CN108109616A - 信息处理方法、信息处理装置以及程序 - Google Patents

信息处理方法、信息处理装置以及程序 Download PDF

Info

Publication number
CN108109616A
CN108109616A CN201710950156.XA CN201710950156A CN108109616A CN 108109616 A CN108109616 A CN 108109616A CN 201710950156 A CN201710950156 A CN 201710950156A CN 108109616 A CN108109616 A CN 108109616A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information processing
user
type
answer
condition
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710950156.XA
Other languages
English (en)
Inventor
远藤充
山上胜义
牛尾贵志
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from JP2017142412A external-priority patent/JP6817593B2/ja
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of CN108109616A publication Critical patent/CN108109616A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/3331Query processing
    • G06F16/334Query execution
    • G06F16/3344Query execution using natural language analysis
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/08Speech classification or search
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903Querying
    • G06F16/9032Query formulation
    • G06F16/90332Natural language query formulation or dialogue systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/332Query formulation
    • G06F16/3329Natural language query formulation or dialogue systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/73Querying
    • G06F16/735Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/22Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本公开涉及信息处理方法、信息处理装置以及记录介质。通过与用户的对话使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的利用计算机实现的信息处理方法,包括:输出第1问题,该第1问题是与搜索的对象有关的开放型的问题;取得由用户输入的针对第1问题的第1回答;在第1回答不满足第1条件、且判断为与第1回答所包含的语句对应的语句未包含在数据库中的情况下,输出作为开放型的问题的第2问题,该第2问题要求回答关于未包含在数据库中的第1回答所包含的语句的说明内容;在判断为第1回答满足第1条件的情况下,输出与搜索的对象有关的封闭型的问题。

Description

信息处理方法、信息处理装置以及程序
技术领域
本公开涉及信息处理方法、信息处理装置以及程序,特别涉及用于与用户对话来进行信息处理的信息处理方法、信息处理装置以及程序。
背景技术
以往,已知通过由计算机等装置与用户对话来确定所需信息的系统。在这样的系统中,引入对话的主导权这一概念,可通过系统主导或用户主导来控制对话。例如在采用了系统主导的对话控制的系统下,系统主导对话的推移和内容。另一方面,在采用了用户主导的对话控制的系统下,用户主导对话的推移和内容。
在仅是系统主导的对话控制中,由于用户的自由发言受到限制,因此用户满意度变低。另一方面,在仅是用户主导的对话控制中,因为用户会自由地发言,所以有时系统也会无法应对未设想的对话的推移而导致对话出现了破绽。因此,系统无法确定所需信息而无法达成任务,用户满意度变低。
因此,例如在专利文献1中,公开了对用户主导的对话控制和系统主导的对话控制进行切换来加以利用的技术。根据专利文献1的技术,首先进行用户主导的对话控制,在到用户的应答为止的时间长的情况下切换到系统主导的管理,由此能够进行顺畅的对话控制。
现有技术文献
专利文献1:日本特开2003-108581号公报
发明内容
发明要解决的技术问题
然而,在专利文献1所公开的技术中,存在如下情况:在用户主导的对话控制中,系统无法应对未设想的对话的推移,对话出现了破绽。在这样的情况下,无法全部取得与用户期望搜索的信息有关的条件。
本公开是鉴于上述的情况而完成的,其目的在于,提供能够无遗漏地取得与用户期望搜索的信息有关的条件的信息处理方法、信息处理装置以及程序。
用于解决问题的技术方案
为了达成上述目的,本公开的一个方式的信息处理方法,是通过与用户的对话使关于所述用户期望搜索的信息的筛选得以进行的利用计算机实现的信息处理方法,包括:使输出处理部输出第1问题,所述第1问题是与所述搜索的对象有关的第1类型的问题,所述第1类型的问题是开放型的问题,使输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第1问题的第1回答,在所述第1回答未满足第1条件、且基于保存有与所述搜索的对象有关的信息的数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句未包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出作为所述第1类型的问题的第2问题,所述第2问题要求回答关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,在所述第1回答未满足所述第1条件、且基于所述数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出第3问题,所述第3问题是与所述搜索的对象有关的所述第1类型的问题,在判断为所述第1回答满足所述第1条件的情况下,使所述输出处理部输出第4问题,所述第4问题是与所述搜索的对象有关的第2类型的问题,所述第2类型的问题是封闭型的问题。
此外,这些概括性或具体的技术方案既可以通过装置、系统、方法、集成电路、计算机程序或记录介质来实现,也可以通过装置、系统、方法、集成电路、计算机程序和记录介质的任意组合来实现。
发明的效果
根据本公开的信息处理方法等,能够进一步抑制因用户的发言引起的对话的破绽。
附图说明
图1是实施方式1的信息处理系统的概略构成图。
图2是表示实施方式1的信息处理装置的一例的框图。
图3是表示实施方式1的信息处理装置的处理概要的流程图。
图4是表示图3所示的开放式问题循环的详细情况的一例的流程图。
图5是表示图3所示的封闭式问题循环的详细情况的一例的流程图。
图6A是表示实施方式1的实施例1的任务数据的一例的图。
图6B是表示实施方式1的实施例1的文生成数据的一例的图。
图7是表示实施方式1的实施例1的显示画面的一例的图。
图8A是表示实施方式1的实施例2的任务数据的一例的图。
图8B是表示实施方式1的实施例2的文生成数据的一例的图。
