JP2018197924A - Information processing apparatus, interactive processing method, and interactive processing program - Google Patents

Information processing apparatus, interactive processing method, and interactive processing program Download PDF

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Abstract

To allow interaction without preparing text data of a large paraphrase.SOLUTION: An information processing apparatus interacts with a user by outputting an answer to a question from the user. The information processing apparatus comprises: an input unit that accepts the question; and an interaction control unit that selects a candidate for the answer to the question, accepted by the input unit, out of candidate data, performs confirmation processing for confirming whether a paraphrase of the question is appropriate or not to the user, and registers the candidate as the paraphrase of the question on the basis of a result of the propriety in an interaction.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、情報処理装置、対話処理方法、及び対話処理プログラムに関するものである。   The present invention relates to an information processing apparatus, a dialogue processing method, and a dialogue processing program.

近年、IT(Information Technology)を用いた高度なサービスの出現によるデジタルデバイドの拡大、グローバル化やライフスタイル多様化によるコミュニケーションの複雑化が進んでいる。そのため、様々な言語での対応を求められる空港や駅での施設案内や、複雑なサービスを複数取り扱う銀行や自治体での窓口業務などのさまざまな対人サービスの提供は、既存の職員だけでは難しくなってきている。このような高度化するサービス業務を支援するため、ロボットや音声アシスタントなどの対話システムの実用化が進められている。   In recent years, the digital divide has expanded due to the emergence of advanced services using information technology (IT), and communication has become more complex due to globalization and lifestyle diversification. For this reason, it is difficult for existing staff alone to provide various interpersonal services such as facility guidance at airports and stations that require support in various languages, and bank and municipal offices that handle multiple complex services. It is coming. In order to support such sophisticated service operations, practical use of interactive systems such as robots and voice assistants is being promoted.

対話システムは、ユーザの多様な発話に対応することが求められている。例えば、ある店舗の営業時間を知りたい場合、「営業時間を教えてください。」や「いつからいつまでやっていますか。」、「開いている時間を知りたい。」など色々な聞き方がある。このような様々な言い方に対応するためには、あらかじめ様々な言い換えを用意しておく必要がある。しかし、言い換えを人手で作成する作業コストは高い。また人によって言い方が異なるため、少人数で多様な言い換えを用意するのは難しく、多くの人に作成してもらう必要がある。   The dialogue system is required to cope with various utterances of the user. For example, when you want to know the opening hours of a certain store, there are various ways to ask, such as "Tell me about opening hours", "How long have you been doing?", "I want to know open hours." In order to deal with such various ways of speaking, it is necessary to prepare various paraphrases in advance. However, the cost of manually creating paraphrasing is high. In addition, because the way of speaking differs depending on the person, it is difficult to prepare various paraphrasing with a small number of people, and it is necessary to have many people create it.

これまでに多様な言い換えを用意する技術は考えられている。その1つが特許文献1に記載のものがある。この文献では、対話を介して戦略的に未知語と登録済みの語の対応付けることで、言い換えの語彙を増やしていく方法が示されている。このような言い換え語彙や同義語辞書などを用いて、言い換え文を自動生成する方法も提案されている。   So far, various techniques for preparing various paraphrasing have been considered. One of them is described in Patent Document 1. This document shows a method for increasing the paraphrase vocabulary by strategically associating unknown words with registered words through dialogue. A method of automatically generating a paraphrase sentence using such a paraphrase vocabulary or a synonym dictionary has also been proposed.

特開2007−213005号公報JP 2007-213055 A

従来技術のように自動的に生成された言い換え文には、不適切な言い換えが含まれてしまう場合がある。例えば、「パートナー」と「配偶者」が同義語として定義されている場合、「顧客は大事なパートナーです。」という文が「顧客は大事な配偶者です。」という不適切な文に言い換えられてしまうことが考えられる。そのため、自動的に生成された言い換え文が適切か否かを判断する方法が求められており、その言い換え文が適切か否かを判断するためには、大規模な言い換えのテキストデータ(コーパス)を事前に用意する必要がある。そのため、大規模な言い換えコーパスが用意できない分野の場合には、他分野のコーパスを用いることもできるが、分野依存の言い換えに関しては対応できない。   The paraphrase sentence automatically generated as in the prior art may include inappropriate paraphrase. For example, if “partner” and “spouse” are defined as synonyms, the sentence “customer is an important partner” can be rephrased as an inappropriate sentence “customer is an important spouse.” It can be considered. Therefore, there is a need for a method for determining whether or not an automatically generated paraphrase text is appropriate. In order to determine whether or not the paraphrase text is appropriate, large-scale paraphrase text data (corpus) is required. Need to be prepared in advance. Therefore, in a field where a large-scale paraphrase corpus cannot be prepared, a corpus of another field can be used, but field-dependent paraphrase cannot be handled.

本発明は、大規模な言い換えのテキストデータを用意することなく対話することが可能な情報処理装置、対話処理方法、及び対話処理プログラムを提供することを目的とする。   An object of the present invention is to provide an information processing apparatus, a dialogue processing method, and a dialogue processing program capable of dialogue without preparing large-scale paraphrase text data.

本発明にかかる情報処理装置は、ユーザからの質問に対する回答を出力して前記ユーザと対話する情報処理装置であって、前記質問を受け付ける入力部と、前記対話において、前記入力部が受け付けた前記質問に対する回答の候補を候補データの中から選択して前記質問の言い換えの適否を前記ユーザに確認する確認処理を実行し、前記適否の結果に基づいて、前記候補を前記質問に対する言い換えとして登録する対話制御部と、を備えることを特徴とする情報処理装置として構成される。   An information processing apparatus according to the present invention is an information processing apparatus that outputs an answer to a question from a user and interacts with the user, the input unit accepting the question, and the input unit accepted in the dialogue A candidate for answering a question is selected from candidate data, a confirmation process for confirming whether or not the question is paraphrased is confirmed with the user, and the candidate is registered as a paraphrase for the question based on the result of the suitability An information processing apparatus including a dialogue control unit.

また、本発明は、上記情報処理装置で行われる対話処理方法、及び対話処理プログラムとしても把握される。   The present invention is also grasped as a dialogue processing method and dialogue processing program performed in the information processing apparatus.

本発明によれば、大規模な言い換えのテキストデータを用意することなく対話することができる。   According to the present invention, it is possible to interact without preparing large-scale paraphrase text data.

対話システムのハードウェア構成ブロック図。The hardware block diagram of a dialogue system. 言い換え確認処理を含む対話システムの処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of a process of the dialogue system including a paraphrase confirmation process. 対話制御処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of a dialog control process. 確認処理を示す概念図。The conceptual diagram which shows a confirmation process. 確認処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of a confirmation process. 言い換え確認前後の対話データとユーザ発話言い換え候補データ。Dialogue data before and after paraphrase confirmation and user utterance paraphrase candidate data. 更新前後の対話データとユーザ発話言い換え候補データ。Dialog data before and after update and user utterance paraphrase candidate data. 回答処理を示す概念図。The conceptual diagram which shows an answer process. 聞き返し処理を示す概念図。The conceptual diagram which shows a hearing process. 複数の候補データから確認するデータを選定する処理フロー図。The processing flow figure which selects the data to confirm from several candidate data. 言い換え確認結果データの例を示す図。The figure which shows the example of paraphrase confirmation result data. 確認頻度最適化モジュールが、ユーザの不快度合いを考慮して頻度を自動調整する場合の例を示す図。The figure which shows the example in case a confirmation frequency optimization module adjusts a frequency automatically in consideration of a user's discomfort degree.

実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
また、本明細書において単数形で表される構成要素は、特段文脈で明らかに示されない限り、複数形を含むものとする。
Embodiments will be described in detail with reference to the drawings. However, the present invention is not construed as being limited to the description of the embodiments below.
Moreover, a component expressed in the singular form in this specification includes a plural form unless the context clearly indicates otherwise.

以下に示すように、本実施例では、自動生成された言い換えを適切なものか不適切なものかを明確化する確認質問を行う手法により、言い換えの適切さを判定する。実施例には、言い換えの確認質問の手法、および言い換えの確認質問をする対話システムが含まれる。以下で説明する実施例では、大規模な言い換えコーパスが事前に用意できない場合であっても、言い換えの確認質問を行う。   As will be described below, in this embodiment, the appropriateness of paraphrase is determined by a method of making a confirmation question for clarifying whether the automatically generated paraphrase is appropriate or inappropriate. Examples include a paraphrase confirmation question technique and a dialogue system for asking a paraphrase confirmation question. In the embodiment described below, even if a large-scale paraphrase corpus cannot be prepared in advance, a paraphrase confirmation question is asked.

