JP7513245B2

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Publication number: JP7513245B2
Application number: JP2020046913A
Authority: JP
Inventors: タァンクァンファン; 純一山本
Original assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Current assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Priority date: 2020-03-17
Filing date: 2020-03-17
Publication date: 2024-07-09
Anticipated expiration: 2040-03-17
Also published as: JP2021149332A

Description

本発明は、質問生成装置、質問生成方法、会話支援装置、プログラム、および記録媒体に関する。The present invention relates to a question generation device, a question generation method, a conversation support device, a program, and a recording medium.

企業等の組織においては、人事に関するデータを把握し、さらに、前記組織に属する従業員等の個人に対しても、定期的にアンケートの実施を行っている。しかしながら、人事に関するデータもアンケートも、現状の組織の状態を把握するツールにとどまっている。Organizations such as companies collect data on personnel affairs and also periodically conduct surveys of employees and other individuals who belong to the organization. However, both the personnel data and the surveys are merely tools for understanding the current state of the organization.

また、組織に対する従業員の満足等を分析するシステムも提案されている（特許文献１）。しかしながら、このシステムも、あくまでも現状の状態を把握するシステムにとどまっている。A system has also been proposed that analyzes employee satisfaction with an organization (Patent Document 1). However, this system is also limited to grasping the current situation.

他方、組織は、現状の把握も重要であるが、把握した現状に対し、どのように対処するかが極めて重要である。現在、組織改革のため、従業員に対する研修等が行われている。しかしながら、選抜された人材に研修を行っても、日常業務への負担感等から、職場では研修内容が実施されないという問題がある。On the other hand, while it is important for an organization to understand the current situation, it is also extremely important to know how to deal with the current situation. Currently, training is being provided to employees in order to reform the organization. However, even if training is provided to selected personnel, there is a problem that the training content is not implemented in the workplace due to the burden it places on daily work, etc.

特表２０１６－５２４２３０号公報JP 2016-524230 A

ところで、組織開発の手法として、診断型組織開発と、対話型組織開発が知られている。診断型組織開発は、解決可能な課題の解決施策を見つけるのに対し、対話型組織開発は、解決案が出現する在り方や関係性を対話により作り出す方法である。対話型組織開発は、そもそもの組織内における共通の視点や観点（ディスコースともいう）について、対話による変革を行うことで、組織の変革を促すことができる。Diagnostic organizational development and dialogic organizational development are known as organizational development methods. Diagnostic organizational development seeks to find solutions to solvable problems, while dialogic organizational development is a method for creating through dialogue the state of affairs and relationships that will lead to solutions. Dialogic organizational development can promote organizational change by effecting change through dialogue in the common perspectives and viewpoints (also known as discourse) within the organization in the first place.

対話型組織開発を行うためには、組織の構成員が対話を行い、ディスコースを変えるような視点・観点からの生成的質問について議論する必要がある。しかしながら、日常の会話の中で、組織の構成員自らがこのような気付きを得ることは困難である。また、このような議論を行うことは、日常業務への負荷が大きいという問題もある。To conduct dialogical organizational development, organizational members need to engage in dialogue and discuss generative questions from perspectives that will change the discourse. However, it is difficult for organizational members to gain such realizations in their own everyday conversations. There is also the problem that having such discussions places a heavy burden on daily work.

そこで、本発明は、日常業務への負荷を抑制しつつ、会話の中で不足する観点に繋がる質問を生成する装置を提供することを目的とする。Therefore, the present invention aims to provide a device that generates questions that lead to missing perspectives in conversations while minimizing the burden on daily work.

前記目的を達成するために、本発明の質問生成装置は、会話データ取得部、テキストデータ抽出部、観点単語抽出部、質問生成部、出力部を含み、
前記会話データ取得部は、会話データを取得し、
前記テキストデータ抽出部は、前記会話データからテキストデータを抽出し、
前記観点単語抽出部は、前記テキストデータから、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語を抽出し、
前記質問生成部は、前記不足観点単語に基づく質問を生成し、
前記出力部は、前記質問を出力することを特徴とする。 In order to achieve the above object, the question generation device of the present invention includes a conversation data acquisition unit, a text data extraction unit, a viewpoint word extraction unit, a question generation unit, and an output unit,
The conversation data acquisition unit acquires conversation data,
The text data extraction unit extracts text data from the conversation data,
the viewpoint word extraction unit extracts, from the text data, a missing viewpoint word indicating a viewpoint that is missing in the conversation;
The question generation unit generates a question based on the missing perspective word,
The output unit outputs the question.

本発明の質問生成方法は、会話データ取得工程、テキストデータ抽出工程、観点単語抽出工程、質問生成工程、出力工程を含み、
前記会話データ取得工程は、会話データを取得し、
前記テキストデータ抽出工程は、前記会話データからテキストデータを抽出し、
前記観点単語抽出工程は、前記テキストデータから、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語を抽出し、
前記質問生成工程は、前記不足観点単語に基づく質問を生成し、
前記出力工程は、前記質問を出力することを特徴とする。 The question generation method of the present invention includes a conversation data acquisition step, a text data extraction step, a viewpoint word extraction step, a question generation step, and an output step.
The conversation data acquisition step acquires conversation data,
The text data extraction step includes extracting text data from the conversation data,
The viewpoint word extraction step includes extracting, from the text data, a missing viewpoint word indicating a viewpoint that is missing in the conversation,
The question generation step generates a question based on the missing perspective word,
The output step is characterized by outputting the question.

本発明のプログラムは、会話データを取得する会話データ取得手順、
前記会話データからテキストデータを抽出するテキストデータ抽出手順、
前記テキストデータから、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語を抽出する観点単語抽出手順、
前記不足する観点単語に基づく質問を生成する質問生成手順、および
前記質問を出力する出力手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。 The program of the present invention includes a conversation data acquisition step for acquiring conversation data;
a text data extraction step of extracting text data from the conversation data;
a viewpoint word extraction step of extracting from the text data a viewpoint word indicating a viewpoint that is lacking in the conversation;
The program causes a computer to execute a question generation procedure for generating a question based on the missing perspective word, and an output procedure for outputting the question.

本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能である。The recording medium of the present invention is computer-readable and stores the program of the present invention.

本発明の会話支援装置は、前記本発明の質問生成装置を含むことを特徴とする。The conversation support device of the present invention is characterized by including the question generation device of the present invention.

本発明によれば、日常業務への負荷を抑制しつつ、会話の中で不足する観点に繋がる質問を生成できる。The present invention makes it possible to generate questions that lead to perspectives that are lacking in conversations while minimizing the burden on daily work.

図１（Ａ）は、実施形態１の質問生成装置の構成の一例を示すブロック図であり、図１（Ｂ）は、実施形態１の質問生成システムの構成の一例を示す概略図である。FIG. 1A is a block diagram showing an example of the configuration of a question generation device according to the first embodiment, and FIG. 1B is a schematic diagram showing an example of the configuration of a question generation system according to the first embodiment.図２は、実施形態１の質問生成装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the question generation device according to the first embodiment.図３は、実施形態１の質問生成方法およびプログラムの一例を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing an example of a question generation method and program according to the first embodiment.図４は、実施形態１の質問生成方法における工程の一部の例を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of some of the steps in the question generation method of the first embodiment.

本発明において、組織とは、特に制限されず、例えば、複数の個人が連携している団体であり、会社等の法人、役所、病院、地域コミュニティ等があげられる。前記組織の単位は、特に制限されず、例えば、会社でもよいし、会社における部署またはグループ等でもよい。In the present invention, an organization is not particularly limited, and is, for example, an association in which multiple individuals work together, such as a corporation such as a company, a government office, a hospital, a local community, etc. The unit of the organization is not particularly limited, and may be, for example, a company, or a department or group within a company.