图9是表示实施方式1的实施例2的显示画面的一例的图。
图10A是表示实施方式1的实施例3的任务数据的一例的图。
图10B是表示实施方式1的实施例3的文生成数据的一例的图。
图11是表示实施方式1的实施例3的显示画面的一例的图。
图12A是表示实施方式1的实施例4的任务数据的一例的图。
图12B是表示实施方式1的实施例4的文生成数据的一例的图。
图13是表示实施方式1的实施例4的显示画面的一例的图。
图14A是表示实施方式1的实施例5的任务数据的一例的图。
图14B是表示实施方式1的实施例5的文生成数据的一例的图。
图15是表示实施方式1的实施例5的显示画面的一例的图。
图16是表示实施方式2的信息处理装置的构成的一例的框图。
图17A是表示实施方式2的开放式问题循环的详细情况的一例的流程图。
图17B是表示实施方式2的开放式问题循环的详细情况的另一例的流程图。
图18A是表示实施方式2的实施例的任务数据的一例的图。
图18B是表示实施方式2的实施例的文生成数据的一例的图。
图19是表示实施方式2的实施例的显示画面的一例的图。
图20是表示实施方式3的信息处理装置的构成的一例的框图。
图21是表示实施方式3的封闭式问题循环的详细情况的一例的流程图。
图22A是表示实施方式3的实施例的任务数据的一例的图。
图22B是表示实施方式3的实施例的文生成数据的一例的图。
图23是表示实施方式3的实施例的显示画面的一例的图。
标号的说明
11 输入处理部
12、12A、12B 对话控制部
13、13A、13B 数据库
14 输出处理部
100、100A、100B 信息处理装置
131、131A 任务数据
132、132A、132B 文生成数据
200、300 终端
400 网络
D21、D22、D23、D24、D25、D26、D31、D32、D33、D34、D35、D36、D41、D42、D43、D44、D45显示画面
具体实施方式
(1)本公开的一个技术方案的信息处理方法,是通过与用户的对话使关于所述用户期望搜索的信息的筛选得以进行的利用计算机实现的信息处理方法,包括:
使输出处理部输出第1问题,所述第1问题是与所述搜索的对象有关的第1类型的问题,所述第1类型的问题是开放型的问题,使输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第1问题的第1回答,在所述第1回答未满足第1条件、且基于保存有与所述搜索的对象有关的信息的数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句未包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出作为所述第1类型的问题的第2问题,所述第2问题要求回答关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,在所述第1回答未满足所述第1条件、且基于所述数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出第3问题,所述第3问题是与所述搜索的对象有关的所述第1类型的问题,在判断为所述第1回答满足所述第1条件的情况下,使所述输出处理部输出第4问题,所述第4问题是与所述搜索的对象有关的第2类型的问题,所述第2类型的问题是封闭型的问题。
(2)在此,例如也可以是,在所述第1回答包含表现对所述第1问题的消极性表达的语句的情况下,判断为满足所述第1条件。
(3)另外,例如也可以是,使所述输出处理部以声音或文本的方式输出所述第1类型的问题。
(4)另外,例如也可以是,关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,是所述搜索的对象的具体例子之一。
(5)另外,例如也可以是,所述信息处理方法包括:将基于由所述输入处理部取得的由所述用户输入的针对所述第2问题的第2回答的信息登记于所述数据库。
(6)另外,例如也可以是,所述信息处理方法还包括:使所述输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第4问题的第3回答,在所述第3回答不是所述第4问题的应答而是要求关于所述第4问题所包含的第1语句的内容说明的内容的情况下,使所述输出处理部输出说明文,然后使所述输出处理部再次输出所述第4问题,所述说明文包含与所述第4问题所包含的第1语句有关的其他语句。
(7)另外,例如也可以是,在判断为基于由所述输入处理部取得的由所述用户输入的针对所述第4问题的第3回答进行的所述筛选的进行状况满足第2条件的情况下,使所述输出处理部输出表示通过所述筛选的进行而筛选出的所述搜索的对象的候选的信息。
(8)另外,例如也可以是,所述第2条件是所述搜索的对象的候选的个数为预先确定的值以下。
(9)另外,例如也可以是,所述搜索的对象是患者的病症,所述第1类型的问题表示询问所述用户自己感觉到的症状的内容,所述第2类型的问题表示询问是否存在用于确定所述病症的多个症状之一的内容。
(10)另外,例如也可以是,所述搜索的对象是多个料理食谱或菜单,所述第1类型的问题表示询问对所述多个料理食谱或菜单进行筛选的条件的内容,所述第2类型的问题表示询问是否要求用于对所述多个料理食谱或菜单进行筛选的条件之一的内容。
(11)另外,例如也可以是,在所述数据库中,多个料理食谱、表示所述多个料理食谱的每个食谱的分类的分类信息、和表示所述多个料理食谱的每个食谱所使用的食材的食材信息相关联。
(12)另外,例如也可以是,所述搜索的对象是多个旅行计划,所述第1类型的问题表示询问对所述多个旅行计划的条件的内容,所述第2类型的问题表示询问是否要求用于对所述多个旅行计划进行筛选的条件之一的内容。
(13)另外,例如也可以是,所述搜索的对象是多个不动产物件,所述第1类型的问题表示询问对所述多个不动产物件的条件的内容,所述第2类型的问题表示询问是否要求用于对所述多个不动产物件进行筛选的条件之一的内容。
(14)另外,例如也可以是,所述搜索的对象是多个影像内容,所述第1类型的问题表示询问对所述多个影像内容的条件的内容,所述第2类型的问题表示询问是否要求用于对所述多个影像内容进行筛选的条件之一的内容。
(15)本公开的一个技术方案的信息处理装置,通过与用户的对话使关于所述用户期望搜索的信息的筛选得以进行,所述信息处理装置具备输出处理部、输入处理部和对所述输出处理部以及所述输入处理部进行控制的对话控制部,所述对话控制部,使所述输出处理部输出第1问题,所述第1问题是与所述搜索的对象有关的第1类型的问题,使所述输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第1问题的第1回答,在所述第1回答未满足第1条件、且基于保存有与所述搜索的对象有关的信息的数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句未包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出作为所述第1类型的问题的第2问题,所述第2问题要求回答关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,在所述第1回答未满足所述第1条件、且基于所述数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出第3问题,所述第3问题是与所述搜索的对象有关的所述第1类型的问题,在判断为所述第1回答满足所述第1条件的情况下,使所述输出处理部输出第4问题,所述第4问题是与所述搜索的对象有关的第2类型的问题,所述第1类型的问题是开放型的问题,所述第2类型的问题是封闭型的问题。
