JP2006331343A - 話題遷移制御装置、話題遷移制御システム、及び、話題遷移制御方法 - Google Patents
話題遷移制御装置、話題遷移制御システム、及び、話題遷移制御方法 Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】 話題遷移制御装置4は、複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する装置であり、重み算出部41と共起関係調整部42とを備える。重み算出部41は、各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する。共起関係調整部42は、算出された重みを用いて、上記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する。
【選択図】 図1
Description
話題遷移制御システム1は、図1に示すように、話題抽出部2(抽出手段に対応)と、キーワード関連把握部3と、話題遷移制御装置4と、話題提示部5(提示手段に対応)とを備える。これら各構成要素は、バスを介して、相互に信号の入出力が可能なように接続されている。
話題抽出部2は、ユーザが利用中のコンテンツを入力とする。システムが、推薦するコンテンツまで誘導するためには、提示される内容がユーザの興味から大きく外れないことが必要であることから、話題抽出部2は、上記コンテンツの内容から現在の話題を抽出する。具体的には、話題抽出部2は、コンテンツの特徴を表すキーワードを“話題”として抽出する。
更に、連想概念辞書の場合には、上位概念、下位概念、部分・材料、類義、属性、動作、環境の概念が設定され、これら各概念に対するキーワードが格納される。
また、「ショッピング」と「レッズ」は関係はあるが、共起関係は弱い。すなわち、その共起関係の程度は、「TV中継」のみを介する「レッズ」と「プロ野球」よりも、「楽天」、「TV中継」の2つを介する分弱くなる。
キーワードの関連付けの方法は、同一コンテンツ中におけるキーワードの出現回数や文章単位での出現回数に応じて関連の強さに影響を与える方法など、他の方法を用いてもよい。
重み算出部41は、各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する。最適経路探索部42は、重み算出部41により算出された重みを用いて、共起関係調整部42aによりキーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する。最適経路探索部42は、各キーワードの重みを共起関係の強さにマッピング(写像)することにより、現在の話題との共起関係が最も強い経路を選択する。
キーワードW[m]、関連の強さW[m][w]は、辞書データベース31に含まれる情報である。観点に応じて連想されるキーワードは、優先的に選択されるため、関連の強さをより強く調整する。キーワードには、観点に応じて、優先度としてのみ重みPが設定される。共起関係データベース32から得られた共起関係の強さを示す距離を“L”とし、キーワードの重みを“P”とすると、その場における概念間の距離「L’」は、L’=L*1/(P+1)と表すことができる。L’の合計値を、その経路の距離とする。
例えば、経路上のキーワードをタイトルに含むニュース記事やブログ記事が検索された場合には、話題提示部5は、これらの記事を提示する。
動作説明の前提として、話題遷移制御システム1が、ユーザが閲覧しているコンテンツに関連した情報を提示しつつ、目的の話題までユーザを誘導していく状況を想定する。その際、上記コンテンツの内容に対して「詳細である」、「類似している」、「反意である」といった観点ごとに最適な話題を提供していく。
最小付加経路は複数存在することも多いため、最適経路探索部42は、そのうちで最適な経路を更に選択する。その際、最適経路探索部42は、ユーザの使用頻度の高いキーワードや、キーワード間の関連性が高い話題が優先的に選択されるよう、経路に含まれるキーワード毎に、重み算出部41の算出した重みを付加する(S4)。
S7では、話題提示部5は、S6で選択された最適経路の通知を受け、該経路に含まれるキーワードに関連した情報を目的の話題として提示する。関連した情報とは、例えば、上記キーワードを含むニュースやブログの記事である。
まず、最小付加経路が探索された後(S11)、ユーザの操作履歴やキーワード間の関連性の強さに基づき、キーワード毎の重みが付加される(S12)。その後、各経路毎に重みの合計値が算出され(S13)、重み合計値が最高の経路が特定される(S14)。特定された経路は、観点別に調査された上で(S15)、最適経路として選択される(S16)。
まず、ユーザの操作履歴やキーワード間の関連性の強さを問い合わせた後(S21)、その回答に基づき、キーワード毎の重みが付加される(S22)。続いて、付加された重みを使用して各経路の距離が計算された後(S23)、各経路の1個目のキーワードに対してのみ、観点に応じた重みが付加される(S24)。S25では、その重みを基に各経路の距離が再び計算され、それらの経路のうち最短距離を有するものが最適経路として選択される(S26)。