<1.実施例のシステム全体構成>
図1は、本実施例における対話システムの構成を示すブロック図である。
対話システム100は、具体的な例としては、コンピュータ等の情報処理装置により構成される。通常の情報処理装置と同様に、対話システム100は、中央処理装置(CPU)101、キーボードや画像モニタなどの入出力装置103、磁気ディスク装置や半導体記憶素装置からなるメモリ107を備える。また、外部とデータをやり取りするためのインターフェースとして、データ通信部102を備えていてもよい。データ通信部102は、例えば外部のネットワーク110と接続される。なお、入出力装置という場合、入出力両機能を備える装置のみを意味するのではなく、入力機能のみを備える装置、出力機能のみを備える装置、さらには入出力の両方を備える装置のいずれも意味するものとする。
<1. Overall system configuration of embodiment>
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the dialogue system in the present embodiment.
The dialogue system 100 is configured by an information processing apparatus such as a computer as a specific example. Similar to a normal information processing apparatus, the interactive system 100 includes a central processing unit (CPU) 101, an input / output device 103 such as a keyboard and an image monitor, and a memory 107 including a magnetic disk device and a semiconductor memory device. Further, the data communication unit 102 may be provided as an interface for exchanging data with the outside. The data communication unit 102 is connected to an external network 110, for example. Note that the term “input / output device” does not mean only a device having both input / output functions, but also means a device having only an input function, a device having only an output function, and a device having both input / output functions. It shall be.

本実施例では計算や制御等の機能は、メモリ107に格納されたプログラムがCPU101によって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。CPU101が実行するプログラム、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「手段」、「部」、「ユニット」、「モジュール」等と呼ぶ場合がある。   In this embodiment, functions such as calculation and control are realized by a program stored in the memory 107 being executed by the CPU 101 in cooperation with other hardware. A program executed by the CPU 101, its function, or means for realizing the function may be referred to as “function”, “means”, “unit”, “unit”, “module”, or the like.

図1では、概念的にCPU101が、ソフトウェアに基づいて実行する機能を、意図解析部104、対話制御部105、メンテナンス部106、入力処理部108、出力処理部109として示している。これらの機能を実現するためのプログラムはメモリ107に格納される。また、メモリ107にはデータとして、対話データ1071、候補データ(ユーザ発話言い換え候補データ)1072、言い換え確認結果データ1073、対話ログデータ1074等が格納される。   In FIG. 1, functions that the CPU 101 executes conceptually based on software are illustrated as an intention analysis unit 104, a dialogue control unit 105, a maintenance unit 106, an input processing unit 108, and an output processing unit 109. A program for realizing these functions is stored in the memory 107. The memory 107 stores dialogue data 1071, candidate data (user utterance paraphrase candidate data) 1072, paraphrase confirmation result data 1073, dialogue log data 1074, and the like as data.

なお、上記プログラムは、ROM等に予め組み込まれて提供されたり、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD−ROM、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供したり、配布してもよい。さらには、そのプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供したり、配布してもよい。   The above-mentioned program is provided by being incorporated in advance in a ROM or the like, or can be read by a computer such as a CD-ROM, CD-R, DVD (Digital Versatile Disk) in an installable or executable format file. It may be provided by being recorded on a recording medium or distributed. Furthermore, the program may be provided or distributed by storing it on a computer connected to a network such as the Internet and downloading it via the network.

メモリ107に格納する、対話データ1071、対話ログデータ1074は、データ通信部102や入出力装置103を介して入力することができる。また、候補データ1072や言い換え確認結果データ1073は、データ通信部102や入出力装置103を介して出力することができる。なお、本例では、候補データ1072や言い換え確認結果データ1073を対話システム100から出力する前提で説明しているが、例えば、対話システム100の外部に設けられたディスプレイ、スクリーン、スピーカ等の出力装置からこれらのデータを出力し、その内容を確認したユーザが対話システム100に対してさらに質問を入力するような場合も同様に適用することができる。   Dialog data 1071 and dialog log data 1074 stored in the memory 107 can be input via the data communication unit 102 or the input / output device 103. The candidate data 1072 and the paraphrase confirmation result data 1073 can be output via the data communication unit 102 or the input / output device 103. In this example, the explanation is based on the assumption that the candidate data 1072 and the paraphrase confirmation result data 1073 are output from the interactive system 100, but for example, an output device such as a display, a screen, or a speaker provided outside the interactive system 100 The same applies to the case where the user who has output these data and confirms the contents inputs further questions to the dialog system 100.

意図解析部104は、ユーザから入力された質問文の意図を解析する処理部である。対話制御部105は、ユーザから入力された質問文と対話システム100からの回答文や確認文による対話を制御する処理部である。   The intention analysis unit 104 is a processing unit that analyzes the intention of a question sentence input from a user. The dialogue control unit 105 is a processing unit that controls dialogue between a question sentence input from the user and an answer sentence or confirmation sentence from the dialogue system 100.

メンテナンス部106は、システム管理者がメモリ107に格納されているデータを管理するために、対話データ1071、候補データ1072、言い換え確認結果データ1073、対話ログデータ1074の入出力を行う。   The maintenance unit 106 inputs and outputs dialogue data 1071, candidate data 1072, paraphrase confirmation result data 1073, and dialogue log data 1074 so that the system administrator manages data stored in the memory 107.

入力処理部108は、ユーザから入力された質問文をテキストに変換する等、本システムで必要な入力処理を行う処理部である。出力処理部109は、上記質問文に対する回答文や確認文を出力する等、本システムで必要な出力処理を行う処理部である。   The input processing unit 108 is a processing unit that performs input processing necessary for the present system, such as converting a question sentence input by the user into text. The output processing unit 109 is a processing unit that performs an output process necessary for this system, such as outputting an answer sentence or a confirmation sentence to the question sentence.

以上の構成は、図1に示したように単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されてもよい。また、本実施例中、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、FPGA(Field Programmable Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)などのハードウェアでも実現できる。   The above configuration may be configured as a single computer as shown in FIG. 1, or another computer in which any part of the input device, output device, processing device, and storage device is connected via a network. It may be constituted by. In the present embodiment, functions equivalent to those configured by software can also be realized by hardware such as FPGA (Field Programmable Gate Array) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

<2.対話システムの処理の説明>
対話システム100の処理について説明する。
<2. Explanation of dialogue system processing>
Processing of the dialogue system 100 will be described.

<2−1.対話システムの処理の概要>
対話制御部105は、対話データ1071、候補データ1072、言い換え確認結果データ1073、対話ログデータ1074を用いて、ユーザとの対話における質問文に対する回答文や確認文を生成する処理を行う。
<2-1. Outline of Dialog System Processing>
The dialogue control unit 105 uses the dialogue data 1071, the candidate data 1072, the paraphrase confirmation result data 1073, and the dialogue log data 1074 to perform processing for generating an answer sentence and a confirmation sentence for the question sentence in the dialogue with the user.

図2は言い換え確認処理を含む対話システム100の処理のフローを示している。
処理S201は、入力処理部108にて、ユーザから入力された質問文をテキストに変換する入力処理を行う。例えば、ユーザからの質問文が音声で入力された場合は、その音声をテキストに変換し、正規化を行う。正規化では、大文字と小文字の統一や数値を漢数字と数字の統一など表記の統一を行ってもよい。また、ユーザからの質問文がテキストで入力された場合も表記の統一を行ってもよい。
FIG. 2 shows a process flow of the interactive system 100 including the paraphrase confirmation process.
In step S201, the input processing unit 108 performs input processing for converting a question sentence input by the user into text. For example, when a question sentence from the user is input by voice, the voice is converted into text and normalized. In normalization, you may unify notation such as unification of uppercase and lowercase letters and numerical values. The notation may also be unified when a question text from the user is input as text.

処理S202は、意図解析部104にて、処理S201によって正規化されたユーザの入力の意図解析を行う。例えば、意図解析部104は、対話データ1071に登録されている質問文と回答文の対の中からユーザから入力された質問文に近い質問文を見つけだし、その質問文をユーザから入力された質問文の意図とする。また、ユーザから入力された質問文と登録されている質問文との間の類似度を、ユーザから入力された質問文の意図をあらわす確からしさを示す確信度として算出してもよい。例えば、意図解析部104は、ユーザから入力された質問文を構成する文字列と、対話データ1071に登録されている質問文を構成する文字列との一致度が80%である場合には、上記確信度を80%として算出する。   In step S202, the intention analysis unit 104 performs intention analysis of the user input normalized in step S201. For example, the intention analysis unit 104 finds a question sentence close to the question sentence input by the user from the pair of question sentences and answer sentences registered in the dialogue data 1071, and the question sentence input from the user by the question sentence The intention of the sentence. Moreover, you may calculate the similarity between the question sentence input from the user, and the registered question sentence as a certainty factor which shows the probability which represents the intention of the question sentence input from the user. For example, when the intention analysis unit 104 matches the character string constituting the question sentence input from the user with the character string constituting the question sentence registered in the dialogue data 1071, the intention analysis unit 104 The certainty factor is calculated as 80%.