(16)本公开的一个技术方案的程序,是使计算机执行通过与用户的对话使关于所述用户期望搜索的信息的筛选得以进行的信息处理方法的程序,使输出处理部输出第1问题,所述第1问题是与所述搜索的对象有关的第1类型的问题,使输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第1问题的第1回答,在所述第1回答未满足第1条件、且基于保存有与所述搜索的对象有关的信息的数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句未包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出作为所述第1类型的问题的第2问题,所述第2问题要求回答关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,在所述第1回答未满足所述第1条件、且基于所述数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出第3问题,所述第3问题是与所述搜索的对象有关的所述第1类型的问题,在判断为所述第1回答满足所述第1条件的情况下,使所述输出处理部输出第4问题,所述第4问题是与所述搜索的对象有关的第2类型的问题,所述第1类型的问题是开放型的问题,所述第2类型的问题是封闭型的问题。
此外,这些总括性或具体的技术方案既可以通过系统、方法、集成电路、计算机程序或计算机可读取的CD-ROM等记录介质来实现,也可以通过系统、方法、集成电路、计算机程序和记录介质的任意组合来实现。
以下,参照附图对本公开的实施方式进行说明。以下说明的实施方式均表示本公开的一个具体例子。以下的实施方式中示出的数值、形状、构成要素、步骤、步骤的顺序等是一例,并非限定本公开的意思。另外,关于以下的实施方式中的构成要素中的未记载在表示最上位概念的独立权利要求中的构成要素,作为任意的构成要素来说明。另外,在所有的实施方式中,也可以组合各个实施方式的内容。
(实施方式1)
以下,参照附图来进行实施方式1的信息处理方法等的说明。
[信息处理系统]
图1是本公开的实施方式1的信息处理系统的概略构成图。
图1所示的信息处理系统具备信息处理装置100和包括终端200和终端300的至少一方的多个终端。信息处理装置100和多个终端经由网络400连接。
终端200和终端300是多个终端的一例,既可以是智能手机、平板电脑、便携电话等便携终端,也可以是个人计算机等终端。终端200或终端300被用户使用,负责与信息处理装置100对话时的输入输出。在图1所示的例子中,示出了2个终端,但不限定于2个,也可以是3个以上。
网络400是包括互联网、无线LAN等的通用网络,通过对信息处理装置100与终端200等之间的通信进行中继来连接它们。
信息处理装置100由具备CPU、输入输出装置、通信装置等的计算机来实现,例如是服务器。信息处理装置100通过针对来自用户的输入而输出对话式的应答,由此通过与用户的对话来使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行。
以下,使用附图对信息处理装置100的构成进行说明。
[信息处理装置100的构成]
图2是表示实施方式1的信息处理装置100的构成的一例的框图。图2所示的信息处理装置100具备输入处理部11、对话控制部12、数据库13和输出处理部14。
<输入处理部11>
输入处理部11被对话控制部12控制,对由用户进行的对话的输入进行处理并将理解结果输出到对话控制部12。在本实施方式中,输入处理部11取得针对通过输出处理部14向用户所使用的例如终端200输出的问题的回答。并且,输入处理部11对所取得的回答进行处理并将理解结果输出到对话控制部12。在此,对于回答所包含的表达,虽然因用户而异,但通过通常可知的语言理解技术,相对于类似的输入而输出共同的关键字。并且,输入处理部11对所取得的回答进行处理,输出将与后述的任务数据131内的关键字的整合考虑在内的理解结果。例如,在“熱があります”、“熱もあります”、“発熱しました”、“発熱です”(日语中关于“发烧”的不同说法)等回答所包含的表达虽然不同但表示类似意思的情况下,输出作为任务数据131内所包含的关键字的共同关键字“发烧”即可。
此外,对于由用户进行的对话的表现形式,例如既可以是文本,也可以是声音。另外,在用户进行针对后述的封闭式问题的回答的情况下,除了上述之外,也可以是基于视线的回答或基于手势(gesture)的回答。
<输出处理部14>
输出处理部14被对话控制部12控制,将输出文变换成向用户提示的表现形式并输出。该表现形式例如有基于声音或文本的表现形式。
在本实施方式中,输出处理部14向用户使用的例如终端200输出与搜索的对象有关的第1类型的问题或第2类型的问题。在此,第1类型的问题是指开放型的问题,第2类型的问题是指封闭型的问题。
另外,输出处理部14输出表示通过筛选的进行而筛选出的搜索对象的候选的信息。
此外,在搜索的对象例如是患者病症的情况下,第1类型的问题表示询问用户自己感觉到的症状的内容,第2类型的问题表示询问是否存在用于确定病症的多个症状之一的内容。所筛选出的搜索对象的候选表示所确定出的一个或多个患者病症等。后面叙述详细例子。
<对话控制部12>
对话控制部12具有如下功能:使用输入处理部11所输出的理解结果和数据库13,决定作为相对于用户的对话的输出文。另外,对话控制部12不仅具有决定输出文的功能,也具有如下功能:对用户想要的信息即用户期望搜索的信息的候选的个数进行管理、和/或将作为用户针对所决定的输出文的应答的例子而应提示的信息作为管理信息进行管理。
在本实施方式中,对话控制部12参照数据库13所包含的任务数据131以及文生成数据132,与输入处理部11以及输出处理部14合作,通过与用户的对话使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行。
例如,对话控制部12控制输出处理部14来输出与搜索的对象有关的第1类型的问题或第2类型的问题,控制输入处理部11来取得针对使输出处理部14输出的问题的回答。
对话控制部12首先使输出处理部14输出第1类型而非第2类型的问题。对话控制部12在判断为由输入处理部11取得的回答满足第1条件的情况下,使输出处理部14输出第2类型的问题。另一方面,对话控制部12在判断为由输入处理部11取得的回答不满足第1条件的情况下,使输出处理部14进一步输出第1类型的问题。并且,对话控制部12判断在由输入处理部11取得的回答中是否存在使开放式问题结束的触发。例如,对话控制部12在包含表现对使输出处理部14输出的问题的消极性表达的语句的情况下,判断为存在使开放式问题结束的触发而满足第1条件即可。此外,第1条件并不限于在用户的回答中包含表现消极性表达的语句的情况。既可以是预先确定的问题次数,也可以是通过筛选的进行而筛选出的搜索对象的候选的个数。
另外,对话控制部12在判断为基于由输入处理部11取得的针对第2类型的问题的回答进行的该筛选的进行状况满足第2条件的情况下,使输出处理部14输出表示通过筛选的进行而筛选出的搜索对象的候选的信息。在此,第2条件是搜索对象的候选的个数为预先确定的值以下,例如为4个以下。
<数据库13>
数据库13例如由硬盘驱动器或固态驱动器等可改写的非易失性存储器构成,保存有与搜索的对象有关的信息。更具体而言,在数据库13中,成为搜索对象的多个候选、表示多个候选的分类的分类信息、和构成多个候选的要素信息进行关联地保存。
在本实施方式中,数据库13如图2所示,由为了达成任务而参照的任务数据131和为了生成文而参照的文生成数据132构成。任务数据131例如是知识库的一例,例如成为如下数据库,该数据库将病气与自觉症状的关系等成为搜索对象的多个候选与表示特征、属性、条件等的要素信息(关键字)的关系等知识基于特定的表现形式进行了记述。任务数据131为了供对话控制部12决定输出文所包含的关键字或表示搜索对象的候选的信息而使用。文生成数据132保存有对话控制部12要参照的开放式问题的模板以及封闭式问题的模板。
[信息处理装置100的处理]
接着,对如上述那样构成的信息处理装置100的处理进行说明。
图3是表示实施方式1的信息处理装置100的处理概要的流程图。图4是表示图3所示的开放式问题循环的详细情况的一例的流程图。图5是表示图3所示的封闭式问题循环的详细情况的一例的流程图。