かかる手法では、重みを距離にマッピングして合計距離が最短となる経路のみを追跡していくため、最適経路探索部42は、現在のノードに貼られているリンク数に“r”を設定する(S31)。
なお、次ノードにおける重みPが存在しない場合には(S32;NO)、S33,S34の各処理は省略され、S35に移行する。
そして、現在のノードが目的の話題“TopicG”に一致したとき(S39;YES)、一連の処理は終了する。
図7において、観点なしの場合におけるキーワードw1とw2との距離L’は、L’=L(w1,w2)と表すものとする。この場合、観点が「詳細」の距離L’(A|w1,w2)は、L(w1,w2)/aと表すことができ、これと同様に、観点が「類似」、「反意」の距離L’(B|w1,w2),L’(C|w1,w2)は、それぞれL(w1,w2)/b,L(w1,w2)/cと表すことができる。したがって、例えば観点A(詳細)に関する経路評価値は、L’(A|w1,w2)+L’(w2,w3)+L’(w3,w4)+…と表現することができる。最適経路探索部42は、この値と、他の経路の評価値(例えば、L’(A|w1,w11)+L’(w11,w12)…)とを比較し、最小のものを最適経路とする。
話題遷移制御システム1の管理者側は、新発売のビールの情報をユーザに提示したいとする。Web上でスポーツニュースを閲覧しているユーザAは、昨日行われたプロ野球の試合結果をチェックしており、「△△チームが勝利」という記事を読んでいた。すると、表示画面の端部に、「□□□ホークスの結果」や「△△イーグルス大敗の結果」、「△△イーグルスの選手紹介」、「△△市場のセール情報」といったリンクが表示された。そこで、ユーザAは、「△△イーグルスの選手紹介」をクリックし、人気選手ランキング1位の一場選手の情報を見た。画面端部には更に、他の人気選手である「新庄選手のプロフィール」と、一場選手の出身地である「××市の案内」、及び、一場選手のグッズを売っているWebサイト「△△ショップ」のリンクが表示された。ユーザAが「新庄選手のプロフィール」を選択すると、新庄選手の契約しているCMのビールに関する情報が表示された。
また、Webブラウザによるユーザ支援を行うのみならず、2つの概念に共通する概念を発見し、これを新たな知見としてユーザに与えることができる。
例えば、上記実施の形態では、ユーザに対する情報の提示を目的とするものとして話題遷移制御システム1を構成したが、対話の活性化、あるいはエージェントとの会話を楽しむことを目的としてもよい。かかる構成とすることで、ユーザにとって、対話を通して新たな興味を発見する、あるいは、予定された流れの会話ではなく、関連性が保たれた種々多様な話題を題材とした会話を楽しむ、ことができるという効果がある。
Claims (4)
- 複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する話題遷移制御装置において、
各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する重み算出手段と、
当該重み算出手段により算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する経路選択手段と
を備えることを特徴とする話題遷移制御装置。 - 前記経路選択手段は、各キーワードの重みを共起関係の強さにマッピングすることにより、前記現在の話題との共起関係が最も強い経路を選択することを特徴とする請求項1に記載の話題遷移制御装置。
- ユーザの興味対象である現在の話題を抽出する抽出手段と、
当該抽出手段により抽出された現在の話題から目的の話題を経由する各キーワード間の関連性が格納された関連性格納手段と、
前記キーワード間の共起関係が格納された共起関係格納手段と、
前記関連性格納手段に格納されている各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出する重み算出手段と、
当該重み算出手段により算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択する経路選択手段と、
当該経路選択手段により選択された経路上のキーワードに関連する情報を、前記目的の話題として提示する提示手段と
を備えることを特徴とする話題遷移制御システム。 - 複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する話題遷移制御方法において、
各キーワード間の関連性に基づいて、最適経路を探索するための観点に合ったキーワードに対する重みを算出するステップと、
算出された重みを用いて、前記キーワード間の共起関係の強さを調整し、最適経路を選択するステップと
を含むことを特徴とする話題遷移制御方法。
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