処理S203は、対話制御部105にて、処理S202によって得られた結果である質問文や対話ログデータ1074(ユーザ発話の言い換えの確認状況、聞き返しの連続回数、対話回数等)に基づいて、対話データ1071に登録されている回答文の中から出力すべき回答文を生成する。ユーザ発話の言い換えの確認状況とは、ユーザの「営業時間を教えて?」という質問に対し、「それは「開いている時間を教えて。」という意味ですか?」と、質問を言い換えてその意図を確認する確認文を出力しているか否かである。また、聞き返しとは、何らかの理由で音声認識精度が低い場合やユーザから入力された質問文に近い質問文が対話データ1071に登録されていない時に「もう一度言って下さい。」のような聞き返し文を出力して回答することである。さらに、聞き返しの連続回数は連続して何回聞き返したかである。   In step S203, the dialogue control unit 105 performs dialogue based on the question sentence and dialogue log data 1074 (confirmation status of paraphrasing of the user utterance, the number of continuous hearings, the number of dialogues, etc.) obtained as a result of step S202 An answer sentence to be output is generated from the answer sentences registered in the data 1071. The confirmation status of paraphrasing user utterances means that it means “tell me open hours?” In response to the user's “tell me business hours?” Question? Is a confirmation sentence for rephrasing the question and confirming its intention. In addition, when the speech recognition accuracy is low for some reason or when a question sentence close to the question sentence input by the user is not registered in the dialogue data 1071, a reply sentence such as “Please say again” is used. It is to output and answer. Furthermore, the continuous number of replays is the number of times of continuous replays.

処理S204は、出力処理部109にて、処理S203によって生成された回答文を出力するために必要な処理を行う。例えば、出力処理部109は、回答文を音声で出力する場合は回答文のテキストを任意の音声合成技術により音声に変換する処理を行う。また、回答文をテキストで出力する場合であれば、処理S201で正規化したものを元の表記(ユーザが使用している表記)に戻すといった処理を行ってもよい。また、次の対話が続く場合は、上記の言い換えの確認状況、確認中の質問を識別するID、聞き返しの連続回数、対話回数を対話ログデータ1074に記憶し、引継ぎを行ってもよい。   In process S204, the output processing unit 109 performs a process necessary for outputting the answer sentence generated in process S203. For example, when outputting the answer sentence by voice, the output processing unit 109 performs processing for converting the text of the answer sentence to voice by an arbitrary voice synthesis technique. If the answer sentence is to be output as text, processing normalized in step S201 may be returned to the original notation (notation used by the user). When the next dialogue continues, the confirmation status of the above paraphrasing, the ID for identifying the question being confirmed, the number of consecutive rehearsals, and the number of dialogues may be stored in the dialogue log data 1074 and handed over.

<2−2.対話制御処理>
図3は対話制御処理S203の詳細を示すフロー図である。
図3では、処理S202により得られた結果である質問文や対話ログ1074から得られる3つの情報(上記の類似度、確認状況、対話回数)に基づいて、対話制御部105が、3種類の処理(確認処理、回答処理、聞き返し処理)から1つを選択する例を示している。
<2-2. Dialogue control processing>
FIG. 3 is a flowchart showing details of the dialogue control process S203.
In FIG. 3, the dialogue control unit 105 has three types of information based on the question text that is the result obtained by the processing S202 and the three pieces of information obtained from the dialogue log 1074 (the above-described similarity, confirmation status, and number of dialogues). An example is shown in which one is selected from the processes (confirmation process, answer process, and answer process).

処理S301では、対話制御部105は、確信度により分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、処理S202において意図解析部104により判定された上記確信度が所定の閾値(例えば、80%)以上であるか否かを判定し、確信度が当該閾値以上であると判定した場合(S301;Yes)、処理S302に進む。対話制御部105は、確信度が閾値未満であると判定した場合(S301;No)、処理S307に進む。上記閾値は任意の値をシステム管理者が設定してもよいし、任意の手法により自動的に設定するようにしてもよい。   In process S301, the dialogue control unit 105 performs a branch process based on the certainty factor. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether or not the certainty level determined by the intention analysis unit 104 in step S202 is greater than or equal to a predetermined threshold (for example, 80%), and the certainty level is the threshold value. When it determines with it being above (S301; Yes), it progresses to process S302. When the dialogue control unit 105 determines that the certainty factor is less than the threshold (S301; No), the dialogue control unit 105 proceeds to step S307. The threshold may be set arbitrarily by the system administrator, or may be automatically set by any method.

処理S302では、対話制御部105は、確認状況により分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、S305の確認処理を実行中、すなわち、上記確認文を出力している状態であるか否かを判定し、確認処理を実行中であると判定した場合(S302;Yes)、処理S305に進む。対話制御部105は、確認処理を実行していないと判定した場合(S302;No)、処理S303に進む。   In process S302, the dialogue control unit 105 performs a branch process depending on the confirmation status. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether or not the confirmation process in S305 is being executed, that is, whether or not the confirmation sentence is being output, and determines that the confirmation process is being executed. (S302; Yes), it progresses to process S305. When it is determined that the confirmation process is not executed (S302; No), the dialogue control unit 105 proceeds to the process S303.

処理S303では、対話制御部105は、確認が必要な候補データ1072の有無により分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、対話データ1071の中から確信度が閾値以上であると判定された質問文の言い換えの候補が候補データ1072にあるか否かを判定する。上記質問文の候補の判定は、例えば、図4に示す対話データ1071に記憶されている対話IDと同じ値の候補IDの有無を判定し、上記同じ値の候補IDがあると判定した場合、その候補IDに対応する言い換えが候補データとして登録されていると判定する。   In the process S303, the dialogue control unit 105 performs a branch process depending on the presence or absence of candidate data 1072 that needs to be confirmed. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether or not the candidate data 1072 has a question text paraphrase candidate for which the certainty factor is determined to be greater than or equal to the threshold value from the dialogue data 1071. The determination of the question sentence candidate is, for example, determining whether there is a candidate ID having the same value as the conversation ID stored in the conversation data 1071 shown in FIG. 4 and determining that there is a candidate ID having the same value. It is determined that the paraphrase corresponding to the candidate ID is registered as candidate data.

対話制御部105は、候補データがあると判定した場合(S303;Yes)、処理S304に進み、候補データがないと判定した場合(S303;No)、処理S306に進む。   When it is determined that there is candidate data (S303; Yes), the dialogue control unit 105 proceeds to processing S304, and when it is determined that there is no candidate data (S303; No), the processing proceeds to processing S306.

処理S304では、対話制御部105は、対話回数により分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、あるユーザとの間で対話の回数が、あらかじめ定められた閾値回数(例えば、N=3)の対話であるか否かを判定する。対話制御部105は、対話回数が上記閾値回数であると判定した場合(S304;Yes)、処理S305に進み、それ以外の場合(S304;No)、処理S306に進む。上記閾値回数Nは任意の数であり、例えば任意の値をシステム管理者が設定してもよい。この例では3回の対話に対して1回の頻度で、次のS305の確認処理が実行されることとなる。このような閾値を設けることにより、頻繁に確認処理が実行されることによるユーザの不快感を抑えることができる。   In process S304, the dialogue control unit 105 performs branch processing according to the number of dialogues. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether or not the number of dialogues with a certain user is a dialogue with a predetermined threshold number (for example, N = 3). If the dialogue control unit 105 determines that the number of dialogues is the above threshold number (S304; Yes), the process proceeds to step S305. Otherwise (S304; No), the process proceeds to step S306. The threshold number N is an arbitrary number. For example, the system administrator may set an arbitrary value. In this example, the confirmation process of the next S305 is executed at a frequency of once for three dialogs. By providing such a threshold value, user discomfort due to frequent execution of confirmation processing can be suppressed.

処理S305では、対話制御部105は、確認が必要な候補データの中から1つを選択し、その候補データがユーザにより発話された質問文の言い換えの適否を確認する確認処理を行う。確認処理については後述する。   In process S305, the dialogue control unit 105 performs a confirmation process of selecting one candidate data that needs to be confirmed and confirming whether the candidate data is rephrased for the question sentence spoken by the user. The confirmation process will be described later.

処理S306では、対話制御部105は、ユーザにより発話された質問文に回答する回答処理を行う。具体的には、対話制御部105は、S301で確信度が閾値以上と判定された質問文に対応する回答文を対話データ1071の中から読み出し、読み出した回答文を出力する。   In process S306, the dialogue control unit 105 performs an answer process for answering a question sentence uttered by the user. Specifically, the dialogue control unit 105 reads an answer sentence corresponding to the question sentence for which the certainty factor is determined to be equal to or greater than the threshold value in S301 from the dialogue data 1071, and outputs the read answer sentence.

処理S307では、対話制御部105は、「もう一度言ってください。」といったような聞き返し文を出力する聞き返し処理を行う。聞き返し文はあらかじめメモリ107に記憶しておけばよい。   In process S307, the dialogue control unit 105 performs a reply process for outputting a reply sentence such as “Please say again”. What is necessary is just to memorize | store the reply sentence in the memory 107 beforehand.