首先,信息处理装置100在步骤S20中进行开放式问题循环的处理。更具体而言,如图4所示,首先,信息处理装置100输出与搜索的对象有关的开放类型的问题,进行取得并理解用户针对该问题的回答的开放式问题应答处理(S21)。例如,在信息处理装置100输出了“还有其他什么在意的症状吗?”这一开放类型的问题的情况下,可从用户获得包含关于自觉症状等用户在意的症状的追加信息在内的回答、或者包含表现消极性表达的语句在内的否定式回答。接着,信息处理装置100判定在所理解的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发(S22)。此外,开放式问题结束触发相当于上述的第1条件。在步骤S22中,信息处理装置100在用户的回答中包含表现消极性表达的语句的情况下(S22:是),判定为满足第1条件即存在开放式问题结束触发,从本循环脱离。另一方面,在步骤S22中,信息处理装置100在取得包含追加信息的用户回答等在用户的回答中未包含表现消极性表达的语句的情况下(S22:否),判定为不满足第1条件即不存在开放式问题结束触发,返回到步骤S21。
如此,信息处理装置100反复进行开放式问题应答处理,直到满足第1条件为止。
接着,信息处理装置100在步骤S30中进行封闭式问题循环的处理。更具体而言,如图5所示,首先,信息处理装置100输出与搜索的对象有关的封闭类型的问题,进行取得并理解用户针对该问题的回答的封闭式问题应答处理(S31)。例如,在信息处理装置100输出了“流鼻涕吗?”这一封闭类型的问题的情况下,可获得“是的”等肯定式回答和“没有”等否定式回答的某一方。接着,信息处理装置100判定在基于所理解的用户回答进行的筛选的进行状况中是否存在封闭式问题结束触发(S32)。此外,封闭式问题结束触发相当于上述的第2条件,是为预先确定的值以下(阈值以下)这一情况。在步骤S32中,信息处理装置100根据通过肯定式回答或否定式回答而获得的有无作为症状之一的“鼻涕”,对作为用户期望搜索的信息的“病症”的候选进行筛选。然后,在所筛选出的信息的候选的个数为预先确定的值以下的情况下(S32:是),判定为存在封闭式问题结束触发,从本循环脱离。另一方面,在步骤S32中,信息处理装置100在所筛选出的信息的候选的个数不为预先确定的值以下的情况下(也就是说,比预先确定的值大的情况下)(S32:否),判定为不满足第2条件即不存在封闭式问题结束触发,返回到步骤S31。
如此,信息处理装置100反复进行封闭式问题应答处理,直到满足第2条件为止。
接着,信息处理装置100在步骤S40中向用户提示包含结论的输出文。具体而言,信息处理装置100将表示在步骤S32中筛选出的搜索对象的候选的信息作为包含结论的输出文来输出。
以下,对于通过与用户的对话来使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的具体实施方式,作为实施例来说明。
(实施例1)
在实施例1中,作为使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的任务来进行根据多个自觉症状来筛选病气的任务(问诊)的情况下的例子进行说明。即,对如下情况进行说明:搜索的对象是患者的病症,作为第1类型的问题的开放式问题,表示询问用户自己感觉到的症状的内容,作为第2类型的问题的封闭式问题,表示询问是否存在用于确定病症的多个症状之一的内容。
图6A是表示实施方式1的实施例1的任务数据131的一例的图。
在图6A中,作为任务数据131的一例,示出了将病气与自觉症状(以下,简称为症状)的关系以有向图的形式进行了表达的知识库。此外,图6A相当于对庞大知识库的一部分进行了例示的图。
一般而言,在表达知识的有向图中,将圈称为节点(node),将箭头称为边(edge)。将用边连接一个节点和另一个节点而成的3个组称为三元组(tripple)。在节点上联结有概念,通过边(线段)联结有2个概念间的关系,由三元组表示的概念与概念的关系成为知识的构成单位。
在图6A所示的例子中,病气(病名)相当于成为搜索对象的多个候选,症状相当于表示特征、属性或条件等的要素信息(关键字)。另外,在图6A中,例如示出了node1的“感冒”会引发头疼、发烧、咳嗽、鼻涕或腹泻等node2的症状这一关系,示出了对于node2的“头疼”而言,另外还存在急性鼻炎等伴有发烧的node1的病气这一关系等。
因此,通过以[node1Causes node2]的node2作为检索关键字,以与其联结的node1作为检索对象,不断增加多个关键字的AND检索的关键字,由此筛选满足多个条件的信息。如此,能够根据多个症状来筛选病气。
在此,关键字有正关键字和负关键字,正关键字意味着在包含该关键字这一条件下进行检索,负关键字意味着在不包含该关键字这一条件下进行检索。
另外,例如存在决策树的算法等研究对多个关键字加上哪个关键字时对于筛选信息而言有效的算法。当使用这样的算法时,例如在将到当前为止所筛选出的信息分成与某关键字链接的组和与该关键字未链接的组这2个组时,能够选择使得2个组的尺寸(病气的个数)尽可能相等的关键字来作为对筛选有效的关键字。在本实施例中,对于对筛选有效的关键字,在每次取得用户的回答时,按照预定的算法来算出。
图6B是表示实施方式1的实施例1的文生成数据132的一例的图。图6B中示出了信息处理装置100要参照的开放式问题的模板以及封闭式问题的模板的一例。
即,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的开放类型的问题的情况下,在与用户的对话开始时,生成图6B所示的开放式问题的第一个的“今天怎么了?”这一问题文,然后,(反复)生成图6B所示的开放式问题的第二个以后的“还有其他什么在意的症状吗?”这一问题文。
另外,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的封闭类型的问题的情况下,使用未基于条件分情况的一个模板,输出图6B所示的封闭式问题“有(症状X)吗?”。并且,(症状X)的部分,可填入图6A所示的任务数据131的node2所示的关键字之一。此外,对于(症状X),可以填入通过信息处理装置100参照任务数据131而得到的、node2所示出的关键字中的每次作为对筛选有效的关键字而选择出的一个关键字。
此外,在图6B所示的例子中,没有使相同内容的问题文具有变化,但也可以从使相同内容的问题文具有变化的多个模板中随机地选择来生成问题文。
图7是表示实施方式1的实施例1的显示画面的一例的图。显示画面D21示出了步骤S20的开放式问题循环的处理中的对话的一例,显示画面D31示出了步骤S30的封闭式问题循环的处理中的对话的一例。显示画面D41示出了通过步骤S40提示的结论的一例。
以下,沿着用图4以及图5说明的处理来进行说明。
在初始状态下,设为,成为搜索对象的多个病气的候选即疾病信息的候选登记有987件。
该情况下,如显示画面D21所示,首先,信息处理装置100在步骤S21中,参照图6B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第一个的“今天怎么了?”,用户回答“头疼”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“头疼”,使用所提取出的关键字“头疼”将疾病信息的候选筛选到35件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定在通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“头疼”中不包含消极性表达而不满足第1条件,所以返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图6B,作为与搜索的对象有关的开放类型的第二个问题,输出第二个以后的“还有其他什么在意的症状吗?”,用户回答“也发烧”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“发烧”,通过所提取出的关键字“发烧”将疾病信息的候选筛选到8件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“也发烧”中未包含消极性表达,所以再次返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图6B,作为与搜索的对象有关的开放类型的第三个问题,输出第二个以后的“还有其他什么在意的症状吗?”,用户回答“没有特别的”。信息处理装置100根据用户的回答,作为理解结果而得知包含消极性表达这一情况。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定为在通过步骤S21取得的用户的回答中包含消极性表达而存在开放式问题结束触发。然后,信息处理装置100脱离开放式问题循环(步骤S20),进入封闭式问题循环的处理(步骤S30)。
