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公開番号2025089981
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-16
出願番号2024032461,2023204377
出願日2024-03-04,2023-12-04
発明の名称情報処理装置及びプログラム
出願人AIQ株式会社
代理人弁理士法人にじいろ特許事務所
主分類G06F 16/90 20190101AFI20250609BHJP(計算;計数)
要約【課題】目的は、コメントや発言に関する内容的特徴を定量化することを実現することにある。
【解決手段】情報処理装置1は、外部のユーザ端末5からユーザのコメント又は発言のデータを受信する受信部25と、コメント又は発言に対して自然言語解析処理を実行する自然言語解析処理部23と、自然言語解析処理により分解された複数の品詞の内容に基づいて、N次元空間上の座標を割り当てることにより、コメント又は発言に関する内容的特徴を定量化した特徴量を演算する特徴量演算処理部24とを具備する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
外部の情報処理装置からユーザのコメント又は発言のデータを受信する受信手段と、
前記コメント又は前記発言に対して自然言語解析処理を実行する手段と、
前記自然言語解析処理により分解された複数の品詞の内容に基づいて、Ｎ次元空間上の座標を割り当てることにより、前記コメント又は前記発言に関する内容的特徴を定量化した特徴量を演算する特徴量演算手段とを具備する、情報処理装置。
続きを表示（約 860 文字）【請求項２】
前記受信手段は、ユーザ端末から直接的に、又はＳＮＳサーバ、ブログサイトサーバ、口コミサイトサーバ及びＥＣサイトサーバの少なくとも一つのサーバを介して間接的に、前記ユーザの前記コメント又は前記発言のデータを受信する、請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記Ｎ次元空間は、Ｎ軸に品詞が表す複数種類の区分がそれぞれ対応付けられ、各軸にはそれぞれの区分に含まれる複数の具体的内容が複数の座標値として割り付けられてなる、請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記コメント又は前記発言と、他のコメント又は他の発言との間の内容的近似性を表す数値として、前記コメント又は前記発言に関する前記特徴量と、前記特徴量計算手段により計算された前記他のコメント又は前記他の発言に関する他の特徴量との間の前記Ｎ次元空間上の距離を計算する手段をさらに備える、請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴量演算手段は、学習用コメント又は学習用発言のデータに係る前記自然言語解析処理により分解された複数の品詞のデータと、前記学習用コメント又は前記学習用発言の内容的特徴を表す特徴量のデータを教師データとして予め学習された学習済みモデルを用いて、前記コメント又は前記発言に対して前記自然言語解析処理により分解された複数の品詞から、前記コメント又は前記発言に関する内容的特徴を定量化した前記特徴量を出力する、請求項１記載の情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータを、
外部の情報処理装置からユーザのコメント又は発言のデータを受信する受信手段と、
前記コメント又は前記発言に対して自然言語解析処理を実行する手段と、
前記自然言語解析処理により分解された複数の品詞の内容に基づいて、Ｎ次元空間上の座標を割り当てることにより、前記コメント又は前記発言に関する内容的特徴を定量化した特徴量を演算する手段として機能させるプログラム、

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
現在、アパレル等のＥＣサイト（オンライン販売）が一般化しており、今後、インターネット上にある仮想空間（メタバース）のショッピングモールに仮想店舗を出店する機会が増えていくことが想定される。このような状況の中で、ＥＣサイトでも実在店舗と同様に、スタッフがユーザとの対話を通じてお勧めの商品を紹介したり、ユーザのニーズを掘り起こしユーザが望んでいる商品を具現化させたり、様々な問い合わせに対応する１対１での接客サービスを提供することは販売促進の観点から重要視されている。
【０００３】
一般的に、ＥＣサイトに訪れるユーザ数は実在店舗を訪問する顧客の数に比べて格段に多い。そのため実在のスタッフがＥＣサイトに訪れるユーザ全員に対して個別に接客することは現実的ではない。そこで仮想スタッフ（デジタルスタッフともいう）をコンピュータ上に構築し、実在のスタッフに代わりデジタルスタッフがユーザに対して１対１で接客することが想定されている。
【０００４】
デジタルスタッフには様々なキャラクタが設定されるが、接客能力のあるキャラクタを生成することは容易ではない。そこで実在のスタッフに似せたキャラクタを設定することがある。
【０００５】
しかし、仮想スタッフのキャラクタを実在のスタッフのそれに如何に似せようとも、その発言内容や言葉遣いなど様々な点で実在のスタッフとは明らかに相違することが多い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
目的は、コメントや発言に関する内容的特徴を定量化することを実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施形態に係る情報処理装置は、外部の情報処理装置からユーザのコメント又は発言のデータを受信する受信手段と、前記コメント又は前記発言に対して自然言語解析処理を実行する手段と、前記自然言語解析処理により分解された複数の品詞の内容に基づいて、Ｎ次元空間上の座標を割り当てることにより、前記コメント又は前記発言に関する内容的特徴を定量化した特徴量を計算する特徴量計算手段とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、本実施形態に係る情報処理装置を含む全体システムの構成図である。
図２は、図１の情報処理装置の物理的構成を示す図である。
図３は、図１の情報処理装置の機能的構成を示す図である。
図４は、図１の全体システムのデータフロー及び情報処理装置の処理を示す図である。
図５は、図４のプロフィールの一例を示す図である。
図６は、図４の投稿コメント及びその特徴量の一例を示す図である。
図７は、図４のユーザメッセージ及びその特徴量の一例を示す図である。
図８は、図６及び図７の特徴量を示すＮ次元空間上でのユーザメッセージと投稿コメントとの距離の一例を示す図である。
図９は、図１の情報処理装置による処理の流れを概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。本実施形態は、人と人とのつながりを促進・サポートするコミュニティ型のサービスとしてソーシャルネットワーキングサービス（以下「ＳＮＳ」という）、ユーザが日常の事柄や考え等を記事として投稿しそれらを時系列で表示させるブログサイト、ユーザが商品やサービスの評価を書き込んだり、閲覧するための口コミサイト、インターネット上で商品やサービスを販売するＥＣサイト等へ実在ユーザが自ら実際に作成し投稿したコメント（投稿文、記事文、口コミ文、評価文、メッセージ等の文章という）を参照させて、発言文生成装置としての生成ＡＩに他者ユーザの発言に応答する発言文を生成させることにより、他者ユーザの発言に整合する発言内容であって、しかも仮想ユーザの発言の内容が、それが代理する実在ユーザが発信するかのような内容で実在のユーザが使うであろう言葉遣いで違和感のないものであることを実現する。
【００１０】
例えば、ＳＮＳとしては、「インスタグラム（登録商標）」、「フェイスブック（登録商標）」、「現Ｘであるツイッター（登録商標）」等がその代表例である。口コミサイトとしては、「食べログ（登録商標）」、「価格コム（登録商標）」等がその代表例である。またブログサイトとしては、ＦＣ２（登録商標）のブログ等多くのサイトが存在する。
（【００１１】以降は省略されています）

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