JP7754196B2 - 発話区間分類装置、発話区間分類方法、及び発話区間分類プログラム - Google Patents

Description

開示の技術は、発話区間分類装置、発話区間分類方法、及び発話区間分類プログラムに関する。

コンタクトセンタにおけるオペレータと顧客との対話、対面営業における営業担当者と顧客との対話など、２名以上の話者の対話において、対話に含まれる発話区間を分類する技術がある。

コンタクトセンタにおいて、オペレータと顧客との対話を収録し、その内容を分析して、サービス改善などに利用する取組みが行われている。例えば、対話の中から、顧客が提供されるサービスに対する不満、要望を述べている区間を抽出、分析することにより、所謂「お客様の声」を把握、収集したいというニーズがある。また、異なる例として、対話の中で、オペレータが営業トークを行っている区間について、その内容、種類を分類し、分析することで、どのような営業を行っているオペレータが優良であるかという知見を把握し、これを新人オペレータの教育などに役立てたいというニーズがある。

単一の発話又は複数の発話からなる発話区間、あるいは、より一般的にはある長さを持つテキストを、その話題、内容に応じて分類する従来の技術としては、例えば、発話又はそのテキストに分類先の情報が付与された学習データを用いる方法がある（例えば、非特許文献１を参照）。この方法では、分類先の情報が付与された学習データを用いて機械学習を行って、分類先を判定するモデルが生成される。

R.-E. Fan, K.-W. Chang, C.-J. Hsieh, X.-R. Wang, and C.-J. Lin. LIBLINEAR: A library for large linear classification Journal of Machine Learning Research 9(2008), 1871-1874.

上記従来技術には、次のような課題がある。発話毎にラベルを付与し機械学習を行い、付与されたラベルを用いて分類モデルを学習する方法については、自然な会話における発話はごく短いものも多く、これら一つ一つにラベルを付与することは困難である。また、仮に発話一つ一つにラベルを付与できたとしても、発話区間の分類に寄与しない発話が多く含まれる場合が多く、単純に付与されたラベルに基づいて分類器で分類を行うことは困難である。つまり、発話区間に含まれる発話全体を分類器にかける方法では、発話区間の分類に寄与しない発話が多く含まれる場合、正確に分類できない。

開示の技術は、上記の点に鑑みてなされたものであり、発話区間に含まれる発話に分類に寄与しないものが含まれている場合であっても、発話区間を正確に分類することができる発話区間分類装置、発話区間分類方法、及び発話区間分類プログラムを提供することを目的とする。

本開示の第１態様は、発話区間分類装置であって、２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定する発話区間推定部と、前記発話区間推定部により推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定する発話種別推定部と、前記発話区間推定部により推定された発話区間を、前記発話種別推定部により推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類する発話区間分類部と、を備える。

本開示の第２態様は、発話区間分類方法であって、２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定し、前記推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定し、前記推定された発話区間を、前記推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類する。

本開示の第３態様は、発話区間分類プログラムであって、２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定し、前記推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定し、前記推定された発話区間を、前記推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類することを、コンピュータに実行させる。

開示の技術によれば、発話区間に含まれる発話に分類に寄与しないものが含まれている場合であっても、発話区間を正確に分類することができる、という効果を有する。

実施形態に係る発話区間分類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。 実施形態に係る発話区間分類装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図２に示す文入力部の構成例を示す図である。 図２に示す発話区間推定部の構成例を示す図である。 図２に示す発話種別推定部の構成例を示す図である。 図２に示す発話区間分類部及び出力部の構成例を示す図である。 第１の実施形態に係る発話区間分類プログラムによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る発話区間分類処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間分類ルールの一例を示している。 第１の実施形態に係る発話区間分類結果の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る発話区間分類処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間分類ルールの別の例を示している。 第２の実施形態に係る発話区間分類結果の一例を示す図である。

以下、開示の技術の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において、同一又は等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

[第１の実施形態]
第１の実施形態に係る発話区間分類装置は、発話区間に含まれる発話全体を分類器にかけて発話区間を分類する従来の手法に対して特定の改善を提供するものであり、対話に含まれる発話区間を分類する技術分野の向上を示すものである。

発話区間に含まれる発話全体を分類器にかける従来の手法では、発話区間の分類に関係ない発話が多く含まれる場合、正確に分類できないという課題がある。また、発話区間から分類に寄与する情報を利用して分類する従来の手法では、最終的な分類への寄与の仕方が違い、寄与する情報が一意に決められない場合、正確に分類できないという課題がある。

これに対して、本実施形態においては、発話区間に含まれる各発話の発話種別をそれぞれ推定し、推定された発話種別に特定の種別が有るか否か、あるいは、複数の種別の組合せ及び順序関係を利用して発話区間を分類する。これにより、発話区間の分類に関係ない発話が多く含まれる場合でも、また、分類に寄与する情報が一意に決められない場合であっても、発話区間を正確に分類することができる。

例えば、以下の対話例１、対話例２に示す発話区間を考える。発話内容を「 」内に、判定された発話ラベルを（ ）内に示す。

対話例１：
第一話者：「申し訳ありませんが、お問合せいただきました回線追加の件につきましては、ご対応いたしかねます。」（オペレータネガティブ状況説明）
第二話者：「ちょっと確認ですが、今の契約のままで、回線をもう２つ、自宅と事務所で使えるかという話を前回しました。」（カスタマ説明・回答）
第一話者：「はい、お客様の現在のご契約内容では、使用できる回線の最大数は５回線までとなっていますので、あと１回線のみご利用になれます。」（オペレータ説明・回答）
第二話者：「そうですか、わかりました。」（カスタマ説明・回答）