<2−3.対話制御処理における確認処理>
図4は、対話制御処理S203における確認処理S305の例を示す。確認処理S305では、対話データ1071と候補データ1072を用いる。図4に示すように、対話データ1071は、ユーザとの対話を識別するために対話IDと、その対話IDで識別される対話における質問文(Q)と、その質問文に対する回答を示す回答文(A)とが対応付けて記憶されている。例えば、対話データ1071には、対話IDが「1」で識別される「営業時間は?」という質問文に対し、「営業時間は10:00から18:00です。」という回答文が登録されていることを示している。また、同じ対話IDで識別される「いつ開いているの?」という質問文に対しても同様の回答文が登録されていることを示している。対話IDは質問文の意図毎(回答毎)に付与されるため、任意の質問文とその言い換えは同一の対話IDとなる。
<2-3. Confirmation process in dialog control process>
FIG. 4 shows an example of the confirmation process S305 in the dialogue control process S203. In the confirmation process S305, dialogue data 1071 and candidate data 1072 are used. As shown in FIG. 4, the dialog data 1071 includes a dialog ID for identifying a dialog with the user, a question text (Q) in the dialog identified by the dialog ID, and a response text indicating an answer to the question text. (A) is stored in association with each other. For example, in the dialogue data 1071, an answer sentence “business hours are from 10:00 to 18:00” is registered in response to a question sentence “What is business hours?” Identified by the dialogue ID “1”. It shows that. It also indicates that a similar answer sentence is registered for the question sentence “When are you open?” Identified by the same dialogue ID. Since the dialogue ID is given for each intention (for each answer) of the question sentence, an arbitrary question sentence and its paraphrase are the same conversation ID.

また、図4に示すように、候補データ1072は、質問文の候補を識別するための候補IDと、その候補IDで識別される言い換えの候補となる質問文(Q)と、ユーザからの質問文がその質問文の意図であることが言い換えにより確認できた回数を示す適切フラグと、ユーザからの質問文がその質問文の意図であることが言い換えにより確認できなかった回数を示す不適切フラグと、その言い換えの候補が既に対話データの質問文として登録されているか否かを示す登録フラグとが対応付けて記憶されている。適切フラグとは、ユーザに確認した際に、言い換えが適切であると回答された回数である。同様に、不適切フラグとは、言い換えが不適切であると回答された回数である。この例では、候補IDが1である「開いている時間を教えて。」という質問文が、その確認結果(適切と判断された回数、不適切と判断された回数)と登録状況と共に登録されている。また確認結果には、適切フラグの値と不適切フラグの値の他に、適否を判断できないと判断された回数を示す不明フラグの値を入れてもよい。   As shown in FIG. 4, the candidate data 1072 includes a candidate ID for identifying a question sentence candidate, a question sentence (Q) as a paraphrase candidate identified by the candidate ID, and a question from the user. An appropriate flag indicating the number of times that a sentence can be confirmed by paraphrase that the sentence is the intention of the question sentence, and an inappropriate flag indicating the number of times that the question sentence from the user cannot be confirmed by paraphrase that the sentence is the intention of the question sentence And a registration flag indicating whether or not the paraphrase candidate has already been registered as a question text of dialogue data. The appropriate flag is the number of times that the paraphrase is replied when confirmed to the user. Similarly, the inappropriate flag is the number of times that the paraphrase is answered as inappropriate. In this example, a question sentence with a candidate ID of “Tell me open time.” Is registered together with the confirmation result (number of times determined to be appropriate, number of times determined to be inappropriate) and registration status. ing. In addition to the appropriate flag value and inappropriate flag value, the confirmation result may include an unknown flag value indicating the number of times it has been determined that appropriateness cannot be determined.

また、図4に示すように、ユーザから「営業時間は?」と質問文が入力された場合、処理S303では、まず、対話制御部105は、その質問文が対話データ1071の質問文(Q)に登録されているか否かを確認する。対話制御部105は、その質問文が対話データ1071に登録されていると判定した場合、その質問文に対応する対話IDを取得する。   As shown in FIG. 4, when a question text “What is business hours?” Is input from the user, in process S303, the dialog control unit 105 first determines that the question text is a question text (Q ) Is registered. When the dialog control unit 105 determines that the question text is registered in the dialog data 1071, the dialog control unit 105 acquires a dialog ID corresponding to the question text.

次に、対話制御部105は、取得した対話IDと同じ値の候補IDの質問文が候補データ1072に存在するかを確認する。処理S305では、対話制御部105は、候補データから1つの質問(Q)を選択し、ユーザ発話の言い換えの適切さを確認する質問を行う。候補データが複数ある場合の選び方については以降で述べる。この例では、「開いている時間を教えて。」という質問が選択され、「今のは「開いている時間を教えて。」という意味ですか?」という確認文を出力してユーザに尋ねている。それに対し、ユーザはその確認文による言い換えが適切であることを示す返事「はい。」と答え、対話システム100は確認処理S305においてその返事を受け取っている。   Next, the dialogue control unit 105 confirms whether a question sentence having a candidate ID having the same value as the acquired dialogue ID exists in the candidate data 1072. In process S305, the dialogue control unit 105 selects one question (Q) from the candidate data, and makes a question for confirming the appropriateness of paraphrasing the user utterance. How to select when there are a plurality of candidate data will be described later. In this example, the question “Tell me when you are open.” Is selected, and “Do you mean“ Tell me when you are open? ” ”Is output and the user is asked. On the other hand, the user replies “Yes” indicating that the paraphrase based on the confirmation sentence is appropriate, and the dialogue system 100 receives the reply in the confirmation process S305.

また、図4に示すように、最初から最後までの一連の対話のシーケンスに含まれる対話の履歴が、対話ログデータ1074に記憶されている。対話ログデータ1074は、ユーザと本システムとの間で1回の対話が行われる都度、対話制御部105により記録される。図4では、対話ログデータ1074には、質問文や確認文または回答文を識別するためのログIDと、そのログIDにより識別される質問文または回答文の内容とが対応付けて記憶されていることがわかる。   Further, as shown in FIG. 4, a history of dialogues included in a sequence of dialogues from the beginning to the end is stored in the dialogue log data 1074. The dialogue log data 1074 is recorded by the dialogue control unit 105 every time one dialogue is performed between the user and the present system. In FIG. 4, the dialogue log data 1074 stores a log ID for identifying a question sentence, a confirmation sentence, or an answer sentence and the contents of the question sentence or the answer sentence identified by the log ID in association with each other. I understand that.

図5は確認処理S305の詳細を示すフロー図である。
図5では、ユーザ発話の言い換えの適切さを確認する確認処理に関する回答文を生成する例を示している。
FIG. 5 is a flowchart showing details of the confirmation processing S305.
FIG. 5 shows an example of generating an answer sentence related to the confirmation process for confirming the appropriateness of paraphrasing of the user utterance.

処理S501では、対話制御部105は、言い換えの確認状況により分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、ユーザ発話の言い換えを確認中であるか否か(例えば、図4に示したログID2の確認文により確認処理を実行中であるか否か)を判定し、確認中であると判定した場合(S501;Yes)、処理S502に進み、確認中でないと判定した場合(S510;No)、処理S512に進む。   In process S501, the dialogue control unit 105 performs a branch process according to the paraphrase confirmation status. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether the paraphrase of the user utterance is being confirmed (for example, whether the confirmation process is being executed based on the confirmation sentence of the log ID 2 illustrated in FIG. 4). If it is determined that it is being confirmed (S501; Yes), the process proceeds to step S502. If it is determined that it is not being confirmed (S510; No), the process proceeds to step S512.

処理S502では、対話制御部105は、言い換えの適切性により分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、確認処理で本システムが出力した確認文に対するユーザの返事が「はい。」等の言い換えが正しい旨を示す内容であるか否かを判定することにより、言い換えが適切であったか否かを判定する。対話制御部105は、ユーザから上記正しい旨を示す返事を受け取り、言い換えが適切であったと判定した場合(S502;Yes)、処理S503に進み、不適切であったと判定した場合(S502;No)、処理S504に進む。   In process S502, the dialogue control unit 105 performs a branch process according to the appropriateness of paraphrasing. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether or not the user's reply to the confirmation sentence output by the system in the confirmation process is a content indicating that the paraphrase such as “Yes” is correct. It is determined whether the paraphrase was appropriate. When the dialogue control unit 105 receives the reply indicating the correctness from the user and determines that the paraphrase is appropriate (S502; Yes), the process proceeds to step S503, and determines that it is inappropriate (S502; No). Then, the process proceeds to step S504.

処理S503では、対話制御部105は、候補データ1072の適切フラグの値に1を追加する。
処理S504では、対話制御部105は、候補データ1072の不適切フラグの値に1を追加する。
In process S503, the dialogue control unit 105 adds 1 to the value of the appropriate flag of the candidate data 1072.
In process S504, the dialogue control unit 105 adds 1 to the value of the inappropriate flag of the candidate data 1072.

