめ対策にＡＩを導入する試みについて」
テーマ２：「人工知能と安全保障について」

【0094】

評価指標には、単語の複雑度を用いた。単語の複雑度は、単語の繰り返しの程度を示す指標であり、議論中の全単語数に対する単語種類数の割合で表される。単語数や単語種類数による指標は、人の主観が介入しない比較的容易に解析できる発言内容の自動評価指標として有効であることが知られている。

【0095】

単語の複雑度の算出においては、発話文を形態素解析器ＭｅＣａｂによって分割した単位トークンを１単語とした。単位トークンの異なる種類の数（異なり語数）を、単語種類数とした。複数のグループそれぞれでの議論において出現した単語を対象として単語の複雑度を算出した。

【0096】

図９～図１１は、実験結果を表した図であって、図９は各グループにおける出現単語数、異なり語数、及び、提示された他グループ語数の計数結果、図１０はテーマ１の議論における単語の複雑度の時系列推移、並びに、図１１はテーマ２の議論における単語の複雑度の時系列推移を表している。

【0097】

図９より、出現単語数及び異なり語数は、テーマ１，２ともに、概ねグループａの方がグループｂよりも高い。テーマ１，２それぞれのグループａの出現単語数及び異なり語数を比較すると、提示語が多く提示されたテーマ１の方が、出現単語数及び異なり語数ともに、提示語の提示が少ないテーマ２よりも多い傾向にある。これより、多く提示語を提示した方が出現単語数及び異なり語数が多くなる傾向と言える。

【0098】

図１０及び図１１においては、グループｂがいずれも、議論の時間経過に沿って単語の複雑度が低くなっている。それに対して、グループａは、いずれも、グループｂより単語の複雑度の低下が小さい。例えば、議論終了後（議論時間３０分経過時）における各グループの単語の複雑度を比較すると、図１０及び図１１のいずれも、グループａがグループｂの単語の複雑度を上回っている。これより、提示語を提示したグループ（グループａ）の方が、しなかったグループ（グループｂ）より複雑度の減衰が抑えられていると言える。

【0099】

これは、提示語を提示しなかったグループｂでは、議論が進むにつれて特定の論点（単語やトピックなどの話題の対象）に対して深掘りするような議論の流れになっていたのに対し、提示語を提示したグループａでは、他のグループで出てきた議論テーマに対する視点を自分のグループの議論にも取り入れ、より多くの論点から議論を行っていたことが要因であると推察される。従ってこの実験より、支援システム１００が他グループからの提示語の提示を行うことによって、自グループと他グループとの間で情報が共有されるようになり、複数ユーザにおける情報の共有が効果的に進められることが検証された。また、この支援システム１００を複数グループでの議論に用いた場合は、各グループにおいて多論点からの議論が促進され、活発な議論を支援できることが検証された。

【0100】

＜３．付記＞
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

【符号の説明】

【0101】

１ ：サーバ
２ ：テーマ
３ ：通信線
５ ：端末装置
１１ ：プロセッサ
１２ ：メモリ
１３ ：通信部
２０ ：テキスト
２１ ：識別情報
２２ ：形態素群
２３ ：単語群
２４Ａ ：情報
２４Ｂ ：情報
２５ ：頻出単語リスト
２５Ｂ ：頻出単語リスト
２５Ｎ ：頻出単語リスト
２６ ：ネットワーク型データモデル
２７ ：共起ネットワーク
２７Ａ ：共起ネットワーク
４０ ：表示画面
４１ ：ボタン
４２ ：ボタン
４３ ：表示
４４ ：ボタン
４５ ：表示部
４６ ：ボタン
４７ ：表示画面
５１ ：プロセッサ
５２ ：メモリ
５３ ：通信部
５４ ：ディスプレイ
５５ ：マイク
７１ ：ノード
７１Ａ ：ノード
７２ ：エッジ
７３ ：ノード
１００ ：支援システム
１１１ ：自然言語処理
１１２ ：ネットワーク化処理
１１３ ：頻出単語リスト生成処理
１１４ ：共起ネットワーク生成処理
１１５ ：提示処理
１１６ ：提示元グループ決定処理
１１７ ：提示語抽出処理
１１８ ：提示情報生成処理
１２１ ：コンピュータプログラム
５１１ ：テキスト化処理
５１２ ：表示処理
５２１ ：コンピュータプログラム
５２２ ：グループ情報記憶部
１２２ ：単語ＤＢ
１２２Ａ ：グループＡ用単語ＤＢ
１２２Ｂ ：グループＢ用単語ＤＢ
Ｒ ：割合
ＲＢ ：割合
ＲＮ ：割合

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】