対話例２：
第一話者：「申し訳ありませんが、お問合せいただきました回線追加の件につきましては、ご対応いたしかねます。」（オペレータネガティブ状況説明）
第二話者：「ちょっと確認ですが、今の契約のままで、回線をもう２つ、自宅と事務所で使えるかという話を前回しました。」（カスタマ説明・回答）
第一話者：「はい、お客様の現在のご契約内容では、使用できる回線の最大数は５回線までとなっていますので、あと１回線のみご利用になれます。」（オペレータ説明・回答）
第二話者：「え、でも、前の説明ではできると聞いたのですが、本当にできないのですか？」（カスタマ質問）

上記対話例１、対話例２のいずれも、１番目から３番目までの発話、及び、判定された発話ラベルは同一であるが、これに対する最後の発話のみが異なっている。この例では、対話例２については、オペレータである第一話者の説明に対して、顧客である第二話者が疑問や不満を表明しており、お客様の声の収集という観点で、お客様の声として分類する必要がある。一方で、対話例１については、お客様の声として分類する必要がない。更には、２番目と３番目の発話については分類に寄与しない。しかし、単純に発話ラベルを利用して分類器にかけ、お客様の声を判定、分類する場合、対話例１と対話例２を構成する発話、発話ラベルはほとんど同じであるため、正しく分類ができず、分類精度は低下してしまう。

本実施形態では、発話テキストデータから発話区間を推定し、推定した発話区間に含まれるそれぞれの発話について発話種別を推定し、推定した発話種別を利用して、発話区間を分類する。発話種別を分類の目的に応じて選択的に利用することで、発話区間に含まれる発話に分類に寄与しないものが含まれている場合であっても、発話区間を正確に分類することが可能となる。なお、発話テキストデータは、１つ以上の発話区間を含み、１つの対話における全ての発話の集合を表す概念である。発話区間は、連続した発話の集合を表す概念である。発話は、音声認識又はテキストチャット等から得られる１つの区切りを表す概念である。発話種別は、発話の種別を表す概念である。

まず、図１を参照して、本実施形態に係る発話区間分類装置１０のハードウェア構成について説明する。

図１は、本実施形態に係る発話区間分類装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、発話区間分類装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、入力部１５、表示部１６、及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を備えている。各構成は、バス１８を介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２又はストレージ１４には、発話区間分類処理を実行するための発話区間分類プログラムが格納されている。

ＲＯＭ１２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。

入力部１５は、マウス等のポインティングデバイス、及びキーボードを含み、自装置に対して各種の入力を行うために使用される。

表示部１６は、例えば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部１６は、タッチパネル方式を採用して、入力部１５として機能しても良い。

通信インタフェース１７は、自装置が他の外部機器と通信するためのインタフェースである。当該通信には、例えば、イーサネット（登録商標）若しくはＦＤＤＩ（Ｆｉｂｅｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等の有線通信の規格、又は、４Ｇ、５Ｇ、若しくはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線通信の規格が用いられる。

本実施形態に係る発話区間分類装置１０には、例えば、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の汎用的なコンピュータ装置が適用される。

次に、図２を参照して、発話区間分類装置１０の機能構成について説明する。

図２は、本実施形態に係る発話区間分類装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。

図２に示すように、発話区間分類装置１０は、機能構成として、文入力部１０１、発話区間推定部１０２、発話種別推定部１０３、発話区間分類部１０４、及び出力部１０５を備えている。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶された発話区間分類プログラムを読み出し、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより実現される。

なお、発話データを格納する発話ＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ：データベース）２０及び分類結果データを格納する分類結果ＤＢ２４の各々は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部のアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。同様に、発話テキストデータを格納する発話テキストＤＢ２１、発話区間データを格納する発話区間ＤＢ２２、及び発話区間・発話種別データを格納する発話区間・発話種別ＤＢ２３の各々は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部のアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。なお、図２の例では、発話テキストデータ、発話区間データ、及び発話区間・発話種別データをそれぞれ異なるＤＢに格納しているが、１つのＤＢに格納するようにしてもよい。

以下、一例として、オペレータである第一話者がネガティブな状況を説明し、これに対して顧客（以下、「カスタマ」ともいう。）である第二話者が応答する発話区間において、これらの発話区間が「お客様の声」を含むか否かを分類する場合について説明する。なお、「お客様の声」とは、顧客が提供されるサービス、オペレータの応対に対する不満又は要望を述べている部分を指す。

図３～図６を参照して、図２に示す各機能部（文入力部１０１、発話区間推定部１０２、発話種別推定部１０３、発話区間分類部１０４、及び出力部１０５）の構成について具体的に説明する。

