Tsuccomu(ツッコミュ)

~ツッコミ×コミュニケーションAPI~

製品概要

背景(製品開発のきっかけ、課題等)

うちの部員に滑りすぎて会話が進まない人がいるのでその人を救済するために作り始めた。 そこから会話中にたくさんのツッコミを入れてくれるアプリを作るため、アプリに使用できるAPIを調べて応用したらこのAPIがうまれた。

製品説明(具体的な製品の説明)

これは普段人間が当たり前のようにしている会話にツッコミを入れるということが電子的に可能になるAPIです。 音声認識等によって読み込まれた任意の会話文を解析し、それに適切な「ツッコミ」を返します。 もし会話にあいずちを打つようにツッコミを入れてもらえたら普段の会話が楽しくなると思いませんか?この Tsuccomu(ツッコミュ) のAPIを使ったアプリを使うと、会話が更に弾み、その場を盛り上げることまちがいなし! また、このAPIはお笑い動画などから独自に「ぼけツッコミ」を抽出できるのでより多くの動画などを読み込ませることによって成長します。

特長

1. APIの成長

インターネット上にあるお笑いの動画、音声、テキストなどから、形態素解析、意味解析、構文解析、感情認識などによって解析しボケとツッコミを判定する。(現在実装されているのは形態素解析。)それを基にしてボキャブラリーを増やしよりさまざまなボケに柔軟に対応できるようになる。

2. 会話に適切なツッコミを入れる

APIを使用するときも成長させるときと同様に会話文を解析し、結果をもとにして適切なツッコミをかえす。

3. このAPIの応用例

このAPIを使ってさまざまな場面に応用することができる。

  • ロボットとの漫才
  • 芸人の支援 などです。

解決出来ること

  • 会話やコミュニケーションの促進 会話中に誤ってスベってしまっても適切なツッコミを返してくれることで、「白けた雰囲気」を打破することも可能。
  • 日本中が笑いに包まれる

今後の展望

  • ツッコミの精度の向上 YouTube等にアップされているお笑い動画などからツッコミデータを抽出&学習することでより多くのボケに対応できるようにする。 データを増やすことにより統計的にみてより適切なツッコミを選択できるようになる。

注力したこと(こだわり等)

  • ツッコミをレスポンスを早くするために  +初期起動時にアプリにツッコミデータをあらかじめ用意  +データベースにインデックスを持たせる などの工夫をしている。

開発技術

  • ツッコミデータより、適切なボケを検出 会話中に該当のボケが引っかかったら、適切なツッコミをAPIにより返す

活用した技術

  • 形態素解析(メイン) 自然言語で書かれた文を、形態素(言語で意味を持つ最小単位)に分割する技術です。この際、辞書 (「品詞」などの情報つきの単語リスト)中の情報を参照することで、「品詞」、「活用形」、「読み」等の情報を得ることが可能です。 参考:http://gengoro.zoo.co.jp/
  • 係り受け解析 SVM(Support Vector Machines) に基づく日本語係り受け解析器です。 参考:https://taku910.github.io/cabocha/

API・データ

  • docomo音声認識API(iOSで使用)
  • goo形態素解析API(iOS)
  • google speech api(server) 音声データ->テキスト

フレームワーク・ライブラリ・モジュール

  • Ruby on Rails(サーバ)
  • WebSocket(socket.io)

【サーバ側】

  • Mecab(形態素解析)
  • Cabocha(係り受け解析)

デバイス

  • 自社サーバ
  • iPhone or iPad

独自技術

ハッカソンで開発した独自機能・技術

  • 独自で開発したものの内容をこちらに記載してください
  • 特に力を入れた部分をファイルリンク、またはcommit_idを記載してください。

製品に取り入れた研究内容(データ・ソフトウェアなど)(※アカデミック部門の場合のみ提出必須)

  • 形態素解析
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