図6は、処理S503と処理S504の言い換え確認前後の対話データ1071と候補データ1072の例を示している。(1)には確認処理前の状態が示されており、(2)には確認処理後の状態が示されている。(2−1)のように、対話制御部105により確認結果が適切であると判定された場合は候補データ1072の適切フラグの値が1追加される。一方、(2−2)のように、対話制御部105により確認結果が不適切であると判定された場合は候補データ1072の不適切フラグの値が1追加される。図6では、「開いている時間はいつ?」との言い換えは適切であると判定される一方、「休憩時間はいつ?」との言い換えは不適切であると判定されたことがわかる。   FIG. 6 shows an example of the dialogue data 1071 and candidate data 1072 before and after the paraphrase confirmation in the processing S503 and the processing S504. (1) shows the state before the confirmation process, and (2) shows the state after the confirmation process. As in (2-1), when the dialog control unit 105 determines that the confirmation result is appropriate, 1 is added to the value of the appropriate flag in the candidate data 1072. On the other hand, as shown in (2-2), when the dialogue control unit 105 determines that the confirmation result is inappropriate, 1 is added to the value of the inappropriate flag in the candidate data 1072. In FIG. 6, it is determined that the paraphrase “when is the open time” is determined to be appropriate, while the paraphrase “when is the break time” is determined to be inappropriate.

処理S505〜S511は、候補データ1072が1つの候補IDについて複数登録されている場合には、各データ(本例では、「開いている時間はいつ?」および「休憩時間はいつ?」)に対して繰り返し行い、その後処理S306に進む。   In the processes S505 to S511, when a plurality of candidate data 1072 are registered for one candidate ID, in each data (in this example, “when is the open time?” And “when is the break time?”) It repeats with respect to it, and it progresses to process S306 after that.

処理S506では、対話制御部105は、適切フラグの値と不適切フラグの値により分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、適切フラグの値と不適切フラグの値との間の関係が所定の条件を満たすか否かを判定する。例えば、対話制御部105は、候補データ1072に記憶されている各データのうち、適切フラグの値よりも不適切フラグの値が閾値となる一定数以上大きい値であると判定した場合、そのデータは候補データ1072として不適切であると判断する一方、適切フラグの値よりも不適切フラグの値が閾値となる一定数以上大きい値でないと判定した場合、そのデータは候補データ1072として適切であると判断する。   In step S506, the dialogue control unit 105 performs branch processing based on the appropriate flag value and the inappropriate flag value. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether or not the relationship between the appropriate flag value and the inappropriate flag value satisfies a predetermined condition. For example, when the dialogue control unit 105 determines that each of the data stored in the candidate data 1072 is larger than the appropriate flag value by a certain number greater than the threshold value, the data Is determined to be inappropriate as candidate data 1072, but if it is determined that the value of the inappropriate flag is not greater than a certain number of threshold values than the appropriate flag value, the data is appropriate as candidate data 1072 Judge.

対話制御部105は、候補データ1072の各データについて候補データ1072として適切であると判定した場合(S506;Yes)、処理S507に進む。また、対話制御部105は、候補データ1072の各データについて候補データ1072として不適切であると判定した場合(S506;No)、処理S508に進む。適切か否かの判定方法には、上記のほか任意の方法を用いることができる。   When the dialogue control unit 105 determines that each piece of data of the candidate data 1072 is appropriate as the candidate data 1072 (S506; Yes), the process proceeds to the process S507. If the dialogue control unit 105 determines that each piece of candidate data 1072 is inappropriate as candidate data 1072 (S506; No), the process proceeds to step S508. In addition to the above, any method can be used as a method for determining whether or not it is appropriate.

例えば、上記のような適切フラグの値と不適切フラグの値との間の相対的な関係ではなく、適切フラグの値がある閾値A以上であり、不適切フラグの値が別の閾値B以下である場合には言い換えが適切と判断し、それ以外を不適切と判断するというように、適切フラグの値、不適切フラグの値それぞれあらかじめ定められた値を用いてもよい。また、適切の値/(適切の値+不適切な値)がある閾値C以上の場合に適切、それ以外を不適切と判断してもよい。この場合、閾値Aと閾値Bはシステム管理者が決定してよいし、言い換え確認のログに基づいて自動的に調整してもよい。   For example, instead of the relative relationship between the value of the appropriate flag and the value of the inappropriate flag as described above, the value of the appropriate flag is equal to or greater than a certain threshold A, and the value of the inappropriate flag is equal to or less than another threshold B. In such a case, it is also possible to use predetermined values for the appropriate flag value and the inappropriate flag value, such as determining that the paraphrase is appropriate and determining that the other is inappropriate. Further, it may be determined that an appropriate value / (appropriate value + inappropriate value) is not less than a certain threshold value C, and that other than that is inappropriate. In this case, the threshold value A and the threshold value B may be determined by the system administrator, or may be automatically adjusted based on a paraphrase confirmation log.

処理S507では、対話制御部105は、対話データ1071に、上記関係を判定した候補データ1072のデータが含まれているか否かにより分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、上記候補データ1072のデータが対話データ1071に含まれているか否かを判定し、上記候補データ1072のデータが対話データ1071に含まれていると判定した場合(S507;Yes)、処理S511に進む。一方、対話制御部105は、上記候補データ1072のデータが対話データ1071に含まれていないと判定した場合(S507;No)、処理S509に進む。   In the process S507, the dialog control unit 105 performs a branch process depending on whether or not the dialog data 1071 includes the data of the candidate data 1072 for which the relationship is determined. Specifically, the dialog control unit 105 determines whether the data of the candidate data 1072 is included in the dialog data 1071, and determines that the data of the candidate data 1072 is included in the dialog data 1071. In the case (S507; Yes), the process proceeds to step S511. On the other hand, when the dialogue control unit 105 determines that the data of the candidate data 1072 is not included in the dialogue data 1071 (S507; No), the dialogue control unit 105 proceeds to processing S509.

処理S508では、S507と同様、対話データ1071に、上記関係を判定した候補データ1072のデータが含まれているか否かにより分岐処理を行う。対話制御部105は、対話データ1071に、上記関係を判定した候補データ1072のデータが含まれていると判定した場合(S508;Yes)、処理S510に進み、対話データ1071に、上記関係を判定した候補データ1072のデータが含まれていないと判定した場合(S508;No)、処理S511に進む。   In step S508, similarly to step S507, branch processing is performed depending on whether or not the dialogue data 1071 includes data of candidate data 1072 for which the above relationship has been determined. If the dialog control unit 105 determines that the data of the candidate data 1072 whose relationship has been determined is included in the dialog data 1071 (S508; Yes), the process proceeds to step S510, and the dialog data 1071 determines the relationship as described above. If it is determined that the candidate data 1072 data is not included (S508; No), the process proceeds to step S511.

処理S509では、対話制御部105は、対話データ1071に、上記関係を判定した候補データ1072のデータ(言い換えが適切と判定されたデータ)を追加する。   In step S509, the dialogue control unit 105 adds data of candidate data 1072 for which the above relationship has been determined (data for which paraphrase is determined to be appropriate) to the dialogue data 1071.

処理S510では、対話制御部105は、対話データ1071から、上記関係を判定した候補データ1072のデータ(言い換えが不適切と判定されたデータ)を削除する。   In process S510, the dialogue control unit 105 deletes the data of the candidate data 1072 for which the above relationship has been determined (data that has been determined to be inappropriate) from the dialogue data 1071.

図7は、処理S505〜S511の更新前後の対話データ1071と候補データ1072の例を示している。(1)には更新前の状態が示されており、(2)には更新後の状態が示されている。(2−1)のように、対話制御部105により言い換えが適切であると判定された場合は候補データ1072の登録フラグの値が「済」となり、対話データ1071に追加される。一方、(2−2)のように、対話制御部105により言い換えが不適切であると判定された場合は候補データ1072の登録フラグの値が「未」となり、対話データ1071に追加されない。   FIG. 7 shows an example of dialogue data 1071 and candidate data 1072 before and after the update of steps S505 to S511. (1) shows the state before update, and (2) shows the state after update. When the dialogue control unit 105 determines that the paraphrase is appropriate as in (2-1), the value of the registration flag of the candidate data 1072 becomes “completed” and is added to the dialogue data 1071. On the other hand, as shown in (2-2), when the dialogue control unit 105 determines that the paraphrase is inappropriate, the value of the registration flag of the candidate data 1072 becomes “not yet” and is not added to the dialogue data 1071.

図7(2−1)では、「開いている時間はいつ?」との言い換えは10回のすべての対話で適切であると判定されたため登録フラグに「済」が設定され、「開いている時間はいつ?」との言い換えが対話データ1071に登録されることを示している。一方、「休憩時間はいつ?」との言い換えは10回の対話のうち9回不適切であると判定されたため登録フラグに「未」が設定され、「開いている時間はいつ?」との言い換えが対話データ1071に登録されず、既に登録されている場合は対話データ1071に登録されていないことがわかる。   In FIG. 7 (2-1), since it was determined that the paraphrase “when is open?” Is appropriate in all ten dialogs, “completed” is set in the registration flag, and “open” This indicates that the paraphrase “when is the time?” Is registered in the dialogue data 1071. On the other hand, since the paraphrase “when is the break time” is determined to be inappropriate 9 times out of 10 dialogues, “not yet” is set in the registration flag, and “when is the open time?” If the paraphrase is not registered in the dialog data 1071 and is already registered, it can be understood that the paraphrase is not registered in the dialog data 1071.