つぎに、本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。Next, an embodiment of the present invention will be described. Note that the present invention is not limited to the following embodiment. Note that in each of the following drawings, the same parts are given the same reference numerals. Furthermore, the explanations of each embodiment can be mutually incorporated unless otherwise specified. Furthermore, the configurations of each embodiment can be combined unless otherwise specified.

［実施形態１］
実施形態１は、本発明の質問生成装置および質問生成方法に関する。[Embodiment 1]
The first embodiment relates to a question generating device and a question generating method of the present invention.

本実施形態は、本発明の質問生成装置の例である。図１（Ａ）は、実施形態１の質問生成装置１の一例を示すブロック図であり、図１（Ｂ）は、実施形態１の質問生成装置１を有する質問生成システム装置１００の一例を示す概略図である。図１（Ａ）に示すように、本実施形態の質問生成装置１は、会話データ取得部１１、テキストデータ抽出部１２、観点単語抽出１３、質問生成部１４、および、出力部１５を含む。図示していないが、質問生成装置１は、例えば、記憶部を有してもよい。また、図１（Ｂ）に示すように、質問生成装置１は、例えば、通信回線網３０を介して、データベース（ＤＢ）４０、外部端末５０と接続可能である。前記データベース４０には、例えば、後述する会話データ、標準単語ネットワーク、対義語データ、および質問データが記憶されている。質問生成装置が前記記憶部を有する場合、前記記憶部として、データベース４０を有してもよい。本実施形態の質問生成装置１は、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本実施形態の質問生成装置１は、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であってもよい。また、図示していないが、質問生成装置１は、通信回線網３０を介して、システム管理者の外部端末とも接続可能であり、システム管理者は、外部端末から質問生成装置１の管理を実施してもよい。質問生成装置１は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。質問生成装置１は、例えば、各部の処理がクラウド上で行われてもよい。This embodiment is an example of a question generation device of the present invention. FIG. 1(A) is a block diagram showing an example of aquestion generation device 1 ofembodiment 1, and FIG. 1(B) is a schematic diagram showing an example of a questiongeneration system device 100 having thequestion generation device 1 ofembodiment 1. As shown in FIG. 1(A), thequestion generation device 1 of this embodiment includes a conversationdata acquisition unit 11, a textdata extraction unit 12, a viewpointword extraction unit 13, aquestion generation unit 14, and anoutput unit 15. Although not shown, thequestion generation device 1 may have, for example, a storage unit. Also, as shown in FIG. 1(B), thequestion generation device 1 can be connected to a database (DB) 40 and anexternal terminal 50 via, for example, acommunication line network 30. Thedatabase 40 stores, for example, conversation data, a standard word network, antonym data, and question data, which will be described later. When the question generation device has the storage unit, the storage unit may include thedatabase 40. Thequestion generation device 1 of this embodiment may be incorporated into a server as a system. Furthermore, thequestion generation device 1 of this embodiment may be a personal computer (PC) on which the program of the present invention is installed. Although not shown, thequestion generation device 1 may also be connectable to an external terminal of a system administrator via acommunication network 30, and the system administrator may manage thequestion generation device 1 from the external terminal. Thequestion generation device 1 may be, for example, a single device including each of the above-mentioned units, or a device in which each of the above-mentioned units can be connected via a communication network. For example, the processing of each unit of thequestion generation device 1 may be performed on the cloud.

通信回線網３０は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でもよいし、無線でもよい。通信回線網３０は、例えば、インターネット回線、ＷＷＷ（World Wide Web）、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ(Wireless Fidelity）、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）等があげられる。Thecommunication network 30 is not particularly limited and may be a publicly known network, for example, wired or wireless. Examples of thecommunication network 30 include the Internet line, the World Wide Web (WWW), a telephone line, a Local Area Network (LAN), Wireless Fidelity (WiFi), and a Low Power Wide Area (LPWA).

図２に、質問生成装置１のハードウェア構成のブロック図を例示する。質問生成装置１は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、メモリ１０２、バス１０３、記憶装置１０４、入力装置１０６、ディスプレイ１０７、通信デバイス１０８等を有する。質問生成装置１の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して接続されている。Figure 2 shows an example block diagram of the hardware configuration of thequestion generation device 1. Thequestion generation device 1 has, for example, a CPU (central processing unit) 101, amemory 102, abus 103, astorage device 104, aninput device 106, adisplay 107, acommunication device 108, etc. Each part of thequestion generation device 1 is connected via thebus 103 by its respective interface (I/F).

ＣＰＵ１０１は、例えば、コントローラ（システムコントローラ、Ｉ／Ｏコントローラ等）等により、他の構成と連携動作し、質問生成装置１の全体の制御を担う。質問生成装置１において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラム１０５やその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、ＣＰＵ１０１が、会話データ取得部１１、テキストデータ抽出部１２、観点単語抽出１３、質問生成部１４、および、出力部１５として機能する。質問生成装置１は、演算装置として、ＣＰＵを備えるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）等の他の演算装置を備えてもよいし、ＣＰＵとこれらとの組合せを備えてもよい。なお、ＣＰＵ１０１は、例えば、後述する実施形態における記憶部以外の各部として機能する。TheCPU 101 cooperates with other components, for example, through a controller (system controller, I/O controller, etc.), and controls the entirequestion generation device 1. In thequestion generation device 1, theCPU 101 executes, for example, theprogram 105 of the present invention and other programs, and also reads and writes various information. Specifically, for example, theCPU 101 functions as a conversationdata acquisition unit 11, a textdata extraction unit 12, a viewpointword extraction unit 13, aquestion generation unit 14, and anoutput unit 15. Thequestion generation device 1 includes a CPU as a calculation device, but may also include other calculation devices such as a GPU (Graphics Processing Unit) or an APU (Accelerated Processing Unit), or may include a combination of the CPU and these. TheCPU 101 functions, for example, as each unit other than the storage unit in the embodiment described below.

メモリ１０２は、例えば、メインメモリを含む。前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する記憶装置１０４（補助記憶装置）に記憶されている本発明のプログラム１０５等の種々の動作プログラムを、メモリ１０２が読み込む。そして、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを読み出し、解読し、前記プログラムを実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ１０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。Thememory 102 includes, for example, a main memory. The main memory is also called a primary storage device. When theCPU 101 performs processing, thememory 102 reads various operating programs, such as theprogram 105 of the present invention, stored in, for example, a storage device 104 (auxiliary storage device) described below. TheCPU 101 then reads data from thememory 102, decodes it, and executes the program. The main memory is, for example, a RAM (random access memory). Thememory 102 further includes, for example, a ROM (read only memory).

バス１０３は、例えば、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、例えば、質問生成端末２；外部記憶装置（データベース４０等）；プリンター；等があげられる。質問生成装置１は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０８により、通信回線網３０に接続でき、通信回線網３０を介して、前記外部機器と接続することもできる。前記外部機器との接続方式は、通信回線網３０を介した接続には限定されず、例えば、有線による接続でもよいし、無線通信を利用した接続でもよい。前記有線による接続は、例えば、コードによる接続でもよいし、通信回線網を利用するためのケーブル等による接続でもよい。Thebus 103 can also be connected to, for example, an external device. Examples of the external device include a question generation terminal 2; an external storage device (such as a database 40); a printer; and the like. Thequestion generation device 1 can be connected to acommunication network 30 by acommunication device 108 connected to thebus 103, and can also be connected to the external device via thecommunication network 30. The method of connection with the external device is not limited to a connection via thecommunication network 30, and can be, for example, a wired connection or a connection using wireless communication. The wired connection can be, for example, a connection using a cord or a connection using a cable for using a communication network.