図３に示す文入力部１０１は、発話ＤＢ２０から発話データを取得し、取得した発話データを変換して得られた発話テキストデータを発話テキストＤＢ２１に格納する。発話データは、２名以上の発話を含むデータであり、文字列でもよいし、音声でもよい。文入力部１０１は、発話データが音声の場合、音声認識を行うことにより発話をテキスト化して発話テキストＤＢ２１に格納し、発話データが文字列の場合、既にテキスト化されているため、そのまま発話テキストＤＢ２１に格納する。発話データとしては、例えば、上述の対話例１、２の発話が音声として発話ＤＢ２０に格納されており、文入力部１０１は、発話データが音声として入力されると、音声認識を利用して発話データをテキスト化し、得られた発話テキストデータを発話テキストＤＢ２１に格納する。

図４に示す発話区間推定部１０２は、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータから発話区間を推定して得られた発話区間データを発話区間ＤＢ２２に格納する。具体的に、発話区間推定部１０２は、発話テキストデータが入力されると、発話区間推定モデル３０を用いて発話区間を推定し、得られた発話区間データを発話区間ＤＢ２２に格納する。発話区間推定モデル３０は、発話テキストデータを入力とし、発話区間データを出力する学習済みモデルである。発話区間推定モデル３０には、例えば、多層化されたニューラルネットワークであるＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）が用いられる。発話区間推定モデル３０は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。発話区間推定モデル３０としては、例えば、「それでは」、「ところで」など、話題の切り替わりを表す手掛かり語を含む発話に教師ラベルを付与し、教師ラベルが付与された発話テキストデータを学習用データとして用いて機械学習することによって、話題の切り替わりを判定するモデルを生成しておく。この発話区間推定モデル３０を利用して発話の切り替わりを判定し、ある切り替わりから次の切り替わりまでの発話を発話区間と推定する。

図５に示す発話種別推定部１０３は、発話区間ＤＢ２２から発話区間データを取得し、取得した発話区間データに含まれる各発話の発話種別を推定して得られた発話区間・発話種別データを発話区間・発話種別ＤＢ２３に格納する。具体的に、発話種別推定部１０３は、発話区間データが入力されると、発話種別推定モデル３１を用いて発話区間に含まれる各発話の発話種別を推定し、得られた発話区間・発話種別データを発話区間・発話種別ＤＢ２３に格納する。発話種別推定モデル３１は、発話区間データを入力とし、発話区間・発話種別データを出力する学習済みモデルである。発話種別推定モデル３１には、例えば、ＤＮＮが用いられる。発話種別推定モデル３１は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。発話種別としては、例えば、以下のラベル（種別１～種別９）を定義する。なお、各ラベルの説明を＜ ＞内に示す。これらのラベルが各発話に付いた発話区間データを学習用データとして用いて機械学習することによって、これらの発話種別を分類するモデルを予め生成しておく。この発話種別推定モデル３１を利用して、入力された発話区間に対して各発話の発話種別を推定する。

（種別１） カスタマ質問 ＜カスタマによるオペレータに対する質問の発話＞
（種別２） カスタマ説明・回答 ＜カスタマがオペレータの質問に回答又は説明している発話＞
（種別３） カスタマ依頼・要望 ＜カスタマがオペレータに対して依頼又は要望を表現している発話＞
（種別４） オペレータネガティブ状況 ＜ネガティブな状況を説明するオペレータの発話＞
（種別５） カスタマネガティブ状況 ＜ネガティブな状況を説明するカスタマの発話＞
（種別６） オペレータネガティブ緩衝 ＜ネガティブな事情を和らげる表現を用いたオペレータの発話＞
（種別７） カスタマポジティブ評価 ＜カスタマがポジティブな表現を用いて評価している発話＞
（種別８） カスタマネガティブ評価 ＜カスタマがネガティブな表現を用いて評価している発話＞
（種別９） 用件把握 ＜用件についてのカスタマ、及び、オペレータによる発話＞

図６に示す発話区間分類部１０４は、発話区間・発話種別ＤＢ２３から発話区間・発話種別データを取得し、発話区間推定部１０２により推定された発話区間を、発話種別推定部１０３により推定された各発話の発話種別、及び、発話区間分類ルール３２を用いて分類する。発話区間分類ルール３２は、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めたものである。発話区間分類ルール３２は、発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係に基づいて、発話区間を分類する。なお、発話区間分類処理では、発話テキストから推定された１つ以上の発話種別があればよく、発話区間に含まれる発話テキスト自体は処理には不要である。

具体的に、発話区間分類ルール３２は、発話区間に、カスタマがポジティブな表現を用いて評価する発話を示す発話種別（種別７）、又は、カスタマがネガティブな表現を用いて評価する発話を示す発話種別（種別８）が含まれる場合、発話区間を、カスタマが不満又は要望を述べている部分（つまり、「お客様の声」）を含む区間として分類する。これにより、「お客様の声」を正確に把握、収集することができる。

また、発話区間分類ルール３２は、発話区間に、カスタマ及びオペレータによる用件についての発話を示す発話種別（種別９）が含まれ、かつ、当該発話種別（種別９）の付いた発話に、カスタマによるオペレータに対する質問の発話を示す発話種別（種別１）、カスタマがオペレータに対して依頼又は要望を表現する発話を示す発話種別（種別３）、カスタマがオペレータの質問に回答又は説明する発話を示す発話種別（種別２）、及び、ネガティブな状況を説明するカスタマの発話を示す発話種別（種別５）の何れかの種別が付いている場合、発話区間を、カスタマが不満又は要望を述べている部分（つまり、「お客様の声」）を含む区間として分類する。これにより、上記と同様に、「お客様の声」を正確に把握、収集することができる。