接着,如显示画面D31所示,首先,信息处理装置100在步骤S31中,参照图6B,选择封闭式问题“有(症状X)吗?”,作为应填入症状X的关键字,参照图6A所示的任务数据131而决定为“咳嗽”。如此,信息处理装置100输出“咳嗽吗?”来作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,用户回答“是的”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“咳嗽”,理解为所提取出的关键字“咳嗽”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“咳嗽”,将疾病信息的候选筛选到4件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,判定在通过步骤S31取得的用户的回答中是否存在封闭式问题的结束触发。例如,因为通过用户的回答而筛选出的疾病信息的候选的个数为4件,不为作为预先确定的值的1件以下而不满足第2条件,所以返回到步骤S31。
此外,相比于“咳はありますか?(咳嗽吗?)”,输出“咳は出ますか?(日语对“咳嗽吗?”的另一种表达)”的自然性高。因此,在图6B所示的封闭式问题的模板中存在表示与“有(症状X)吗?”类似的意思的多个模板的情况下,信息处理装置100也可以依据填入症状X的关键字,从该多个模板中选择自然性更高的模板来输出。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“腹泻吗?”,用户回答“是的”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“腹泻”,理解为所提取出的关键字“腹泻”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“腹泻”,将疾病信息的候选筛选到2件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过在步骤S31中取得的用户的回答而筛选出的疾病信息的候选的个数为2件,不为作为预先确定的值的1件以下,所以再次返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“流鼻涕吗?”,用户回答“是的”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“鼻涕”,理解为所提取出的关键字“鼻涕”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“鼻涕”,将疾病信息的候选筛选到1件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过用户的回答而筛选出的疾病信息的候选的个数为1件,为作为预先确定的值的1件以下而满足第2条件,所以判定为存在封闭式问题结束触发。如此,信息处理装置100脱离封闭式问题循环(步骤S30),进入步骤S40。
最后,信息处理装置100在步骤S40中,输出对病气不会是“感冒”吧这一结论进行提示的“像是感冒”,向用户进行提示。
如上所述,信息处理装置100通过一直对用户生成问题来掌握对话推移的主导权,即进行系统主导的对话控制。信息处理装置100,首先,通过反复提出开放式问题,直到基于用户发言的筛选条件的提示结束,由此能够全部取来与用户期望搜索的信息有关的条件,能够提高用户的满意度。并且,信息处理装置100通过在之后反复提出封闭式问题,能够进一步筛选用户期望搜索的信息。如此,能够无遗漏地取得与用户期望搜索的信息有关的条件,能够切实地筛选用户所希望的搜索对象的候选并进行提示。也就是说,因为提供用户期望搜索的搜索对象的候选这一任务达成,所以用户的满意度也能够提高。
(实施例2)
在实施例2中,对作为使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的任务来进行筛选满足多个条件的食谱的任务的情况下的例子进行说明。即,对如下情况进行说明:搜索的对象是多个料理食谱或菜单,作为第1类型的问题的开放式问题,表示询问对多个料理食谱或菜单进行筛选的条件的内容,作为第2类型的问题的封闭式问题,表示询问是否要求用于对多个料理食谱或菜单进行筛选的条件之一的内容。
图8A是表示实施方式1的实施例2的任务数据131的一例的图。
在图8A中,作为任务数据131的一例,示出了将料理与其分类项目的关系以及料理与食材的关系以有向图的形式进行了表达的知识库。换言之,在任务数据131中,多个料理食谱、表示多个料理食谱的每个食谱的分类的分类信息、和表示多个料理食谱的每个食谱所使用的食材的食材信息相关联。此外,图8A与图6A同样地,相当于对庞大知识库的一部分进行了例示的图。
在图8A所示的例子中,料理1、2相当于成为搜索对象的多个候选,西式、烧烤、洋葱等相当于表示特征、属性或条件等的要素信息(关键字)。另外,在图8A中,例如示出了node1的料理1以及料理2是node2的西式料理的一种、并且是node2的烧烤料理的一种这一关系。示出了在node1的料理1以及料理2中使用了node2的洋葱和山芋作为材料这一关系。另外,示出了作为洋葱和山芋的上位概念的根茎类作物也是料理1以及料理2的材料这一关系。为了表示以上的关系,关系词适用了“IsA”和“HasA”这两种。
因此,通过以[node1IsA node2]或[node1HasA node2]中的node2作为关键字,以与其联结的node1作为检索对象,不断增加多个关键字的AND检索的关键字,由此筛选满足多个条件的信息。如此,能够根据多个条件来筛选所希望的料理食谱信息。
图8B是表示实施方式1的实施例2的文生成数据132的一例的图。图8B中示出了信息处理装置100要参照的开放式问题的模板以及封闭式问题的模板的一例。
即,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的开放类型的问题的情况下,在与用户的对话开始时,生成图8B所示的开放式问题的第一个的“要找什么样的食谱?”这一问题文,然后,(反复)生成图8B所示的开放式问题的第二个以后的“还有其他什么条件吗?”这一问题文。
另外,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的封闭类型的问题的情况下,以关键字(node2)与检索对象(node1)的关系是IsA还是HasA作为条件,使用图8B所示的模板来输出封闭式问题。信息处理装置100在是IsA的情况下,输出图8B所示的封闭式问题“(node2)可以吗?”,在是HasA的情况下,输出图8B所示的封闭式问题“使用(node2)可以吗?”。
图9是表示实施方式1的实施例2的显示画面的一例的图。
显示画面D22示出了步骤S20的开放式问题循环的处理中的对话的一例,显示画面D32示出了步骤S30的封闭式问题循环的处理中的对话的一例。显示画面D42示出了通过步骤S40提示的结论的一例。
以下,沿着用图4以及图5说明的处理来进行说明。
在初始状态下,设为,成为搜索对象的多个食谱或菜单的候选即食谱信息登记有1987件。