記憶装置１０４は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶装置１０４には、本発明のプログラム１０５を含む動作プログラムが格納されている。記憶装置１０４は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置１０４は、例えば、前記記憶媒体と前記ドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）であってもよい。Thestorage device 104 is also referred to as an auxiliary storage device, for example, in contrast to the main memory (primary storage device). As described above, thestorage device 104 stores an operating program including theprogram 105 of the present invention. Thestorage device 104 includes, for example, a storage medium and a drive for reading and writing data from and to the storage medium. The storage medium is not particularly limited and may be either built-in or external, and examples of the storage medium include HD (hard disk), FD (floppy disk), CD-ROM, CD-R, CD-RW, MO, DVD, flash memory, memory card, etc., and the drive is not particularly limited. Thestorage device 104 may be, for example, a hard disk drive (HDD) in which the storage medium and the drive are integrated.

質問生成装置１は、例えば、さらに、入力装置１０６、ディスプレイ１０７を有する。入力装置１０６は、例えば、タッチパネル、トラックパッド、マウス等のポインティングデバイス；キーボード；カメラ、スキャナ等の撮像手段；ＩＣカードリーダ、磁気カードリーダ等のカードリーダ；マイク等の音声入力手段；等があげられる。ディスプレイ１０７は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置があげられる。本実施形態１において、入力装置１０６とディスプレイ１０７とは、別個に構成されているが、入力装置１０６とディスプレイ１０７とは、タッチパネルディスプレイのように、一体として構成されてもよい。Thequestion generation device 1 further includes, for example, aninput device 106 and adisplay 107. Examples of theinput device 106 include pointing devices such as a touch panel, track pad, and mouse; a keyboard; imaging means such as a camera and scanner; card readers such as an IC card reader and a magnetic card reader; and voice input means such as a microphone. Examples of thedisplay 107 include display devices such as an LED display and a liquid crystal display. In thisembodiment 1, theinput device 106 and thedisplay 107 are configured separately, but theinput device 106 and thedisplay 107 may be configured as an integrated unit, such as a touch panel display.

質問生成装置１において、メモリ１０２及び記憶装置１０４は、ユーザからのアクセス情報及びログ情報、ならびに、データベース４０から取得した情報を記憶することも可能である。In thequestion generation device 1, thememory 102 and thestorage device 104 can also store access information and log information from users, as well as information obtained from thedatabase 40.

質問生成装置１の各部について、さらに詳細に説明する。Each part of thequestion generation device 1 will now be described in more detail.

会話データ取得部１１は、会話データを取得する。前記会話データは、例えば、組織の構成員の会話が記録された情報であり、テキスト情報でも、音声情報でもよい。前記会話データがテキスト情報である場合、具体例として、チャットツールのログ情報があげられる。前記テキスト情報は、例えば、質問生成装置１の記憶装置１０４に記録されていてもよいし、質問生成装置１外のデータベース４０に記録されていてもよい。また、前記チャットツールが記憶部を有する場合、前記テキスト情報は、例えば、前記チャットツールの記憶部に記録されていてもよい。前記会話データが質問生成装置１の記憶装置１０４に記憶されている場合、会話データ取得部１１は、記憶装置１０４の前記会話データを読み取ることで取得できる。前記会話データがデータベース４０または前記チャットツールの記憶部に記憶されている場合、会話データ取得部１１は、通信回線網３０を介して前記会話データを取得できる。The conversationdata acquisition unit 11 acquires conversation data. The conversation data is, for example, information in which conversations between members of an organization are recorded, and may be text information or audio information. When the conversation data is text information, a specific example is log information of a chat tool. The text information may be, for example, recorded in thestorage device 104 of thequestion generation device 1, or may be recorded in adatabase 40 outside thequestion generation device 1. Furthermore, when the chat tool has a storage unit, the text information may be, for example, recorded in the storage unit of the chat tool. When the conversation data is stored in thestorage device 104 of thequestion generation device 1, the conversationdata acquisition unit 11 can acquire the conversation data by reading the conversation data from thestorage device 104. When the conversation data is stored in thedatabase 40 or the storage unit of the chat tool, the conversationdata acquisition unit 11 can acquire the conversation data via thecommunication line network 30.

前記会話データが、前記チャットツールのログ情報である場合、前記会話データは、例えば、前記会話データが記録されたチャットルームを識別するチャンネル情報を含むことが好ましい。前記会話データが、音声情報である場合、例えば、会話データ取得部１１は、マイクなどの音声入力手段により、前記会話データを取得でき、入力された音声情報を、テキスト情報に変換して取得することが好ましい。前記音声情報をテキスト情報に変換する手段は、特に制限されず、例えば、公知の音声情報をテキスト情報に変換するソフトウェアが使用できる。When the conversation data is log information of the chat tool, it is preferable that the conversation data includes, for example, channel information that identifies the chat room in which the conversation data is recorded. When the conversation data is voice information, it is preferable that, for example, the conversationdata acquisition unit 11 can acquire the conversation data by voice input means such as a microphone, and acquire the input voice information by converting it into text information. The means for converting the voice information into text information is not particularly limited, and for example, publicly known software for converting voice information into text information can be used.

テキストデータ抽出部１２は、前記会話データからテキストデータを抽出する。前記抽出は、例えば、特に制限されず、公知の自然言語処理手段が利用できる。前記自然言語処理手段としては、例えば、形態素解析等があげられる。The textdata extraction unit 12 extracts text data from the conversation data. The extraction can be performed using, for example, any known natural language processing means, without any particular limitations. Examples of the natural language processing means include morphological analysis.

テキストデータ抽出部１２は、例えば、前記会話データから抽出したテキストデータ基づき、会話中の単語の関連性を示す会話ネットワークを生成してもよい。前記会話ネットワークは、例えば、前記テキストデータを共起分析に供することで生成できる。また、テキストデータ抽出部１２は、前記会話ネットワークに基づき、会話の中心となる中心単語を抽出してもよい。前記中心単語は、例えば、前記会話ネットワークに含まれる各単語の次数を比較し、最も次数が高い単語を中心単語として抽出することができる。The textdata extraction unit 12 may, for example, generate a conversation network showing the associations of words in a conversation based on the text data extracted from the conversation data. The conversation network can be generated, for example, by subjecting the text data to co-occurrence analysis. The textdata extraction unit 12 may also extract a central word that is at the center of a conversation based on the conversation network. The central word can, for example, be extracted by comparing the degree of each word included in the conversation network and extracting the word with the highest degree as the central word.

観点単語抽出部１３は、前記テキストデータから、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語を抽出する。前記不足観点単語の抽出は、例えば、観点単語が記憶されたデータベースを用い、前記テキストデータの単語と、前記データベースの単語とを比較し、前記データベースに含まれ、前記テキストデータに含まれない単語を抽出すればよい。The viewpointword extraction unit 13 extracts missing viewpoint words that indicate viewpoints that are missing in the conversation from the text data. The missing viewpoint words can be extracted, for example, by using a database in which viewpoint words are stored, comparing the words in the text data with the words in the database, and extracting words that are included in the database but not included in the text data.

テキストデータ抽出部１２が、前記会話ネットワークを生成している場合、観点単語抽出部１３は、例えば、前記中心単語が含まれる会話ネットワークと、標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語を、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語として抽出する。When the textdata extraction unit 12 is generating the conversation network, the perspectiveword extraction unit 13, for example, compares the conversation network in which the central word is included with the standard word network, and extracts words that are included in the standard word network but not included in the conversation network as missing perspective words that indicate perspectives that are missing in the conversation.