また、発話区間分類ルール３２は、発話区間に、ネガティブな状況を説明するオペレータの発話を示す発話種別（種別４）、又は、ネガティブな事情を和らげる表現を用いたオペレータの発話を示す発話種別（種別６）が含まれ、かつ、当該発話種別（種別４又は種別６）の付いた発話の後、２発話以内に、カスタマによるオペレータに対する質問の発話を示す発話種別（種別１）、及び、カスタマがオペレータに対して依頼又は要望を表現する発話を示す発話種別（種別３）の何れかの種別が含まれる場合、発話区間を、カスタマが不満又は要望を述べている部分（つまり、「お客様の声」）を含む区間として分類する。これにより、上記と同様に、「お客様の声」を正確に把握、収集することができる。

図６に示す出力部１０５は、発話区間分類部１０４により分類された分類結果データを取得し、取得した分類結果データを分類結果ＤＢ２４に格納する。

次に、図７を参照して、第１の実施形態に係る発話区間分類装置１０の作用について説明する。

図７は、第１の実施形態に係る発話区間分類プログラムによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。発話区間分類プログラムによる処理は、発話区間分類装置１０のＣＰＵ１１が、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されている発話区間分類プログラムをＲＡＭ１３に書き込んで実行することにより、実現される。

図７のステップＳ１０１では、ＣＰＵ１１が、発話ＤＢ２０から発話データの入力を受け付け、受け付けた発話データを変換して得られた発話テキストデータを発話テキストＤＢ２１に格納する。

ステップＳ１０２では、ＣＰＵ１１が、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータに対応する発話区間を、発話区間推定モデル３０を用いて推定し、得られた発話区間データを発話区間ＤＢ２２に格納する。

ステップＳ１０３では、ＣＰＵ１１が、発話区間ＤＢ２２から発話区間データを取得し、取得した発話区間データに含まれる各発話に対応する発話種別を、発話種別推定モデル３１を用いて推定し、得られた発話区間・発話種別データを発話区間・発話種別ＤＢ２３に格納する。

ステップＳ１０４では、ＣＰＵ１１が、発話区間・発話種別ＤＢ２３から発話区間・発話種別データを取得し、ステップＳ１０２で推定した発話区間を、ステップＳ１０３で推定した各発話の発話種別、及び、発話区間分類ルール３２を用いて分類する。この発話区間分類処理の具体例について図８を参照して説明する。

図８は、第１の実施形態に係る発話区間分類処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間分類ルール３２の一例を示している。

ステップＳ１１１では、ＣＰＵ１１が、発話区間・発話種別ＤＢ２３から発話区間・発話種別データを取得する。なお、上述したように、発話区間分類処理では、発話テキストから推定された１つ以上の発話種別があればよく、発話区間に含まれる発話テキスト自体は不要である。

ステップＳ１１２では、ＣＰＵ１１が、ステップＳ１１１で取得した発話区間・発話種別データから特定される発話種別の中に、上述の「種別１」～「種別９」のラベルのうち、「種別７：カスタマポジティブ評価」又は「種別８：カスタマネガティブ評価」が含まれるか否かを判定する。「種別７：カスタマポジティブ評価」又は「種別８：カスタマネガティブ評価」が含まれると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１１７に移行し、「種別７：カスタマポジティブ評価」又は「種別８：カスタマネガティブ評価」が含まれないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１１３に移行する。

ステップＳ１１３では、ＣＰＵ１１が、発話種別の中に、「種別９：用件把握」が含まれるか否かを判定する。「種別９：用件把握」が含まれると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１１４に移行し、「種別９：用件把握」が含まれないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１１５に移行する。

ステップＳ１１４では、ＣＰＵ１１が、「種別９：用件把握」が付いた発話に、「種別１：カスタマ質問」、「種別３：カスタマ依頼・要望」、「種別２：カスタマ説明・回答」、及び「種別５：カスタマネガティブ状況」の何れかの種別も付いているか否かを判定する。何れかの種別が付いていると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１１７に移行し、何れかの種別が付いていないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１１８に移行する。

ステップＳ１１５では、ＣＰＵ１１が、発話種別の中に、「種別４：オペレータネガティブ状況」又は「種別６：オペレータネガティブ緩衝」が含まれるか否かを判定する。「種別４：オペレータネガティブ状況」又は「種別６：オペレータネガティブ緩衝」が含まれると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１１６に移行し、「種別４：オペレータネガティブ状況」又は「種別６：オペレータネガティブ緩衝」が含まれないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１１８に移行する。

ステップＳ１１６では、ＣＰＵ１１が、「種別４：オペレータネガティブ状況」又は「種別６：オペレータネガティブ緩衝」が付いた発話の後、２発話以内に「種別１：カスタマ質問」及び「種別３：カスタマ依頼・要望」の何れかの種別が含まれるか否かを判定する。何れかの種別が含まれると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１１７に移行し、何れかの種別が含まれないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１１８に移行する。