なお、メンテナンス部106は、システム管理者がメモリ107に格納されているデータを管理するために、図6や図7に示す対話データ1071、候補データ1072を含む画面データを言い換え確認結果データ1073として出力するインターフェースを備えていてもよい。例えば、対話システム100を実現する情報処理装置の入出力装置103がその情報処理装置の裏面に備えられ、当該装置に、管理者により操作される上記言い換え確認結果データ1073を管理者画面として出力されてもよい。   The maintenance unit 106 uses the screen data including the dialogue data 1071 and the candidate data 1072 shown in FIGS. 6 and 7 as paraphrase confirmation result data 1073 for the system administrator to manage the data stored in the memory 107. An interface for outputting may be provided. For example, the input / output device 103 of the information processing device that implements the interactive system 100 is provided on the back side of the information processing device, and the paraphrase confirmation result data 1073 operated by the administrator is output to the device as an administrator screen. May be.

図11は、言い換え確認結果データ1073の例を示す図である。図11に示すように、言い換え確認結果データ1073は、対話データ1071と同様の結果IDと質問文(Q)と回答文(A)と、候補データ1072と同様の適切フラグと不適切フラグと登録フラグと、判定された確認文を手動で上記質問文に登録するか否かを示すマニュアル登録フラグとが対応付けて記憶されている。図11では、例えば、ユーザに対する確認文「開いている時間はいつ?」と「どこから出れるの?」のシステム結果登録フラグが「済」となっているため、それらが各質問の言い換えとして適切であると判定され、候補データ1072から対話データ1071に登録されていることを示している。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the paraphrase confirmation result data 1073. As shown in FIG. 11, the paraphrase confirmation result data 1073 is registered with a result ID, a question sentence (Q), an answer sentence (A) similar to the dialog data 1071, and an appropriate flag and inappropriate flag similar to the candidate data 1072. A flag and a manual registration flag indicating whether or not to manually register the determined confirmation sentence in the question sentence are stored in association with each other. In FIG. 11, for example, since the system result registration flags of confirmation sentences “when is open time?” And “where can I get out?” Are “completed”, they are appropriate as paraphrases for each question. This indicates that the candidate data 1072 is registered in the dialogue data 1071.

一方、確認文「休憩時間は?」のシステム結果登録フラグは「未」となっているため、質問の言い換えとして不適切と判断され、対話データ1071に登録されていないことを示している。また、確認文「開いている時間はいつ?」はマニュアル登録フラグがチェックされている。これは管理者が対話データ1071に登録を指示していることを示している。一方、確認文「休憩時間は?」と「どこから出れるの?」はマニュアル登録フラグがチェックされていない。これは管理者が対話データ1071に登録を指示していないことを示している。これらの管理者からのマニュアル登録フラグの入力に基づき、メンテナンス部106は対話データ1071を更新する。   On the other hand, since the system result registration flag of the confirmation sentence “What is the break time?” Is “not yet”, it is determined that the question is paraphrased and is not registered in the dialogue data 1071. In addition, the manual registration flag is checked for the confirmation sentence “When is the open time?”. This indicates that the administrator instructs the dialog data 1071 to register. On the other hand, the manual registration flag is not checked for the confirmation sentences “What is the break time?” And “Where can I get out?”. This indicates that the administrator has not instructed the dialog data 1071 to register. Based on the manual registration flag input from these managers, the maintenance unit 106 updates the dialog data 1071.

すなわち、対話システム100では、上記のとおり、言い換えが適切であると判定された場合に自動的に候補データ1072から対話データ1071に登録することも可能であるが、上記言い換えの確認結果を言い換え確認結果データ1073として画面に出力し、管理者が目視でその結果を確認した上で所望の候補データ1072を選択して対話データ1071に登録する候補データ1072を選択してもよい。ユーザにとっては適切であると判断された言い換えであっても、ユーザごとに言い換えの許容度が異なるため、様々な言い換え表現が対話データ1071に登録される場合がある。したがって、上記のように管理者が言い換え確認結果データ1073を確認して登録すべきか否かを判断した上で、候補データ1072を対話データ1071に登録することにより、対話データ1071で保持するデータ量を抑えることができる。   That is, in the dialogue system 100, as described above, when it is determined that the paraphrase is appropriate, it is possible to automatically register the candidate data 1072 in the dialogue data 1071, but the paraphrase confirmation result is the paraphrase confirmation. The result data 1073 may be output to the screen, and the administrator may visually confirm the result, select the desired candidate data 1072, and select candidate data 1072 to be registered in the dialogue data 1071. Even if the paraphrase is determined to be appropriate for the user, there are cases where various paraphrasing expressions are registered in the dialogue data 1071 because the tolerance of the paraphrase is different for each user. Therefore, after the administrator confirms the paraphrase confirmation result data 1073 as described above and determines whether or not to register, the candidate data 1072 is registered in the conversation data 1071, whereby the amount of data held in the conversation data 1071 Can be suppressed.

処理S512では、対話制御部105は、ユーザ発話と対話データ1701と候補データ1702に基づいて分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、ユーザ発話に対応する言い換えが候補データ1702の中に登録フラグが未登録、すなわち対話データ1071には未登録として記憶されているデータがあるか否かを判定する。対話制御部105は、上記候補が対話データ1701に未登録として記憶されていると判定した場合(S512;Yes)、処理S513に進み、上記候補が対話データ1701に未登録として記憶されていないと判定した場合(S512;No)、回答処理S306に進む。   In the process S512, the dialog control unit 105 performs a branch process based on the user utterance, the dialog data 1701, and the candidate data 1702. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether or not the paraphrase corresponding to the user utterance has a registration flag not registered in the candidate data 1702, that is, whether or not there is data stored as unregistered in the dialogue data 1071. judge. If the dialog control unit 105 determines that the candidate is stored as unregistered in the dialog data 1701 (S512; Yes), the process proceeds to step S513, and the candidate is not stored as unregistered in the dialog data 1701. When it determines (S512; No), it progresses to reply process S306.

処理S513では、対話制御部105は、上記言い換えの候補の数により分岐処理を行う。具体的には、対話制御部105は、対話データ1701に未登録として記憶されている上記候補が複数あるか否かを判定し、対話データ1701に未登録として記憶されている上記候補が複数あると判定した場合(S513;Yes)、処理S514に進み、対話データ1701に未登録として記憶されている上記候補が複数ないと判定した場合(S513;No)、処理S515に進む。   In step S513, the dialogue control unit 105 performs a branch process according to the number of paraphrase candidates. Specifically, the dialogue control unit 105 determines whether or not there are a plurality of candidates stored as unregistered in the dialogue data 1701, and there are a plurality of candidates stored as unregistered in the dialogue data 1701. (S513; Yes), the process proceeds to step S514. If it is determined that there are not a plurality of candidates stored as unregistered in the dialogue data 1701 (S513; No), the process proceeds to step S515.

処理S514では、対話制御部105は、複数の上記候補からユーザに確認するデータを1つ選択する。例えば、ランダムに選択してもよいし、言い換えが候補データ1072のデータとして登録された順に選択してもよい。   In process S514, the dialogue control unit 105 selects one piece of data to be confirmed to the user from the plurality of candidates. For example, the selection may be made randomly or in the order in which the paraphrasing is registered as the data of the candidate data 1072.

処理S515では、対話制御部105は、候補データ1072のデータから確認文を生成し、ユーザへの回答文とする。   In step S515, the dialogue control unit 105 generates a confirmation sentence from the data of the candidate data 1072, and sets it as a reply sentence to the user.

なお、上記の例では、ユーザから「営業時間は?」という質問文が入力された場合、処理S305では、まずその質問文に近い質問文を対話データ1071の中から探し、その結果を元に候補データを用いてユーザにその質問の意図を確認する処理を行い、回答文を出力している。しかし、質問文に対する回答文の適合率を重視する場合は、閾値を設定し、検索結果のスコアが閾値以上でないと回答しないようにしてもよい。   In the above example, when a question sentence “What is business hours?” Is input from the user, first, in the process S305, a question sentence close to the question sentence is searched from the dialogue data 1071, and based on the result. The candidate data is used to perform a process of confirming the intention of the question to the user, and an answer sentence is output. However, when importance is attached to the relevance ratio of the answer sentence with respect to the question sentence, a threshold value may be set so that the answer is not made unless the score of the search result is equal to or greater than the threshold value.