前記標準単語ネットワークは、例えば、組織において推奨される視点または観点を有する単語のつながりを示すネットワークであることが好ましい。前記標準単語ネットワークは、例えば、各単語のつながりと、それらの共起度とが紐づけられてデータベース４０に記憶されている。前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語が複数ある場合、観点単語抽出部１３は、例えば、前記会話ネットワークに含まれない複数の単語について、標準単語ネットワークにおける前記中心単語との共起度を比較し、前記中心単語との共起度が最も高い単語を、不足観点単語として抽出すればよい。なお、これには制限されず、観点単語抽出部１３は、前記複数の単語のうち、任意の単語を不足観点単語として抽出してもよい。また、前記会話ネットワークと、標準単語ネットワークとの比較は、例えば、まず前記中心単語からのつながりが１次の次元について比較し、差がなかった場合、２次、３次と、段階的に比較することが好ましい。The standard word network is preferably a network showing connections between words having viewpoints or perspectives recommended in an organization. The standard word network is stored in thedatabase 40, for example, with the connections between each word and their co-occurrences linked to each other. When there are multiple words that are included in the standard word network and not included in the conversation network, the viewpointword extraction unit 13 may, for example, compare the co-occurrences between the multiple words not included in the conversation network and the central word in the standard word network, and extract the word with the highest co-occurrence with the central word as the missing viewpoint word. However, this is not limited to this, and the viewpointword extraction unit 13 may extract any word from the multiple words as the missing viewpoint word. In addition, the conversation network and the standard word network are preferably compared, for example, by first comparing the connections from the central word in the first dimension, and if there is no difference, comparing in stages, such as the second and third dimensions.

前記標準単語ネットワークは、例えば、インターネット上に公開されたテキスト情報をクロールすることで生成できる。前記クロールする対象となるウェブサイトは、特に制限されず、例えば、ユーザの目的、ユーザが所属する組織が扱う情報の種類等に応じて適宜設定できる。具体的には、前記組織がパブリックな情報を扱う組織である場合、例えば、政府組織および官公庁のウェブサイト等をクロール対象とできる。また、前記組織が流行の情報を扱う組織である場合、例えば、ニュースサイト等をクロール対象とできる。The standard word network can be generated, for example, by crawling text information published on the Internet. There are no particular limitations on the websites to be crawled, and they can be set appropriately depending on, for example, the user's purpose and the type of information handled by the organization to which the user belongs. Specifically, if the organization handles public information, for example, websites of government organizations and government agencies can be crawled. Also, if the organization handles trend information, for example, news sites can be crawled.

観点単語抽出部１３は、例えば、前記会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記会話ネットワークに含まれ、かつ、前記標準単語ネットワークに含まれない単語がある場合、前記単語を、前記標準単語ネットワークに追加してもよい。The viewpointword extraction unit 13 may, for example, compare the conversation network with the standard word network, and if there is a word that is included in the conversation network but not included in the standard word network, add the word to the standard word network.

質問生成部１４は、前記不足観点単語に基づく質問を生成する。具体的には、質問生成部１４は、例えば、データベース４０に記憶された前記質問データから、前記不足観点単語をキーワードとして検索し、ヒットした質問を抽出することで質問を生成できる。前記ヒットした質問が複数ある場合、質問生成部１４は、前記ヒットした質問の中から、任意の質問を抽出できる。この場合、質問生成部１４は、例えば、乱数を用いて、前記ヒットした複数の質問の中からランダムな質問を抽出する。前記質問データは、特に制限されず、例えば、いわゆるコーチングノウハウに基づいた質問を含むことが好ましい。前記コーチングとは、例えば、対象者に対して自己の問題点に関する自覚などを促すことで、自発的な行動変革を実現させる技術である。前記コーチングノウハウに基づいた質問の具体例としては、例えば、「あなたの最高の思い出は何ですか？」、「あなたが時間を忘れて夢中になるものは？」、「なぜか人より容易にできてしまった仕事は？」、および「あなたがいつも続けていることは？」等があげられる。Thequestion generation unit 14 generates a question based on the deficiency perspective word. Specifically, thequestion generation unit 14 can generate a question by, for example, searching the question data stored in thedatabase 40 using the deficiency perspective word as a keyword and extracting hit questions. If there are multiple hit questions, thequestion generation unit 14 can extract any question from the hit questions. In this case, thequestion generation unit 14 uses, for example, random numbers to extract a random question from the multiple hit questions. The question data is not particularly limited, and preferably includes, for example, a question based on so-called coaching know-how. The coaching is, for example, a technique for realizing spontaneous behavioral change by encouraging the subject to become aware of his or her own problems. Specific examples of questions based on the coaching know-how include, for example, "What is your best memory?", "What are you so engrossed in that you lose track of time?", "What job have you been able to do more easily than others for some reason?", and "What do you always do?".

前記検索において、質問がヒットしなかった場合の処理について説明する。この場合、まず、観点単語抽出部１３により、新たな不足観点単語を抽出する。具体的には、観点単語抽出部１３は、例えば、前記標準単語ネットワークにおいて、前記検索に使用した不足観点単語（以下、説明の便宜上、「第１の不足観点単語」ともいう）とつながりのある単語を、候補単語として抽出する。つぎに、観点単語抽出部１３は、前記会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記会話ネットワークにおいて、他の単語とつながりがない前記候補単語のみをさらに抽出する。そして、観点単語抽出部１３は、前記抽出した候補単語を、新たな不足観点単語として選択する。観点単語抽出部１３は、前記候補単語のうち、前記標準単語ネットワークにおいて前記第１の不足観点単語との共起度が最も高い候補単語を、前記新たな不足観点単語として選択することが好ましい。そして、質問生成部１４は、前記新たな不足観点単語をキーワードとして、データベース４０を検索する。その後、質問がヒットするまで、観点単語抽出部１３および質問生成部１４による処理を繰り返す。The process when the question is not found in the search will be described. In this case, first, the viewpointword extraction unit 13 extracts a new missing viewpoint word. Specifically, the viewpointword extraction unit 13 extracts, for example, a word connected to the missing viewpoint word used in the search (hereinafter, for convenience of explanation, also referred to as the "first missing viewpoint word") in the standard word network as a candidate word. Next, the viewpointword extraction unit 13 compares the conversation network with the standard word network, and further extracts only the candidate word that is not connected to other words in the conversation network. Then, the viewpointword extraction unit 13 selects the extracted candidate word as a new missing viewpoint word. It is preferable that the viewpointword extraction unit 13 selects, from among the candidate words, a candidate word that has the highest co-occurrence rate with the first missing viewpoint word in the standard word network as the new missing viewpoint word. Then, thequestion generation unit 14 searches thedatabase 40 using the new missing viewpoint word as a keyword. After that, the process is repeated by the viewpointword extraction unit 13 and thequestion generation unit 14 until a question is found.

質問生成部１４は、これには制限されず、例えば、汎用の質問テンプレートを使用し、前記不足観点単語を質問テンプレートに入力することで質問を生成してもよい。前記質問テンプレートの具体例としては、例えば、「（不足観点）についてどう思いますか？」、「もし、（不足観点）が間違いだったら？」、「（不足観点）がなかったら、どうなる？」および「（不足観点）を忘れないようにするには？」等があげられる。Thequestion generation unit 14 is not limited to this, and may generate a question by, for example, using a general-purpose question template and inputting the missing perspective word into the question template. Specific examples of the question template include, for example, "What do you think about (missing perspective)?", "What if (missing perspective) is wrong?", "What would happen if (missing perspective) did not exist?", and "How can I make sure not to forget (missing perspective)?".