ステップＳ１１７では、発話区間・発話種別データにより特定される発話区間を、「お客様の声」に分類し、図７のステップＳ１０５にリターンする。

ステップＳ１１８では、発話区間・発話種別データにより特定される発話区間を、「お客様の声ではない」に分類し、図７のステップＳ１０５にリターンする。

図７のステップＳ１０５に戻り、ＣＰＵ１１が、ステップＳ１０４で発話区間を分類して得られた分類結果データを分類結果ＤＢ２４に出力し、本発話区間分類プログラムによる一連の処理を終了する。

図９は、第１の実施形態に係る発話区間分類結果の一例を示す図である。図９に示す発話区間分類結果は、上述の図８に示す発話区間分類ルール３２によって分類された分類結果を示している。

図９に示す発話区間Ｗ１の場合、第一話者の発話の発話種別が「種別４：オペレータネガティブ状況」と推定され、第二話者の発話の発話種別が「種別２：カスタマ説明・回答」と推定される。次に、第一話者の発話の発話種別が「オペレータ説明・回答」と推定され、第二話者の発話の発話種別が「種別２：カスタマ説明・回答」と推定される。

この場合、分類例に示すように、発話区間Ｗ１の中に、「種別７：カスタマポジティブ評価」又は「種別８：カスタマネガティブ評価」が含まれるか否かを判定する。ここでは、「ＮＯ」である。次に、発話区間Ｗ１の中に、「種別９：用件把握」が含まれるか否かを判定する。ここでは、「ＮＯ」である。次に、発話区間Ｗ１の中に、「種別４：オペレータネガティブ状況」又は「種別６：オペレータネガティブ緩衝」が含まれるか否かを判定する。ここでは、「ＹＥＳ」である。次に、「種別４：オペレータネガティブ状況」又は「種別６：オペレータネガティブ緩衝」が付いた発話の後、２発話以内に「種別１：カスタマ質問」及び「種別３：カスタマ依頼・要望」の何れかの種別が含まれるか否かを判定する。ここでは、「ＮＯ」である。

この場合、分類結果に示すように、発話区間Ｗ１は、「お客様の声ではない」に分類される。

図９に示す発話区間Ｗ２の場合、第一話者の発話の発話種別が「種別４：オペレータネガティブ状況」と推定され、第二話者の発話の発話種別が「種別２：カスタマ説明・回答」と推定される。次に、第一話者の発話の発話種別が「オペレータ説明・回答」と推定され、第二話者の発話の発話種別が「種別１：カスタマ質問」と推定される。

この場合、分類例に示すように、発話区間Ｗ２の中に、「種別７：カスタマポジティブ評価」又は「種別８：カスタマネガティブ評価」が含まれるか否かを判定する。ここでは、「ＮＯ」である。次に、発話区間Ｗ２の中に、「種別９：用件把握」が含まれるか否かを判定する。ここでは、「ＮＯ」である。次に、発話区間Ｗ２の中に、「種別４：オペレータネガティブ状況」又は「種別６：オペレータネガティブ緩衝」が含まれるか否かを判定する。ここでは、「ＹＥＳ」である。次に、「種別４：オペレータネガティブ状況」又は「種別６：オペレータネガティブ緩衝」が付いた発話の後、２発話以内に「種別１：カスタマ質問」及び「種別３：カスタマ依頼・要望」の何れかの種別が含まれるか否かを判定する。ここでは、「ＹＥＳ」である。

この場合、分類結果に示すように、発話区間Ｗ２は、「お客様の声」に分類される。

このように本実施形態によれば、入力された発話データを変換して得られた発話テキストデータから、発話区間を推定し、発話区間に含まれる各発話の発話種別を推定し、得られた発話種別、及び発話区間分類ルールを利用して発話区間の分類が実行される。これにより、「お客様の声」の分析に必要な発話区間を正確に分類することができる。

[第２の実施形態]
第２の実施形態に係る発話区間分類装置は、上記第１の実施形態と同様に、発話区間に含まれる発話全体を分類器にかけて発話区間を分類する従来の手法に対して特定の改善を提供するものであり、対話に含まれる発話区間を分類する技術分野の向上を示すものである。

本実施形態では、発話区間分類処理の別の例として、オペレータが営業トークを行っている発話区間について、その発話種別を用いて分類する場合について説明する。

コンタクトセンタにおいては、オペレータの応対品質向上、新人オペレータの効率的な教育などを目的として、優良なオペレータとはどのような話の流れで対話を行っているか、優良でないオペレータとの違いは何か、といったことについて関心が高まっている。オペレータが営業対話を行う際に、冒頭では顧客のニーズが不明なため、「なにかお困りのことはございませんか。」など、漠然としたヒアリングを行い、顧客のニーズが具体的に見えてきた段階で、具体的な内容、テーマについてヒアリングを行うことが想定される。また、終盤においても「ほかに何かお困りごとはございませんか。」など、終盤特有のヒアリングを行うことが想定される。すなわち、一連の営業対話の中で、冒頭でのニーズのヒアリングの仕方と、対話の中盤、及び終盤でのヒアリングの仕方とは異なっている。そこで、発話区間の分類の対象として、特定の話題又はテーマに絞らない対話を行っている区間である「オープン型営業区間」、特定の話題又はテーマに関する対話を行っている区間である「テーマ型営業区間」、他の話題又はテーマの有無を確認する区間である「エンド型営業区間」という３種類に分類することが考えられる。この３種類の分類は、もう少し具体化すると、特定のサービス又は話題に言及せず、漠然とニーズを尋ねるような対話を行っている区間である「オープン型営業区間」、特定のサービス又は話題について、具体的に営業トークを行っている区間である「テーマ型営業区間」、特定のサービス又は話題に関する対話のクロージングを感じさせる対話や、他のニーズの有無を確認するような対話を行っている区間である「エンド型営業区間」という３種類に分類することが考えられる。