<2−4.対話制御処理における回答処理>
図8は、対話制御処理S203における回答処理S306の例を示す。対話制御部105は、回答処理S306において対話データ1071を用いる。この例では、対話データ1071には、図4に示したように、対話IDと質問文と回答文とが対応付けて記憶されている。したがって、S306では、対話制御部105は、例えば、対話IDが1である「営業時間は?」という質問文に対し、「営業時間は10:00から18:00です。」という回答文を出力する。回答処理S306には上記のように対話データ1071の他に対話ログデータ1074を用いて、これまでの対話に基づいた回答文を出力してもよい。
<2-4. Answer processing in dialog control processing>
FIG. 8 shows an example of the answer process S306 in the dialog control process S203. The dialogue control unit 105 uses the dialogue data 1071 in the answer process S306. In this example, the dialogue data 1071 stores a dialogue ID, a question sentence, and an answer sentence in association with each other as shown in FIG. Accordingly, in S306, for example, the dialogue control unit 105 outputs an answer sentence “business hours are from 10:00 to 18:00” in response to a question sentence “What is business hours?” With a dialogue ID of 1. To do. In the answer process S306, as described above, in addition to the dialogue data 1071, the dialogue log data 1074 may be used to output an answer sentence based on the dialogue so far.

<2−5.対話制御処理における聞き返し処理>
図9は、対話制御処理S203における聞き返し処理S307の例を示す。対話制御部105は、例えば、「営業時間は?」というユーザからの質問文に対し、「よく聞き取れませんでした。もう一度言って下さい。」という回答文を出力している。この処理は、周りの雑音の影響で音声をテキストに変換する際の認識結果の確信度が低い場合や、意図解析処理が失敗した場合(意図解析結果の確信度が閾値以下の場合)に実行される。S307で出力する回答文については、あらかじめメモリ107に記憶しておけばよい。
<2-5. Listening process in dialog control process>
FIG. 9 shows an example of the listening process S307 in the dialogue control process S203. For example, in response to a question sentence from the user “What is business hours?”, The dialogue control unit 105 outputs an answer sentence “I did not hear well. Please say again.” This process is executed when the confidence of the recognition result when converting speech to text due to the influence of surrounding noise is low, or when the intention analysis process fails (when the confidence of the intention analysis result is below the threshold) Is done. The answer text output in S307 may be stored in the memory 107 in advance.

このように、本システムによれば、大規模な言い換えコーパスが事前に用意できない場合であっても、ユーザとの間の一連の対話の中で、言い換えの適否を確認しつつ、対話を行うことができ、自動生成された言い換え文の精度を向上させることができる。   In this way, according to this system, even when a large-scale paraphrase corpus cannot be prepared in advance, it is possible to conduct a dialogue while confirming whether paraphrasing is appropriate in a series of dialogues with the user. And the accuracy of the automatically generated paraphrase text can be improved.

実施例1では、処理S304において、確認処理の頻度N(N回に1回確認処理を行う)は、システム管理者が設定してもよいとした。一方で、本手法はユーザに言い換えの適切性の確認という余計な手間をかけてしまうことになるので、ユーザが不快に感じない頻度にすることが望ましい。そのため、ユーザの不快度合いを考慮して頻度Nを自動調整することもできる。   In the first embodiment, in the process S304, the frequency N of the confirmation process (the confirmation process is performed once every N times) may be set by the system administrator. On the other hand, since this method requires an extra effort of confirming the appropriateness of paraphrasing to the user, it is desirable to set the frequency so that the user does not feel uncomfortable. Therefore, the frequency N can be automatically adjusted in consideration of the degree of user discomfort.

図12は、対話制御部105に含まれる確認頻度最適化モジュール1201が、ユーザの不快度合いを考慮して頻度Nを自動調整する場合の例を示す図である。図12では、例えば、対話システム100のメモリ107に確認ログデータ1202が記憶され、確認頻度最適化モジュール1201が、当該確認ログデータ1202を読み出して当該ユーザとの対話における確認の頻度を決定して確認処理を実行する手順を示している。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example in which the confirmation frequency optimization module 1201 included in the dialogue control unit 105 automatically adjusts the frequency N in consideration of the degree of user discomfort. In FIG. 12, for example, the confirmation log data 1202 is stored in the memory 107 of the interactive system 100, and the confirmation frequency optimization module 1201 reads the confirmation log data 1202 to determine the confirmation frequency in the dialogue with the user. The procedure for executing the confirmation process is shown.

確認ログデータ1202は、ユーザごとに、対話時に実行された確認処理の頻度とユーザの不快度との関係を表すデータである。図12に示すように、確認ログデータ1202には、ユーザごとに、一連の対話を識別するためのセッションIDと、確認処理の実行頻度を示す確認頻度と、ユーザの不快度とが対応付けて記憶されている。図12では、例えば、ユーザAと本システムとの間の対話のうち、セッションIDが「1」で識別される一連の対話(例えば、図4に示した対話ログデータ1074のログIDが「1」〜「4」に示す、最初から最後までの一連の対話)では、5回の対話に対して1回の頻度で確認処理を実行し、そのときのユーザAの不快度は「2:やや快適」であったことを示している。不快度は、対話が最後までスムーズに完了したかを示す対話成効率や、ユーザの声の抑揚、カメラ等の撮像装置により撮像されたユーザの顔、仕草、動作の画像からの感情分析結果によって算出すればよい。本例では、不快度の値を1から5の値(1:快適、2:やや快適、3:普通、4:やや不快、5:不快)としてあらわしている。   The confirmation log data 1202 is data representing the relationship between the frequency of confirmation processing executed at the time of interaction and the user's discomfort for each user. As shown in FIG. 12, in the confirmation log data 1202, for each user, a session ID for identifying a series of conversations, a confirmation frequency indicating the execution frequency of confirmation processing, and a user's discomfort are associated with each other. It is remembered. In FIG. 12, for example, among the conversations between the user A and this system, a series of conversations whose session ID is identified by “1” (for example, the log ID of the conversation log data 1074 shown in FIG. ”To“ 4 ”in a series of conversations from the beginning to the end), the confirmation process is executed once for 5 conversations, and the discomfort level of the user A at that time is“ 2: Somewhat It shows that it was "comfortable". The degree of discomfort depends on the interaction efficiency indicating whether the dialogue has been completed smoothly, the suppression of the voice of the user, the emotional analysis results from the user's face, gesture, and action images captured by an imaging device such as a camera What is necessary is just to calculate. In this example, the value of the discomfort level is expressed as a value from 1 to 5 (1: comfortable, 2: slightly comfortable, 3: normal, 4: slightly uncomfortable, 5: uncomfortable).

確認頻度最適化モジュール1201は、対話時の確認頻度と不快度のログを入力とし、所定のアルゴリズムで確認頻度の最適化を行う処理部である。例えば、少なくとも平均的な不快度が3以下となるように確認頻度とする場合を考えると、確認頻度が「5」の場合は不快度の平均が「1.5」となり、確認頻度が「4」の場合は不快度の平均が3となる。したがって、確認頻度最適化モジュール1201は、両者の値のうち、少なくとも平均的な不快度が3以下となるという条件を満たす確認頻度「4」を、対話システム100の確認頻度として設定する。なお、上記では不快度の平均を統計値として算出する場合を例示したが、中央値、最頻値等の他の統計値として不快度を算出してもよい。このように、確認文の出力頻度をユーザの不快度に応じて設定することにより、様々なユーザが心地よく対話システム100と対話することができる。   The confirmation frequency optimization module 1201 is a processing unit that receives the confirmation frequency and the discomfort degree log at the time of dialogue as inputs and optimizes the confirmation frequency using a predetermined algorithm. For example, when the confirmation frequency is set so that at least the average discomfort is 3 or less, when the confirmation frequency is “5”, the average discomfort is “1.5” and the confirmation frequency is “4”. ", The average discomfort level is 3. Therefore, the confirmation frequency optimization module 1201 sets the confirmation frequency “4” satisfying the condition that at least the average discomfort is 3 or less among the two values as the confirmation frequency of the interactive system 100. In addition, although the case where the average of a discomfort degree was calculated as a statistical value was illustrated above, you may calculate a discomfort degree as other statistical values, such as a median value and a mode value. Thus, by setting the output frequency of the confirmation text according to the user's discomfort level, various users can interact with the dialogue system 100 comfortably.

実施例1では、処理S514にて複数の言い換えが存在する場合、候補データ1072の中から出力するデータをランダムで選択していた。一方で、複数の言い換えに対し、優先的に確認したい言い換えを選択することもできる。   In the first embodiment, when there are a plurality of paraphrases in the process S514, data to be output is selected at random from the candidate data 1072. On the other hand, it is possible to select a paraphrase to be confirmed with priority over a plurality of paraphrases.

例えば、図10は、似た言い換えをまとめ、対話データ1071に登録されているデータとは異なる言い換えを優先的に確認したい場合の候補データの選択処理フローの一例である。   For example, FIG. 10 shows an example of a candidate data selection processing flow when similar paraphrasing is summarized and it is desired to preferentially check a paraphrase different from the data registered in the dialogue data 1071.