質問生成部１４は、例えば、前記抽出した不足観点単語の感情を分析し、前記不足観点単語がネガティブな単語の場合、前記不足観点単語の対義語に基づく質問を生成してもよい。前記感情の分析は、例えば、公知のポジネガ分析方法により分析できる。この場合、例えば、データベース４０には、複数の単語の対義語データが記憶されており、質問生成部１４は、ネガティブな感情を有すると判定された不足観点単語でデータベース４０を検索し、ヒットした対義語を、新たな不足観点単語として、質問を生成する。Thequestion generation unit 14 may, for example, analyze the sentiment of the extracted missing perspective word, and if the missing perspective word is a negative word, generate a question based on the antonym of the missing perspective word. The sentiment analysis may be performed, for example, by a known positive-negative analysis method. In this case, for example, thedatabase 40 stores antonym data for multiple words, and thequestion generation unit 14 searches thedatabase 40 for a missing perspective word determined to have a negative sentiment, and generates a question using the hit antonym as a new missing perspective word.

質問生成部１４は、例えば、前記質問データについて、前記不足観点単語に基づくスコアを算出し、前記スコアに基づいて質問を生成してもよい。前記スコアは、例えば、前記質問が、前記不足観点単語にどの程度マッチングしているかを示すスコアである。質問生成部１４は、前記スコアが最高値を示す質問を生成してもよいし、スコア順で質問をランキングし、任意の順序の質問を生成してもよい。Thequestion generation unit 14 may, for example, calculate a score based on the missing perspective words for the question data, and generate a question based on the score. The score is, for example, a score indicating the degree to which the question matches the missing perspective words. Thequestion generation unit 14 may generate a question with the highest score, or may rank the questions in order of score and generate questions in any order.

出力部１５は、前記質問を出力する。前記質問の出力先は、特に制限されず、例えば、質問生成装置１のディスプレイ１０７、外部端末５０等があげられる。外部端末５０は、例えば、前記組織の構成員の端末である。前記会話データが、前記チャンネル情報を有する場合、出力部１５は、例えば、前記チャンネル情報に基づき、前記会話データが記録されたチャットルーム（チャットツール）に前記質問を出力することが好ましい。Theoutput unit 15 outputs the question. There are no particular limitations on the destination to which the question is output, and examples of the destination include thedisplay 107 of thequestion generation device 1 and theexternal terminal 50. Theexternal terminal 50 is, for example, a terminal of a member of the organization. When the conversation data has the channel information, it is preferable that theoutput unit 15 outputs the question to a chat room (chat tool) in which the conversation data is recorded, based on the channel information, for example.

つぎに、本実施形態の質問生成方法の具体例について、図３のフローチャートおよび図４を用いて説明する。ただし、本発明は、以下の具体例には何ら制限されない。本実施形態の質問生成方法は、例えば、本実施形態の質問生成装置１を備える質問生成システム１００を用いて実施できる。本実施形態の質問生成方法は、質問生成システム１００の使用には限定されない。なお、特に示さない限り、本実施形態の質問生成装置１および質問生成システム１００の説明を援用でき、以下の説明は、本実施形態の質問生成装置１および質問生成システム１００の説明に援用できる。Next, a specific example of the question generation method of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. 3 and FIG. 4. However, the present invention is not limited to the following specific example. The question generation method of this embodiment can be implemented, for example, using aquestion generation system 100 including thequestion generation device 1 of this embodiment. The question generation method of this embodiment is not limited to use of thequestion generation system 100. Unless otherwise specified, the explanations of thequestion generation device 1 andquestion generation system 100 of this embodiment can be used, and the following explanations can be used in the explanations of thequestion generation device 1 andquestion generation system 100 of this embodiment.

まず、質問生成装置１による処理に先立ち、データベース４０に、前記会話データとして、チャットツールのログ情報を記録する。前記ログ情報には、前記会話が行われたチャットルームの識別情報（チャンネル情報）が紐づけて記憶されている。また、データベース４０には、予め、前述の標準単語ネットワーク、質問データ、および対義語データが記憶されている。First, prior to processing by thequestion generation device 1, chat tool log information is recorded in thedatabase 40 as the conversation data. The log information is stored in association with identification information (channel information) of the chat room in which the conversation took place. Thedatabase 40 also stores the standard word network, question data, and antonym data mentioned above in advance.

（Ｓ１０１）会話データ取得工程
まず、会話データ取得部１１により、通信回線網３０を介して、データベース４０から会話データを取得する。取得した会話データは、質問生成装置１の記憶装置１０４に記憶してもよい。(S101) Conversation Data Acquisition Step First, the conversationdata acquisition unit 11 acquires conversation data from thedatabase 40 via thecommunication network 30. The acquired conversation data may be stored in thestorage device 104 of thequestion generation device 1.

（Ｓ１０２）テキストデータ抽出工程
つぎに、テキストデータ抽出部１２により、前記会話データについて、形態素解析を行い、テキストデータを抽出する。そして、抽出した前記テキストデータについて、共起分析を行い、図４（Ａ）に示すような、会話中の単語の関連性を示す会話ネットワークを生成し、前記会話ネットワークにおいて、次数が最も高い単語を、会話の中心を示す中心単語として抽出する。(S102) Text Data Extraction Step Next, the textdata extraction unit 12 performs morphological analysis on the conversation data to extract text data. Then, it performs co-occurrence analysis on the extracted text data to generate a conversation network showing the associations of words in the conversation as shown in Fig. 4(A), and extracts the word with the highest degree in the conversation network as a central word showing the center of the conversation.

（Ｓ１０３）観点単語抽出工程
つぎに、観点単語抽出部１３により、前記中心単語が含まれる会話ネットワークと、データベース４０に記憶されている標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語を、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語として抽出する。前記不足観点単語の抽出について、図４（Ｂ）を用いて説明する。図４（Ｂ）は、会話ネットワークと、標準単語ネットワークの一例を示す模式図であり、左側のネットワークが、会話ネットワークを示し、右側のネットワークが、標準単語ネットワークを示す。図４（Ｂ）において、標準単語ネットワークの単語間を結ぶ枝上に記載されている数値は、単語間の共起度を示す。図４（Ｂ）に示すように、生成された中心単語をＡとする会話ネットワークと、同じく中心単語をＡとする標準単語ネットワークとを比較すると、単語Ｄおよび単語Ｅが、標準単語ネットワークに含まれるのに対し、会話ネットワークには含まれていないことがわかる。このため、観点単語抽出部１３は、標準単語ネットワークにおいて、単語Ｄおよび単語Ｅの共起度を比較し、より共起度の高い単語Ｄを、前記会話ネットワークに不足する不足観点単語として抽出する。(S103) Viewpoint Word Extraction Step Next, the viewpointword extraction unit 13 compares the conversation network including the central word with the standard word network stored in thedatabase 40, and extracts words that are included in the standard word network but not included in the conversation network as missing viewpoint words indicating a viewpoint that is missing in the conversation. The extraction of the missing viewpoint words will be explained with reference to FIG. 4(B). FIG. 4(B) is a schematic diagram showing an example of a conversation network and a standard word network, in which the network on the left side shows the conversation network and the network on the right side shows the standard word network. In FIG. 4(B), the numerical values written on the branches connecting words in the standard word network show the degree of co-occurrence between the words. As shown in FIG. 4(B), when the conversation network with A as the generated central word is compared with the standard word network with A as the same central word, it can be seen that the words D and E are included in the standard word network but not included in the conversation network. Therefore, the viewpointword extraction unit 13 compares the co-occurrence of the word D and the word E in the standard word network, and extracts the word D having the higher co-occurrence as a missing viewpoint word that is missing from the conversation network.