第２の実施形態に係る発話区間分類装置（以下、発話区間分類装置１０Ａという。）の構成要素は、上記第１の実施形態に係る発話区間分類装置１０の構成要素と同じである。つまり、発話区間分類装置１０Ａは、機能構成として、上述の文入力部１０１、発話区間推定部１０２、発話種別推定部１０３、発話区間分類部１０４、及び出力部１０５を備えている。なお、文入力部１０１、発話区間推定部１０２、及び出力部１０５についての繰り返しの説明は省略する。

発話種別推定部１０３は、上述の図５に示すように、発話区間データが入力されると、発話種別推定モデル３１を用いて発話区間に含まれる各発話の発話種別を推定し、得られた発話区間・発話種別データを発話区間・発話種別ＤＢ２３に格納する。発話種別推定モデル３１は、発話区間データを入力とし、発話区間・発話種別データを出力する学習済みモデルである。発話種別としては、例えば、以下のラベル（種別１１～種別１６）を定義する。これらのラベルの付いた学習用データを用いて機械学習することによって、これらの発話種別を分類するモデルを予め生成しておく。この発話種別推定モデル３１を利用して、入力された発話区間に対して発話種別を推定する。なお、オープン質問とは、主に対話の冒頭で行う、ニーズを尋ねる質問のことである。例えば、「何かお探しのものはございますか。」などの、特定のサービス又は話題に言及せず、漠然とニーズを尋ねるような質問である。テーマ質問とは、主に対話の中盤で行う、特定の話題又はテーマに関する質問のことである。テーマ質問とは、特定のサービス又は話題について、具体的にニーズヒアリングを行っている質問など、オープン質問、エンド質問以外の質問である。エンド質問とは、主に対話の終盤で行う、他の話題又はテーマの有無を確認する質問のことである。エンド質問は、特定の話題に関する対話の終了を感じさせつつ、漠然と他のニーズの有無を尋ねるような質問である。

（種別１１）オペレータニーズヒアリング・オープン質問
（種別１２）オペレータニーズヒアリング・テーマ質問
（種別１３）オペレータニーズヒアリング・エンド質問
（種別１４）オペレータ提案
（種別１５）オペレータ回答
（種別１６）カスタマ回答

発話区間分類部１０４は、上述の図６に示すように、発話区間・発話種別ＤＢ２３から発話区間・発話種別データを取得し、発話区間推定部１０２により推定された発話区間を、発話種別推定部１０３により推定された各発話の発話種別、及び、発話区間分類ルール３２を用いて分類する。

具体的に、発話区間分類ルール３２は、発話区間に、カスタマのニーズのヒアリングを行うオペレータの発話を示す発話種別（以下、「ニーズヒアリング発話」ともいう。）を含み、かつ、当該発話区間内の最初のニーズのヒアリングの発話種別がオープン質問（種別１１）である場合、発話区間を、オープン型営業区間として分類する。また、発話区間に「ニーズヒアリング発話」を含み、かつ、当該発話区間内の最初のニーズのヒアリングの発話種別がテーマ質問（種別１２）である場合、発話区間を、テーマ型営業区間として分類する。また、発話区間に「ニーズヒアリング発話」を含み、かつ、当該発話区間内の最初のニーズのヒアリングの発話種別がエンド質問（種別１３）である場合、発話区間を、エンド型営業区間として分類する。これにより、オペレータの営業トークを含む発話区間をその内容に応じて正確に把握、収集することができる。

次に、図１０を参照して、第２の実施形態に係る発話区間分類処理について説明する。なお、発話区間分類処理では、上述したように、発話テキストから推定された１つ以上の発話種別があればよく、発話区間に含まれる発話テキスト自体は処理には不要である。

図１０は、第２の実施形態に係る発話区間分類処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間分類ルール３２の別の例を示している。

ステップＳ１２１では、ＣＰＵ１１が、発話区間・発話種別ＤＢ２３から発話区間・発話種別データを取得する。

ステップＳ１２２では、ＣＰＵ１１が、ステップＳ１２１で取得した発話区間・発話種別データから特定される発話種別の中に、上述の「種別１１」～「種別１６」のラベルのうち、「ニーズヒアリング発話」が含まれるか否かを判定する。「ニーズヒアリング発話」が含まれると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１２３に移行し、「ニーズヒアリング発話」が含まれないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１２６に移行する。

ステップＳ１２３では、ＣＰＵ１１が、発話区間内の最初のニーズヒアリング発話の発話種別を判定する。「種別１１：オペレータニーズヒアリング・オープン質問」であると判定した場合、ステップＳ１２４に移行し、「種別１２：オペレータニーズヒアリング・テーマ質問」であると判定した場合、ステップＳ１２５に移行し、「種別１３：オペレータニーズヒアリング・エンド質問」であると判定した場合、ステップＳ１２６に移行する。

ステップＳ１２４では、ＣＰＵ１１が、発話区間・発話種別データにより特定される発話区間を、「オープン型営業区間」に分類し、上述の図７のステップＳ１０５にリターンする。