该情况下,如显示画面D22所示,首先,信息处理装置100在步骤S21中,参照图8B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第一个的“要找什么样的食谱?”,用户回答“西式可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“西式”,使用所提取出的关键字“西式”将食谱的信息的候选筛选到158件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定在通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“西式可以”中不包含消极性表达而不满足第1条件,所以返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图8B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“烧烤”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“烧烤”,通过所提取出的关键字“烧烤”,将食谱信息的候选筛选到47件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“烧烤”中不包含消极性表达,所以再次返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图8B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“没有特别的”。信息处理装置100根据用户的回答,作为理解结果而得知包含消极性表达这一情况。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定为在通过步骤S21取得的用户的回答中包含消极性表达而存在开放式问题结束触发。然后,信息处理装置100脱离开放式问题循环(步骤S20),进入封闭式问题循环的处理(步骤S30)。
接着,如显示画面D32所示,首先,信息处理装置100在步骤S31中,若设为提供了关键字“根茎类作物”以及所适用的关系词“HasA”,则参照图8B,选择封闭式问题“使用(node2)可以吗?”。其结果是,信息处理装置100输出“使用根茎类作物可以吗?”,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“根茎类作物”,理解为所提取出的关键字“根茎类作物”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“根茎类作物”,将食谱信息的候选筛选到21件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,判定在通过步骤S31取得的用户的回答中是否存在封闭式问题的结束触发。例如,因为通过用户的回答而筛选出的食谱信息的候选的个数为21件,不为作为预先确定的值的4件以下而不满足第2条件,所以返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“鱼料理可以吗?”,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“鱼料理”,理解为所提取出的关键字“鱼料理”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“鱼料理”,将食谱信息的候选筛选到8件。接着,信息处理装置100通过步骤S32,因为通过在步骤S31中取得的用户的回答而筛选出的食谱信息的候选的个数为8件,不为作为预先确定的值的4件以下,所以再次返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“使用乳制品可以吗?”,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“乳制品”,理解为所提取出的关键字“乳制品”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“乳制品”,将食谱信息的候选筛选到4件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过用户的回答而筛选出的食谱信息的候选的个数为4件,为作为预先确定的值的4件以下而满足第2条件,所以判定为存在封闭式问题结束触发。如此,信息处理装置100脱离封闭式问题循环(步骤S30),进入步骤S40。
最后,信息处理装置100在步骤S40中,输出对有4个食谱信息满足条件这一结论进行提示的“找到了4个食谱。”,向用户进行提示。
如上所述,实施例1的信息处理装置100与实施例1同样地,能够无遗漏地取得与用户期望搜索的信息有关的条件,因此能够切实地筛选用户所希望的搜索对象的候选并进行提示。也就是说,仅通过对实施例1中例示的任务数据131和文生成数据132进行替换,在与实施例1不同的实施例2中也能够同样地达成任务。
(实施例3)
在实施例3中,对作为使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的任务来进行筛选满足多个条件的旅行计划的任务的情况下的例子进行说明。即,对如下情况进行说明:搜索的对象是多个旅行计划,作为第1类型的问题的开放式问题,表示询问对多个旅行计划的条件的内容,作为第2类型的问题的封闭式问题,表示询问是否要求用于对多个旅行计划进行筛选的条件之一的内容。
图10A是表示实施方式1的实施例3的任务数据131的一例的图。在图10A中,作为任务数据131的一例,示出了将旅行计划与条件的关系以有向图的形式进行了表达的知识库。此外,图10A相当于对庞大知识库的一部分进行了例示的图。
在图10A所示的例子中,计划1、2相当于成为搜索对象的多个候选,意大利、2人等条件相当于表示特征、属性或条件等的要素信息(关键字)。另外,在图10A中,例如示出了node1的“计划1”满足意大利、2人、5晚、10万以下等node2的条件这一关系,示出了对于node2的“意大利”而言,另外还存在计划2等10万以下的node1的旅行计划这一关系等。为了表示以上的关系,关系词适用了“HasProperty”。
因此,通过以[node1HasProperty node2]的node2作为检索关键字,以与其联结的node1作为检索对象,不断增加多个关键字的AND检索的关键字,由此筛选满足多个条件的信息。如此,能够根据多个条件来筛选旅行计划。
图10B是表示实施方式1的实施例3的文生成数据132的一例的图。图10B中示出了信息处理装置100要参照的开放式问题的模板以及封闭式问题的模板的一例。
即,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的开放类型的问题的情况下,在与用户的对话开始时,生成图10B所示的开放式问题的第一个的“要找什么样的旅行计划?”这一问题文,然后,(反复)生成图10B所示的开放式问题的第二个以后的“还有其他什么条件吗?”这一问题文。
另外,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的封闭类型的问题的情况下,使用由没有基于条件分情况的一个模板构成的图10B所示的封闭式问题“(条件X)可以吗?”。并且,(条件X)的部分,可填入图10A所示的任务数据131的node2所示的关键字之一。此外,对于(条件X),可以填入通过信息处理装置100参照任务数据131而得到的、node2所示出的关键字中的每次作为对筛选有效的关键字而选择出的一个关键字。
图11是表示实施方式1的实施例3的显示画面的一例的图。显示画面D23示出了步骤S20的开放式问题循环的处理中的对话的一例,显示画面D33示出了步骤S30的封闭式问题循环的处理中的对话的一例。显示画面D43示出了通过步骤S40提示的结论的一例。
以下,沿着用图4以及图5说明的处理来进行说明。
在初始状态下,设为,成为搜索对象的多个旅行计划的候选即计划信息的候选登记有9870件。