また、前記観点単語抽出工程において、図４（Ｃ）に示すように、前記会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較した際、前記会話ネットワークに含まれ、かつ、前記標準単語ネットワークに含まれない単語が存在する場合、観点単語抽出部１３は、前記単語を前記標準単語ネットワークに追加し、標準単語ネットワークを更新する。図４（Ｃ）に示す例では、中心単語をＡとする会話ネットワークに単語ＤおよびＥが含まれるのに対し、標準単語ネットワークには含まれていないことがわかる。このため、標準単語ネットワークに、単語ＤおよびＥを、中心単語Ａとの共起度とともに追加し、標準単語ネットワークを更新する。In addition, in the viewpoint word extraction step, as shown in FIG. 4(C), when the conversation network is compared with the standard word network and there is a word that is included in the conversation network but not included in the standard word network, the viewpointword extraction unit 13 adds the word to the standard word network and updates the standard word network. In the example shown in FIG. 4(C), it can be seen that the conversation network with the central word A contains words D and E, but they are not included in the standard word network. Therefore, words D and E are added to the standard word network together with their co-occurrence with central word A, and the standard word network is updated.

（Ｓ１０４）質問生成工程
つぎに、質問生成部１４により、前記不足観点単語に基づく質問を生成する。前記質問の生成は、例えば、前述の通りである。(S104) Question Generation Step Next, a question based on the missing perspective words is generated by thequestion generation unit 14. The question is generated, for example, as described above.

（Ｓ１０５）出力工程
そして、出力部１５により、前記生成した質問を、前記会話データが含むチャンネル情報に基づき、会話データが記録されたチャットルームに出力し、処理を終了する（ＥＮＤ）。(S105) Output Step Then, theoutput unit 15 outputs the generated question to the chat room in which the conversation data is recorded, based on the channel information included in the conversation data, and the process ends (END).

［実施形態２］
実施形態２は、本発明の会話支援装置に関する。本発明の会話支援装置は、例えば、前記本発明の質問生成装置を含むことを特徴とし、その他の構成および条件は、何ら制限されない。本発明の会話支援装置は、本発明の質問生成装置および質問生成方法の説明を援用できる。本発明の会話支援装置は、前記本発明の質問生成装置を含むため、例えば、会話の中で不足する観点に繋がる質問を生成できる。[Embodiment 2]
The second embodiment relates to a conversation support device of the present invention. The conversation support device of the present invention is characterized by including, for example, the question generation device of the present invention, and other configurations and conditions are not limited in any way. The conversation support device of the present invention can use the explanations of the question generation device and question generation method of the present invention. Since the conversation support device of the present invention includes the question generation device of the present invention, it can generate questions that lead to a perspective that is lacking in a conversation, for example.

［実施形態３］
本実施形態のプログラムは、前記実施形態１の質問生成方法の各工程を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。本実施形態のプログラムは、会話データを取得する会話データ取得手順、前記会話データからテキストデータを抽出するテキストデータ抽出手順、前記テキストデータから、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語を抽出する観点単語抽出手順、前記不足する観点単語に基づく質問を生成する質問生成手順、および前記質問を出力する出力手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。[Embodiment 3]
The program of this embodiment is a program for causing a computer to execute each step of the question generation method ofembodiment 1. The program of this embodiment is a program for causing a computer to execute a conversation data acquisition procedure for acquiring conversation data, a text data extraction procedure for extracting text data from the conversation data, a viewpoint word extraction procedure for extracting missing viewpoint words indicating viewpoints missing in the conversation from the text data, a question generation procedure for generating questions based on the missing viewpoint words, and an output procedure for outputting the questions.

本実施形態のプログラムは、例えば、前記本発明の質問生成装置及び質問生成方法における記載を援用できる。また、前記各手順は、例えば、「手順」を「処理」と読み替え可能である。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体は、例えば、非一時的なコンピュータ可読記録媒体（non-transitory computer-readable storage medium）である。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。The program of this embodiment can, for example, be based on the description of the question generation device and question generation method of the present invention. In addition, for example, the "procedure" in each of the steps can be read as "processing". In addition, the program of this embodiment can be recorded, for example, on a computer-readable recording medium. The recording medium is, for example, a non-transitory computer-readable storage medium. The recording medium is not particularly limited, and examples thereof include random access memory (RAM), read-only memory (ROM), hard disk (HD), optical disk, and floppy (registered trademark) disk (FD).

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。The present invention has been described above with reference to the embodiments, but the present invention is not limited to the above-mentioned embodiments. Various modifications that can be understood by a person skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.