ステップＳ１２５では、ＣＰＵ１１が、発話区間・発話種別データにより特定される発話区間を、「テーマ型営業区間」に分類し、上述の図７のステップＳ１０５にリターンする。

ステップＳ１２６では、ＣＰＵ１１が、発話区間・発話種別データにより特定される発話区間を、「エンド型営業区間」に分類し、上述の図７のステップＳ１０５にリターンする。

図１１は、第２の実施形態に係る発話区間分類結果の一例を示す図である。図１１に示す発話区間分類結果は、上述の図１０に示す発話区間分類ルール３２によって分類された分類結果を示している。

図１１に示す発話区間Ｗ１１の場合、オペレータの発話の発話種別が「種別１１：オペレータニーズヒアリング・オープン質問」と推定され、カスタマの発話の発話種別が「種別１６：カスタマ回答」と推定され、オペレータの発話の発話種別が「種別１５：オペレータ回答」と推定される。

この場合、分類結果に示すように、発話区間Ｗ１１は、「オープン型営業区間」に分類される。

図１１に示す発話区間Ｗ１２の場合、オペレータの発話の発話種別が「種別１２：オペレータニーズヒアリング・テーマ質問」と推定され、カスタマの発話の発話種別が「種別１６：カスタマ回答」と推定され、オペレータの発話の発話種別が「種別１４：オペレータ提案」と推定される。

この場合、分類結果に示すように、発話区間Ｗ１２は、「テーマ型営業区間」に分類される。

図１１に示す発話区間Ｗ１３の場合、オペレータの発話の発話種別が「種別１３：オペレータニーズヒアリング・エンド質問」と推定され、カスタマの発話の発話種別が「種別１６：カスタマ回答」と推定される。

この場合、分類結果に示すように、発話区間Ｗ１３は、「エンド型営業区間」に分類される。

このように本実施形態によれば、入力された発話データを変換して得られた発話テキストデータから、発話区間を推定し、発話区間に含まれる各発話の発話種別を推定し、得られた発話種別、及び発話区間分類ルールを利用して発話区間の分類が実行される。これにより、コンタクトセンタにおける優良応対の分析などに有用な、営業区間の分類を正確に行うことができる。

以上により、従来正確な分類が困難であった場合においても、発話区間に含まれるそれぞれの発話について発話種別を推定し、推定された発話種別を、分類の目的に応じて選択的に利用することにより、発話区間を正確に分類することが可能となる。

なお、発話区間の推定方法については、上記に述べた以外にも、以下に示す何れかの方法で発話区間を推定してもよい。
（方法１）予め定められたＮ個（Ｎは２以上）の発話をまとめて１つの発話区間とする。
（方法２）入力された１つの発話テキストデータ、すなわち、１つの発話を１つの発話区間とする。

上記実施形態でＣＰＵ１１が発話区間分類プログラムを読み込んで実行した発話区間分類処理を、ＣＰＵ１１以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、発話区間分類処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

また、上記実施形態では、発話区間分類プログラムがＲＯＭ１２又はストレージ１４に予め記憶（「インストール」ともいう）されている態様を説明したが、これに限定されない。発話区間分類プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記憶媒体に記憶された形態で提供されてもよい。また、発話区間分類プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

本明細書に記載された全ての文献、特許出願、及び技術規格は、個々の文献、特許出願、及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記項１）
メモリと、
前記メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと、
を含み、
前記プロセッサは、
２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定し、
前記推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定し、
前記推定された発話区間を、前記推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類する
ように構成されている発話区間分類装置。

（付記項２）
発話区間分類処理を実行するようにコンピュータによって実行可能なプログラムを記憶した非一時的記憶媒体であって、
前記発話区間分類処理は、
２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定し、
前記推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定し、
前記推定された発話区間を、前記推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類する
非一時的記憶媒体。

１０ 発話区間分類装置
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ ストレージ
１５ 入力部
１６ 表示部
１７ 通信Ｉ／Ｆ
１８ バス
２０ 発話ＤＢ
２１ 発話テキストＤＢ
２２ 発話区間ＤＢ
２３ 発話区間・発話種別ＤＢ
２４ 分類結果ＤＢ
３０ 発話区間推定モデル
３１ 発話種別推定モデル
３２ 発話区間分類ルール
１０１ 文入力部
１０２ 発話区間推定部
１０３ 発話種別推定部
１０４ 発話区間分類部
１０５ 出力部

Claims (8)