该情况下,如显示画面D23所示,首先,信息处理装置100在步骤S21中,参照图10B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,生成第一个的“要找什么样的旅行计划?”,用户回答“意大利行可以吗”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“意大利”,使用所提取出的关键字“意大利”,将计划信息的候选筛选到35件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定在通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“意大利行可以”中不包含消极性表达而不满足第1条件,所以返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图10B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“5晚”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“5晚”,通过所提取出的关键字“5晚”将计划信息的候选筛选到8件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“5晚”中不包含消极性表达,所以再次返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图10B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“没有特别的”。信息处理装置100根据用户的回答,作为理解结果而得知包含消极性表达这一情况。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定为在通过步骤S21取得的用户的回答中包含消极性表达而存在开放式问题结束触发,脱离开放式问题循环(步骤S20),进入封闭式问题循环的处理(步骤S30)。
接着,如显示画面D33所示,首先,信息处理装置100在步骤S31中,参照图10B,选择封闭式问题“(条件X)可以吗?”,作为应填入条件X的关键字,参照图10A所示的任务数据131而决定为“2人”。如此,信息处理装置100输出“2人可以吗?”来作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“2人”,理解为所提取出的关键字“2人”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“2人”,将计划信息的候选筛选到4件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,判定在通过步骤S31取得的用户的回答中是否存在封闭式问题的结束触发。例如,因为通过用户的回答而筛选出的计划信息的候选的个数为4件,不为作为预先确定的值的1件以下而不满足第2条件,所以返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“10万以下可以吗?”,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“10万以下”,理解为所提取出的关键字“10万以下”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“10万以下”,将计划信息的候选筛选到2件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过在步骤S31中取得的用户的回答而筛选出的计划信息的候选的个数为2件,不为作为预先确定的值的1件以下,所以再次返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“有自由行动可以吗?”,用户回答“不可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“有自由行动”,理解为所提取出的关键字“有自由行动”是负关键字。然后,使用所提取出的关键字“有自由行动”,将计划信息的候选筛选到1件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过用户的回答而筛选出的计划信息的候选的个数为1件,为作为预先确定的值的1件以下而满足第2条件,所以判定为存在封闭式问题结束触发。如此,信息处理装置100脱离封闭式问题循环(步骤S30),进入步骤S40。
最后,信息处理装置100在步骤S40中,输出结论“给您计划2”,向用户进行提示。
(实施例4)
在实施例4中,对作为使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的任务来进行筛选满足多个条件的不动产物件的任务的情况下的例子进行说明。即,对如下情况进行说明:搜索的对象是多个不动产物件,作为第1类型的问题的开放式问题,表示询问对多个不动产物件的条件的内容,作为第2类型的问题的封闭式问题,表示询问是否要求用于对多个不动产物件进行筛选的条件之一的内容。
图12A是表示实施方式1的实施例4的任务数据131的一例的图。在图12A中,作为任务数据131的一例,示出了将不动产物件与条件的关系以有向图的形式进行了表达的知识库。此外,图12A相当于对庞大知识库的一部分进行了例示的图。
在图12A所示的例子中,物件1、2相当于成为搜索对象的多个候选,公寓、楼龄短、车站附近等条件相当于要素信息(关键字)。另外,在图12A中,例如示出了node1的“物件1”满足公寓、楼龄短、车站附近、2层以上、有暖气等node2的条件这一关系,示出了对于node2的“公寓”而言,另外也存在物件2等处于车站附近的node1的不动产物件这一关系等。为了表示以上的关系,关系词适用了“HasProperty”。
因此,通过以[node1HasProperty node2]的node2作为检索关键字,以与其联结的node1作为检索对象,不断增加多个关键字的AND检索的关键字,由此筛选满足多个条件的信息。如此,能够根据多个条件来筛选不动产物件。
图12B是表示实施方式1的实施例4的文生成数据132的一例的图。图12B中示出了信息处理装置100要参照的开放式问题的模板以及封闭式问题的模板的一例。
即,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的开放类型的问题的情况下,在与用户的对话开始时,生成图12B所示的开放式问题的第一个的“要找什么样的物件?”这一问题文,然后,(反复)生成图12B所示的开放式问题的第二个以后的“还有其他什么条件吗?”这一问题文。
另外,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的封闭类型的问题的情况下,使用由没有基于条件分情况的一个模板构成的图12B所示的封闭式问题“(条件X)可以吗?”。并且,(条件X)的部分可填入图12A所示的任务数据131的node2所示的关键字之一。此外,对于(条件X),可以填入通过信息处理装置100参照任务数据131而得到的、node2所示出的关键字中的每次作为对筛选有效的关键字而选择出的一个关键字。
图13是表示实施方式1的实施例4的显示画面的一例的图。显示画面D24示出了步骤S20的开放式问题循环的处理中的对话的一例,显示画面D34示出了步骤S30的封闭式问题循环的处理中的对话的一例。显示画面D44示出了通过步骤S40提示的结论的一例。
以下,沿着用图4以及图5说明的处理来进行说明。
在初始状态下,设为,成为搜索对象的多个不动产物件的候选即物件信息的候选登记有98700件。
该情况下,如显示画面D24所示,首先,信息处理装置100在步骤S21中,参照图12B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第一个的“要找什么样的物件?”,用户回答“门真市内可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“门真市内”,使用所提取出的关键字“门真市内”,将物件信息的候选筛选到350件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定在通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“门真市内可以”中不包含消极性表达而不满足第1条件,所以返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图12B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“离车站近可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“车站附近”,通过所提取出的关键字“车站附近”将物件信息的候选筛选到80件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定在通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“离车站近可以”中不包含消极性表达,所以再次返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图12B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“没有特别的”。信息处理装置100根据用户的回答,作为理解结果而得知包含消极性表达这一情况。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定为在通过步骤S21取得的用户的回答中包含消极性表达而存在开放式问题结束触发,脱离开放式问题循环(步骤S20),进入封闭式问题循环的处理(步骤S30)。