＜付記＞
上記の実施形態及び実施例の一部又は全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
会話データ取得部、テキストデータ抽出部、観点単語抽出部、質問生成部、出力部を含み、
前記会話データ取得部は、会話データを取得し、
前記テキストデータ抽出部は、前記会話データからテキストデータを抽出し、
前記観点単語抽出部は、前記テキストデータから、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語を抽出し、
前記質問生成部は、前記不足観点単語に基づく質問を生成し、
前記出力部は、前記質問を出力する、ことを特徴とする質問生成装置。
（付記２）
前記テキストデータ抽出部は、
前記テキストデータに基づき、会話中の単語の関連性を示す会話ネットワークを生成し、
前記会話ネットワークに基づき、前記会話の中心となる中心単語を抽出し、
前記観点単語抽出部は、
前記会話ネットワークにおいて、前記中心単語が含まれる会話ネットワークと、標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語を、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語として抽出する、付記１に記載の質問生成装置。
（付記３）
前記観点単語抽出部は、前記会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記会話ネットワークに含まれ、かつ、前記標準単語ネットワークに含まれない単語を、前記標準単語ネットワークに追加する、付記２に記載の質問生成装置。
（付記４）
前記質問生成部は、前記抽出した不足観点単語の感情を分析し、前記不足観点単語がネガティブな単語の場合、前記不足観点単語の対義語に基づく質問を生成する、付記１から３のいずれかに記載の質問生成装置。
（付記５）
前記質問生成部は、前記質問データについて、前記観点単語に基づくスコアを算出し、前記スコアに基づいて質問を生成する、付記１から４のいずれかに記載の質問生成装置。
（付記６）
前記会話データは、会話データが記録されたチャットルームを識別するチャンネル情報を含み、
前記出力部は、前記チャンネル情報に基づき、前記会話データが記録されたチャットルームに、前記質問を出力する、付記１から５のいずれかに記載の質問生成装置。
（付記７）
会話データ取得工程、テキストデータ抽出工程、観点単語抽出工程、質問生成工程、出力工程を含み、
前記会話データ取得工程は、会話データを取得し、
前記テキストデータ抽出工程は、前記会話データからテキストデータを抽出し、
前記観点単語抽出工程は、前記テキストデータから、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語を抽出し、
前記質問生成工程は、前記不足観点単語に基づく質問を生成し、
前記出力工程は、前記質問を出力する、ことを特徴とする質問生成方法。
（付記８）
前記テキストデータ抽出工程は、
前記テキストデータに基づき、会話中の単語の関連性を示す会話ネットワークを生成し、
前記会話ネットワークに基づき、前記会話の中心となる中心単語を抽出し、
前記観点単語抽出工程は、
前記会話ネットワークにおいて、前記中心単語が含まれる会話ネットワークと、標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語を、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語として抽出する、付記７に記載の質問生成方法。
（付記９）
前記観点単語抽出工程は、
前記会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれない単語を、前記標準単語ネットワークに追加する、付記８に記載の質問生成方法。
（付記１０）
前記質問生成工程は、前記抽出した不足観点単語の感情を分析し、前記不足観点単語がネガティブな単語の場合、前記不足観点単語の対義語に基づく質問を生成する、付記７から９のいずれかに記載の質問生成方法。
（付記１１）
前記会話データは、会話データが記録されたチャットルームを識別するチャンネル情報を含み、
前記出力工程は、前記チャンネル情報に基づき、前記会話データが記録されたチャットルームに、前記質問を出力する、付記７から１０のいずれかに記載の質問生成方法。
（付記１２）
会話データを取得する会話データ取得手順、
前記会話データからテキストデータを抽出するテキストデータ抽出手順、
前記テキストデータから、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語を抽出する観点単語抽出手順、
前記不足する観点単語に基づく質問を生成する質問生成手順、および
前記質問を出力する出力手順を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１３）
前記テキストデータ抽出手順は、
前記テキストデータに基づき、会話中の単語の関連性を示す会話ネットワークを生成し、
前記会話ネットワークに基づき、会話の中心となる中心単語を抽出し、
前記観点単語抽出手順は、
前記会話ネットワークにおいて、前記中心単語が含まれる会話ネットワークと、標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語を、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語として抽出する、付記１２に記載のプログラム。
（付記１４）
前記観点単語抽出手順は、
前記会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれない単語を、前記標準単語ネットワークに追加する、付記１３に記載のプログラム。
（付記１５）
前記質問生成手順は、前記抽出した不足観点単語の感情を分析し、前記不足観点単語がネガティブな単語の場合、前記不足観点単語の対義語に基づく質問を生成する、付記１２から１４のいずれかに記載のプログラム。
（付記１６）
前記会話データは、会話データが記録されたチャットルームを識別するチャンネル情報を含み、
前記出力手順は、前記チャンネル情報に基づき、前記会話データが記録されたチャットルームに、前記質問を出力する、付記１２から１５のいずれかに記載のプログラム。
（付記１７）
付記１２から１５のいずれかに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１８）
付記１から６のいずれかに記載の質問生成装置を含む、会話支援装置。<Additional Notes>
Some or all of the above-described embodiments and examples may be described as follows, but are not limited to the following.
(Appendix 1)
The system includes a conversation data acquisition unit, a text data extraction unit, a viewpoint word extraction unit, a question generation unit, and an output unit,
The conversation data acquisition unit acquires conversation data,
The text data extraction unit extracts text data from the conversation data,
the viewpoint word extraction unit extracts, from the text data, a missing viewpoint word indicating a viewpoint that is missing in the conversation;
The question generation unit generates a question based on the missing perspective word,
The question generation device, wherein the output unit outputs the question.
(Appendix 2)
The text data extraction unit
generating a conversation network showing associations of words in a conversation based on the text data;
Extracting central words that are central to the conversation based on the conversation network;
The viewpoint word extraction unit
A question generation device as described inAppendix 1, which compares a conversation network in which the central word is included with a standard word network in the conversation network, and extracts words that are included in the standard word network but not included in the conversation network as missing perspective words that indicate a perspective that is missing in the conversation.
(Appendix 3)
The question generation device described in Appendix 2, wherein the viewpoint word extraction unit compares the conversation network with the standard word network and adds words that are included in the conversation network but not included in the standard word network to the standard word network.
(Appendix 4)
The question generation device according to any one ofclaims 1 to 3, wherein the question generation unit analyzes the sentiment of the extracted missing perspective word, and if the missing perspective word is a negative word, generates a question based on an antonym of the missing perspective word.
(Appendix 5)
5. The question generation device according toclaim 1, wherein the question generation unit calculates a score for the question data based on the perspective word, and generates a question based on the score.
(Appendix 6)
The conversation data includes channel information identifying a chat room in which the conversation data was recorded,
6. The question generation device according toclaim 1, wherein the output unit outputs the question to a chat room in which the conversation data is recorded, based on the channel information.
(Appendix 7)
The system includes a conversation data acquisition step, a text data extraction step, a viewpoint word extraction step, a question generation step, and an output step.
The conversation data acquisition step acquires conversation data,
The text data extraction step includes extracting text data from the conversation data,
The viewpoint word extraction step includes extracting, from the text data, a missing viewpoint word indicating a viewpoint that is missing in the conversation,
The question generation step generates a question based on the missing perspective word,
The question generating method, wherein the output step outputs the question.
(Appendix 8)
The text data extraction step includes:
generating a conversation network showing associations of words in a conversation based on the text data;
Extracting central words that are central to the conversation based on the conversation network;
The viewpoint word extraction step includes:
A question generation method as described in Appendix 7, which compares a conversation network in which the central word is included with a standard word network in the conversation network, and extracts words that are included in the standard word network but not included in the conversation network as missing perspective words that indicate a perspective that is missing in the conversation.
(Appendix 9)
The viewpoint word extraction step includes:
9. The method for generating questions described inclaim 8, further comprising comparing the conversation network with the standard word network, and adding words not included in the standard word network to the standard word network.
(Appendix 10)
The question generation method according to any one of appendices 7 to 9, wherein the question generation step analyzes the sentiment of the extracted missing perspective word, and if the missing perspective word is a negative word, generates a question based on an antonym of the missing perspective word.
(Appendix 11)
The conversation data includes channel information identifying a chat room in which the conversation data was recorded,
The question generating method according to any one of appendices 7 to 10, wherein the output step outputs the question to a chat room in which the conversation data is recorded, based on the channel information.
(Appendix 12)
A conversation data acquisition procedure for acquiring conversation data;
a text data extraction step of extracting text data from the conversation data;
a viewpoint word extraction step of extracting from the text data a viewpoint word indicating a viewpoint that is lacking in the conversation;
A program for causing a computer to execute a question generation step of generating a question based on the missing perspective word, and an output step of outputting the question.
(Appendix 13)
The text data extraction step includes:
generating a conversation network showing associations of words in a conversation based on the text data;
Extracting central words that are central to the conversation based on the conversation network;
The point of view word extraction procedure includes:
The program described inAppendix 12, which compares a conversation network in which the central word is included with a standard word network in the conversation network, and extracts words that are included in the standard word network but not included in the conversation network as missing perspective words that indicate a perspective that is missing in the conversation.
(Appendix 14)
The point of view word extraction procedure includes:
The program ofclaim 13, further comprising: comparing the conversation network with the standard word network; and adding words not included in the standard word network to the standard word network.
(Appendix 15)
The program according to any one ofappendices 12 to 14, wherein the question generation step analyzes the sentiment of the extracted missing perspective word, and if the missing perspective word is a negative word, generates a question based on an antonym of the missing perspective word.
(Appendix 16)
The conversation data includes channel information identifying a chat room in which the conversation data was recorded,
16. The program according to any one ofappendices 12 to 15, wherein the output step outputs the question to a chat room in which the conversation data is recorded, based on the channel information.
(Appendix 17)
A computer-readable recording medium having a program according to any one ofappendices 12 to 15 recorded thereon.
(Appendix 18)
A conversation support device including the question generation device according to any one ofappendixes 1 to 6.

本発明によれば、対話に不足する観点に基づく質問を生成できるため、例えば、組織の構成員に対し、自分では気づくことが難しい視点や観点を自覚させることができる。このため、組織開発や、構成員のエンゲージメント向上の分野に利用できる。According to the present invention, it is possible to generate questions based on perspectives that are lacking in dialogue, and therefore, for example, it is possible to make members of an organization aware of perspectives and points of view that they would find difficult to notice on their own. This makes it possible to use the present invention in the fields of organizational development and improving member engagement.