1. ２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定する発話区間推定部と、
   前記発話区間推定部により推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定する発話種別推定部と、
   前記発話区間推定部により推定された発話区間を、前記発話種別推定部により推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類する発話区間分類部と、
   を備え、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、前記発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係が定められ、
   前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に、前記顧客がポジティブな表現を用いて評価する発話を示す発話種別、又は、前記顧客がネガティブな表現を用いて評価する発話を示す発話種別が含まれる場合、前記発話区間を、顧客の不満又は要望を含む区間として分類する
   発話区間分類装置。
2. ２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定する発話区間推定部と、
   前記発話区間推定部により推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定する発話種別推定部と、
   前記発話区間推定部により推定された発話区間を、前記発話種別推定部により推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類する発話区間分類部と、
   を備え、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、前記発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係が定められ、
   前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に、前記顧客及び前記オペレータによる用件についての発話を示す発話種別が含まれ、かつ、当該発話種別の付いた発話に、前記顧客による前記オペレータに対する質問の発話を示す発話種別、前記顧客が前記オペレータに対して依頼又は要望を表現する発話を示す発話種別、前記顧客が前記オペレータの質問に回答又は説明する発話を示す発話種別、及び、ネガティブな状況を説明する前記顧客の発話を示す発話種別の何れかの種別が付いている場合、前記発話区間を、顧客の不満又は要望を含む区間として分類する
   発話区間分類装置。
3. ２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定する発話区間推定部と、
   前記発話区間推定部により推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定する発話種別推定部と、
   前記発話区間推定部により推定された発話区間を、前記発話種別推定部により推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類する発話区間分類部と、
   を備え、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、前記発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係が定められ、
   前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に、ネガティブな状況を説明する前記オペレータの発話を示す発話種別、又は、ネガティブな事情を和らげる表現を用いた前記オペレータの発話を示す発話種別が含まれ、かつ、当該発話種別の付いた発話の後、２発話以内に、前記顧客による前記オペレータに対する質問の発話を示す発話種別、及び、前記顧客が前記オペレータに対して依頼又は要望を表現する発話を示す発話種別の何れかの種別が含まれる場合、前記発話区間を、顧客の不満又は要望を含む区間として分類する
   発話区間分類装置。
4. ２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定する発話区間推定部と、
   前記発話区間推定部により推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定する発話種別推定部と、
   前記発話区間推定部により推定された発話区間を、前記発話種別推定部により推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類する発話区間分類部と、
   を備え、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、前記発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係が定められ、
   前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に、前記顧客のニーズのヒアリングを行う前記オペレータの発話を示す発話種別を含み、かつ、当該発話区間内の最初のニーズのヒアリングの発話種別がオープン質問である場合、前記発話区間を、オープン型営業区間として分類し、
   前記発話区間に、前記顧客のニーズのヒアリングを行う前記オペレータの発話を示す発話種別を含み、かつ、当該発話区間内の最初のニーズのヒアリングの発話種別がテーマ質問である場合、前記発話区間を、テーマ型営業区間として分類し、
   前記発話区間に、前記顧客のニーズのヒアリングを行う前記オペレータの発話を示す発話種別を含み、かつ、当該発話区間内の最初のニーズのヒアリングの発話種別がエンド質問である場合、前記発話区間を、エンド型営業区間として分類する
   発話区間分類装置。
5. ２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定し、
   前記推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定し、
   前記推定された発話区間を、前記推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類し、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、前記発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係が定められ、
   前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に、前記顧客がポジティブな表現を用いて評価する発話を示す発話種別、又は、前記顧客がネガティブな表現を用いて評価する発話を示す発話種別が含まれる場合、前記発話区間を、顧客の不満又は要望を含む区間として分類する処理を、
   コンピュータが実行する発話区間分類方法。
6. ２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定し、
   前記推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定し、
   前記推定された発話区間を、前記推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類し、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、前記発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係が定められ、
   前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に、前記顧客及び前記オペレータによる用件についての発話を示す発話種別が含まれ、かつ、当該発話種別の付いた発話に、前記顧客による前記オペレータに対する質問の発話を示す発話種別、前記顧客が前記オペレータに対して依頼又は要望を表現する発話を示す発話種別、前記顧客が前記オペレータの質問に回答又は説明する発話を示す発話種別、及び、ネガティブな状況を説明する前記顧客の発話を示す発話種別の何れかの種別が付いている場合、前記発話区間を、顧客の不満又は要望を含む区間として分類する処理を、
   コンピュータが実行する発話区間分類方法。
7. ２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定し、
   前記推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定し、
   前記推定された発話区間を、前記推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類し、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、前記発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係が定められ、
   前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に、前記顧客がポジティブな表現を用いて評価する発話を示す発話種別、又は、前記顧客がネガティブな表現を用いて評価する発話を示す発話種別が含まれる場合、前記発話区間を、顧客の不満又は要望を含む区間として分類する処理を、
   コンピュータに実行させるための発話区間分類プログラム。
8. ２名以上の発話を含む発話テキストデータから発話区間を推定し、
   前記推定された発話区間に含まれる各発話についての発話種別を推定し、
   前記推定された発話区間を、前記推定された各発話の発話種別、及び、発話種別に基づき発話区間を分類するルールとして予め定めた発話区間分類ルールを用いて分類し、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に特定の発話種別が含まれるか否か、又は、前記発話区間に含まれる複数の発話種別の組み合わせ及び順序関係が定められ、
   前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
   前記発話区間分類ルールは、前記発話区間に、前記顧客及び前記オペレータによる用件についての発話を示す発話種別が含まれ、かつ、当該発話種別の付いた発話に、前記顧客による前記オペレータに対する質問の発話を示す発話種別、前記顧客が前記オペレータに対して依頼又は要望を表現する発話を示す発話種別、前記顧客が前記オペレータの質問に回答又は説明する発話を示す発話種別、及び、ネガティブな状況を説明する前記顧客の発話を示す発話種別の何れかの種別が付いている場合、前記発話区間を、顧客の不満又は要望を含む区間として分類する処理を、
   コンピュータに実行させるための発話区間分類プログラム。