処理S1001では、対話制御部105は、候補データ1072を任意の手法によりクラスタリングする。その一手法として、対話制御部105は、候補データ1072に記憶されている各データを文字解析する等して、語尾のみが異なるデータは同じグループとなるように、候補データ1072の各データをグルーピングし、そのグループごとに一意となるクラスを定める。例えば、候補データ1072のある候補IDに対応付けて、「名前を教えて?」、「名前を教えてください。」、「名前を教えてほしい。」、「なんて呼ばれているの?」というデータが記憶されている場合、最初の3つのデータを1つのクラスに分類し、最後の1つのデータをそのクラスとは別のクラスに分類する。   In process S1001, the dialogue control unit 105 clusters the candidate data 1072 by an arbitrary method. As one technique, the dialogue control unit 105 groups each data of the candidate data 1072 so that data having different endings are in the same group by character-analyzing each data stored in the candidate data 1072. A unique class is determined for each group. For example, in correspondence with a candidate ID in the candidate data 1072, “Tell me your name?”, “Tell me your name.”, “Tell me your name.”, “What are you calling?” When data is stored, the first three data are classified into one class, and the last one data is classified into a class different from the class.

処理S1002では、対話制御部105は、処理S1001の結果として得られたグループの中から、対話データ1071に登録されているデータと類似度が低いデータのクラスを選択する。例えば、対話制御部105は、グルーピングされたクラスに含まれる各データと登録済みデータとの類似度の平均値を算出し、その平均値を、上記クラスと登録済みデータとの類似度とする。類似度の計算は、例えば、レーベンシュタイン距離等、従来から知られている手法を用いればよい。   In step S1002, the dialogue control unit 105 selects a data class having a low similarity to the data registered in the dialogue data 1071 from the group obtained as a result of the step S1001. For example, the dialogue control unit 105 calculates the average value of the similarity between each data included in the grouped class and the registered data, and sets the average value as the similarity between the class and the registered data. For the calculation of the similarity, a conventionally known method such as Levenshtein distance may be used.

処理S1003では、対話制御部105は、処理S1002で選択されたクラスに含まれるデータの中から、対話データ1071に登録されているデータとの類似度が低く所定の閾値を満たさないデータを言い換えの候補として選択する。例えば、対話制御部105は、選択されたクラスに含まれるそれぞれのデータと対話データ1071に登録されているデータとの類似度を上記同様の手法で算出し、その中で最も類似度が低く所定の閾値を満たさないデータを選択する。   In process S1003, the dialogue control unit 105 rephrases data that has a low similarity with the data registered in the dialogue data 1071 and does not satisfy the predetermined threshold from the data included in the class selected in step S1002. Select as a candidate. For example, the dialogue control unit 105 calculates the similarity between each data included in the selected class and the data registered in the dialogue data 1071 using the same method as described above, and the degree of similarity is the lowest among the predetermined values. The data that does not satisfy the threshold is selected.

上記のようにクラスタリングすることで、似た言い換えをまとめることができ、似たような確認文を連続して出力することがなくなる。また、類似度の低いものから適切性を確認することで、異なる語彙や文法を用いた言い方を優先的に出力し、評価することができるようになるため、多様な言い換えに対応できる対話システムをより早期に構築可能となることが期待できる。   By clustering as described above, similar paraphrases can be collected, and similar confirmation sentences are not output continuously. In addition, by confirming the appropriateness from those with low similarity, it becomes possible to preferentially output and evaluate phrases using different vocabularies and grammars. It can be expected that construction will be possible earlier.

100 対話システム
101 CPU
102 データ通信部
103 入出力装置
104 意図解析部
105 対話制御部
106 メンテナンス部
107 メモリ
1071 対話データ
1072 候補データ
1073 言い換え確認結果データ
1074 対話ログデータ
108 入力処理部
109 出力処理部
1201 確認頻度最適化モジュール
1202 確認ログデータ。
100 Dialog system 101 CPU
102 Data Communication Unit 103 Input / Output Device 104 Intention Analysis Unit 105 Dialogue Control Unit 106 Maintenance Unit 107 Memory 1071 Dialogue Data 1072 Candidate Data 1073 Paraphrase Confirmation Result Data 1074 Dialogue Log Data 108 Input Processing Unit 109 Output Processing Unit 1201 Confirmation Frequency Optimization Module 1202 Confirmation log data.

Claims (9)

ユーザからの質問に対する回答を出力して前記ユーザと対話する情報処理装置であって、
前記質問を受け付ける入力部と、
前記対話において、前記入力部が受け付けた前記質問に対する回答の候補を候補データの中から選択して前記質問の言い換えの適否を前記ユーザに確認する確認処理を実行し、前記適否の結果に基づいて、前記候補を前記質問に対する言い換えとして登録する対話制御部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
An information processing apparatus that outputs an answer to a question from a user and interacts with the user,
An input unit for receiving the question;
In the dialogue, a candidate for answering the question received by the input unit is selected from candidate data, and a confirmation process is performed to confirm the suitability of the paraphrase of the question to the user, and based on the result of suitability A dialogue control unit for registering the candidate as a paraphrase for the question;
An information processing apparatus comprising:
前記対話制御部は、前記質問の言い換えが適切と判定された回数と、前記質問の言い換えが不適切と判定された回数とが所定の関係を満たす場合、前記適否が適切であると判定し、前記候補を前記質問に対する言い換えとして登録する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The dialogue control unit determines that the suitability is appropriate when the number of times the question paraphrase is determined to be appropriate and the number of times the question paraphrase is determined to be inappropriate satisfy a predetermined relationship, Registering the candidate as a paraphrase for the question;
The information processing apparatus according to claim 1.
前記対話制御部は、前記質問の言い換えが適切と判定された回数と、前記質問の言い換えが不適切と判定された回数とが所定の関係を満たさない場合、前記適否が不適切であると判定し、前記言い換えとして登録された前記候補を削除する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The dialogue control unit determines that the suitability is inappropriate when the number of times the question paraphrase is determined to be appropriate and the number of times the question paraphrase is determined to be inappropriate do not satisfy a predetermined relationship. And deleting the candidate registered as the paraphrase,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記対話制御部は、前記対話における前記確認処理を所定の頻度で実行する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The dialogue control unit executes the confirmation process in the dialogue at a predetermined frequency.
The information processing apparatus according to claim 1.
前記対話制御部は、前記確認処理の頻度と前記ユーザの不快度とが前記対話ごとに記憶された確認ログデータに基づいて、前記ユーザの前記対話ごとの不快度の統計値を算出し、算出した前記不快度の統計値に対応する前記頻度で前記確認処理を実行する、
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。
The dialogue control unit calculates a statistical value of the degree of discomfort for each dialogue of the user based on confirmation log data in which the frequency of the confirmation processing and the degree of discomfort of the user are stored for each dialogue. Performing the confirmation process at the frequency corresponding to the statistical value of the discomfort level
The information processing apparatus according to claim 4.
前記対話制御部は、複数の前記候補をクラスタリングして1または複数のクラスに分類し、登録済みの質問との類似度が所定の閾値を満たさないクラスとして分類された前記候補を前記質問に対する言い換えとして優先的に確認処理をする、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The dialogue control unit clusters a plurality of candidates into one or more classes, and paraphrases the candidates classified as a class whose similarity with a registered question does not satisfy a predetermined threshold. As a preferential confirmation process,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記質問と前記質問に対する回答と前記適否の結果とを含む言い換え確認結果データを表示部に出力し、
管理者から前記表示部を介して前記質問に対する言い換えとして登録する前記候補の選択を受け付けるメンテナンス部、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The paraphrase confirmation result data including the question, the answer to the question and the result of the suitability are output to the display unit,
A maintenance unit that accepts selection of the candidate to be registered as a paraphrase for the question from the administrator via the display unit;
The information processing apparatus according to claim 1, further comprising:
ユーザから質問を受け付け、
前記質問に対する回答を出力する前記ユーザと対話において、
前記質問に対する言い換えの候補を候補データの中から選択し、
前記質問の言い換えの適否を前記ユーザに確認する確認処理を実行し、
前記適否の結果に基づいて、前記候補を前記質問に対する言い換えとして登録する、
ことを特徴とする対話処理方法。
Accept questions from users,
In an interaction with the user that outputs an answer to the question,
Select a paraphrase candidate for the question from candidate data,
Execute a confirmation process to confirm to the user whether or not the paraphrasing of the question is appropriate;
Registering the candidate as a paraphrase for the question based on the adequacy result;
An interactive processing method characterized by the above.
コンピュータに、
ユーザから質問を受け付ける処理、
前記質問に対する回答を出力する前記ユーザと対話において、
前記質問に対する言い換えの候補を候補データの中から選択する処理、
前記質問の言い換えの適否を前記ユーザに確認する確認処理を実行する処理、
前記適否の結果に基づいて、前記候補を前記質問に対する言い換えとして登録する処理、
を実行させることを特徴とする対話処理プログラム。
On the computer,
Process to accept questions from users,
In an interaction with the user that outputs an answer to the question,
A process of selecting a paraphrase candidate for the question from candidate data;
A process of executing a confirmation process for confirming to the user whether or not the paraphrasing of the question is appropriate;
A process of registering the candidate as a paraphrase for the question based on the result of suitability;
A dialog processing program characterized by causing
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