１質問生成装置
１１会話データ取得部
１２テキストデータ出力部
１３観点単語抽出部
１４質問生成部
１５出力部
１０１ＣＰＵ
１０２メモリ
１０３バス
１０４記憶装置
１０５プログラム
１０６入力装置
１０７ディスプレイ
１０８通信デバイス
３０通信回線網
４０データベース
５０端末Reference Signs List 1Question Generation Device 11 ConversationData Acquisition Unit 12 TextData Output Unit 13 Point of ViewWord Extraction Unit 14Question Generation Unit 15Output Unit 101 CPU
102Memory 103Bus 104Storage device 105Program 106Input device 107Display 108Communication device 30Communication network 40Database 50 Terminal

Claims

Translated fromJapanese

標準単語ネットワーク生成部、会話データ取得部、テキストデータ抽出部、観点単語抽出部、質問生成部、出力部を含み、
前記標準単語ネットワーク生成部は、インターネットで公開されたテキスト情報をクロールして標準単語ネットワークを生成し、
前記会話データ取得部は、会話データを取得し、
前記会話データは、会話が記録された情報であり、
前記テキストデータ抽出部は、前記会話データからテキストデータを抽出し、
前記テキストデータに基づき、前記会話中の単語の関連性を示す会話ネットワークを生成し、
前記会話ネットワークに基づき、前記会話の中心となる中心単語を抽出し、
前記観点単語抽出部は、前記テキストデータから、前記中心単語が含まれる会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語を、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語として抽出し、
前記質問生成部は、前記不足観点単語に基づく質問を生成し、
前記出力部は、前記質問を出力する、ことを特徴とする質問生成装置。The system includes a standard word network generation unit, a conversation data acquisition unit, a text data extraction unit, a viewpoint word extraction unit, a question generation unit, and an output unit,
The standard word network generating unit crawls text information published on the Internet to generate a standard word network;
The conversation data acquisition unit acquires conversation data,
The conversation data is information in which a conversation is recorded,
The text data extraction unit extracts text data from the conversation data,
generating a conversation network indicating associations of words in the conversation based on the text data;
Extracting central words that are central to the conversation based on the conversation network;
the viewpoint word extraction unit compares a conversation network including the central word with the standard word network from the text data, and extracts words that are included in the standard word network and not included in the conversation network as missing viewpoint words indicating a viewpoint that is missing in the conversation;
The question generator generates a question based on the missing perspective word,
The question generation device, wherein the output unit outputs the question.

前記観点単語抽出部は、前記会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記会話ネットワークに含まれ、かつ、前記標準単語ネットワークに含まれない単語を、前記標準単語ネットワークに追加する、請求項１に記載の質問生成装置。The question generation device according to claim 1, wherein the viewpoint word extraction unit compares the conversation network with the standard word network, and adds words that are included in the conversation network but not included in the standard word network to the standard word network.

前記質問生成部は、前記抽出した不足観点単語の感情を分析し、前記不足観点単語がネガティブな単語の場合、前記不足観点単語の対義語に基づく質問を生成する、請求項１または２記載の質問生成装置。The question generation device according to claim 1 or 2, wherein the question generation unit analyzes the sentiment of the extracted missing perspective word, and if the missing perspective word is a negative word, generates a question based on an antonym of the missing perspective word.

前記会話データは、会話データが記録されたチャットルームを識別するチャンネル情報を含み、
前記出力部は、前記チャンネル情報に基づき、前記会話データが記録されたチャットルームに、前記質問を出力する、請求項１から３のいずれか一項に記載の質問生成装置。The conversation data includes channel information identifying a chat room in which the conversation data was recorded,
The question generation device according to claim 1 , wherein the output unit outputs the question to a chat room in which the conversation data is recorded, based on the channel information.

標準単語ネットワーク生成工程、会話データ取得工程、テキストデータ抽出工程、観点単語抽出工程、質問生成工程、出力工程を含み、
前記標準単語ネットワーク生成工程は、インターネットで公開されたテキスト情報をクロールして標準単語ネットワークを生成し、
前記会話データ取得工程は、会話データを取得し、
前記会話データは、会話が記録された情報であり、
前記テキストデータ抽出工程は、前記会話データからテキストデータを抽出し、
前記テキストデータに基づき、前記会話中の単語の関連性を示す会話ネットワークを生成し、
前記会話ネットワークに基づき、前記会話の中心となる中心単語を抽出し、
前記観点単語抽出工程は、前記テキストデータから、前記中心単語が含まれる会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語を、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語として抽出し、
前記質問生成工程は、前記不足観点単語に基づく質問を生成し、
前記出力工程は、前記質問を出力し、
前記標準単語ネットワーク生成工程、前記会話データ取得工程、前記テキストデータ抽出工程、前記観点単語抽出工程、前記質問生成工程、および前記出力工程が、コンピュータにより実行される、ことを特徴とする質問生成方法。The process includes a standard word network generation step, a conversation data acquisition step, a text data extraction step, a viewpoint word extraction step, a question generation step, and an output step.
The standard word network generating step includes crawling text information published on the Internet to generate a standard word network;
The conversation data acquisition step acquires conversation data,
The conversation data is information in which a conversation is recorded,
The text data extraction step includes extracting text data from the conversation data,
generating a conversation network indicating associations of words in the conversation based on the text data;
Extracting central words that are central to the conversation based on the conversation network;
the viewpoint word extraction step compares a conversation network including the central word with the standard word network from the text data, and extracts words that are included in the standard word network and not included in the conversation network as missing viewpoint words indicating viewpoints that are missing in the conversation;
The question generation step generates a question based on the missing perspective word,
The output step outputs the question,
A question generating method, characterized in thatthe standard word network generating step, the conversation data acquiring step, the text data extracting step, the viewpoint word extracting step, the question generating step, and the outputting step are executed by a computer.

インターネットで公開されたテキスト情報をクロールして標準単語ネットワークを生成する標準単語ネットワーク生成手順、
会話が記録された情報である会話データを取得する会話データ取得手順、
前記会話データからテキストデータを抽出するテキストデータ抽出手順、
前記テキストデータに基づき、前記会話中の単語の関連性を示す会話ネットワークを生成し、
前記会話ネットワークに基づき、前記会話の中心となる中心単語を抽出し、
前記テキストデータから、前記中心単語が含まれる会話ネットワークと、前記標準単語ネットワークとを比較し、前記標準単語ネットワークに含まれ、かつ、前記会話ネットワークに含まれない単語を、前記会話に不足する観点を示す不足観点単語として抽出する観点単語抽出手順、
前記不足観点単語に基づく質問を生成する質問生成手順、および
前記質問を出力する出力手順を、コンピュータに実行させるためのプログラム。A standard word network generation procedure that crawls text information published on the Internet to generate a standard word network;
A conversation data acquisition step of acquiring conversation data, which is information in which a conversation is recorded;
a text data extraction step of extracting text data from the conversation data;
generating a conversation network indicating associations of words in the conversation based on the text data;
Extracting central words that are central to the conversation based on the conversation network;
a viewpoint word extraction step of comparing a conversation network including the central word with the standard word network from the text data, and extracting words that are included in the standard word network and not included in the conversation network as missing viewpoint words indicating viewpoints that are missing in the conversation;
A program for causing a computer to execute a question generation procedure for generating a question based on the missing perspective word, and an output procedure for outputting the question.

請求項６に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。A computer-readable recording medium having the program according to claim 6 recorded thereon.

請求項１から４のいずれか一項に記載の質問生成装置を含む、会話支援装置。A conversation support device including a question generation device according to any one of claims 1 to 4.