接着,如显示画面D34所示,首先,信息处理装置100在步骤S31中,参照图12B,选择封闭式问题“(条件X)可以吗?”,作为应填入条件X的关键字,参照图12A所示的任务数据131而决定为“公寓”。如此,信息处理装置100输出“公寓可以吗?”来作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“公寓”,理解为所提取出的关键字“公寓”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“公寓”,将物件信息的候选筛选到40件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,判定在通过步骤S31取得的用户的回答中是否存在封闭式问题的结束触发。例如,因为通过用户的回答而筛选出的物件信息的候选的个数为40件,不为作为预先确定的值的1件以下而不满足第2条件,所以返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“2层以上可以吗?”,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“2层以上”,理解为所提取出的关键字“2层以上”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“2层以上”,将物件信息的候选筛选到2件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过在步骤S31中取得的用户的回答而筛选出的物件信息的候选的个数为2件,不为作为预先确定的值的1件以下,所以再次返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“有暖气可以吗?”,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“有暖气”,理解为所提取出的关键字“有暖气”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“有暖气”,将物件信息的候选筛选到1件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过用户的回答而筛选出的物件信息的候选的个数为1件,为作为预先确定的值的1件以下而满足第2条件,所以判定为存在封闭式问题结束触发。如此,信息处理装置100脱离封闭式问题循环(步骤S30),进入步骤S40。
最后,信息处理装置100在步骤S40中,输出结论“给您介绍物件1”,向用户进行提示。
(实施例5)
在实施例5中,对作为使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的任务来进行筛选满足多个条件的影像内容的任务的情况下的例子进行说明。即,对如下情况进行说明:搜索的对象是多个影像内容,作为第1类型的问题的开放式问题,表示询问对多个影像内容的条件的内容,作为第2类型的问题的封闭式问题,表示询问是否要求用于对多个影像内容进行筛选的条件之一的内容。
图14A是表示实施方式1的实施例5的任务数据131的一例的图。在图14A中,作为任务数据131的一例,示出了将影像内容与条件的关系以有向图的形式进行了表达的知识库。此外,图14A相当于对庞大知识库的一部分进行了例示的图。
在图14A所示的例子中,节目1、2相当于成为搜索对象的多个候选,电视剧、深夜节目、关东电视台等条件相当于要素信息(关键字)。另外,在图14A中,例如示出了node1的“节目1”满足演员A出演、电视剧、深夜节目、关东电视台、校园剧等node2的条件这一关系,示出了对于node2的“电视剧”而言,另外也存在节目2等作为校园剧的node1的影像内容这一关系等。为了表示以上的关系,关系词适用了“HasProperty”。
因此,通过以[node1HasProperty node2]的node2作为检索关键字,以与其联结的node1作为检索对象,不断增加多个关键字的AND检索的关键字,由此筛选满足多个条件的信息。如此,能够根据多个条件来筛选影像内容。
图14B是表示实施方式1的实施例5的文生成数据132的一例的图。图14B中示出了信息处理装置100要参照的开放式问题的模板以及封闭式问题的模板的一例。
即,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的开放类型的问题的情况下,在与用户的对话开始时,生成图14B所示的开放式问题的第一个的“要找什么样的节目?”这一问题文,然后,(反复)生成图14B所示的开放式问题的第二个以后的“还有其他什么条件吗?”这一问题文。
另外,在信息处理装置100输出与搜索的对象有关的封闭类型的问题的情况下,使用由没有基于条件分情况的一个模板构成的图14B所示的封闭式问题“(条件X)可以吗?”。并且,(条件X)的部分可填入图14A所示的任务数据131的node2所示的关键字之一。此外,对于(条件X),可以使用通过信息处理装置100参照任务数据131而得到的、node2所示出的关键字中的每次作为对筛选有效的关键字而选择出的一个关键字。
图15是表示实施方式1的实施例5的显示画面的一例的图。显示画面D25示出了步骤S20的开放式问题循环的处理中的对话的一例,显示画面D35示出了步骤S30的封闭式问题循环的处理中的对话的一例。显示画面D45示出了通过步骤S40提示的结论的一例。
以下,沿着用图4以及图5说明的处理来进行说明。
在初始状态下,设为,成为搜索对象的多个影像内容的候选即节目信息的候选登记有987件。
该情况下,如显示画面D25所示,首先,信息处理装置100在步骤S21中,参照图14B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第一个的“要找什么样的节目?”,用户回答“电视剧可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“电视剧”,使用所提取出的关键字“电视剧”,将节目信息的候选筛选到35件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定在通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“电视剧可以”中不包含消极性表达而不满足第1条件,所以返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图14B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“深夜节目”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“深夜节目”,通过所提取出的关键字“深夜节目”将节目信息的候选筛选到80件。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定通过步骤S21取得的用户的回答是否存在开放式问题结束触发。因为在用户的回答“深夜节目”中不包含消极性表达,所以再次返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100在步骤S21中,参照图14B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“没有特别的”。信息处理装置100根据用户的回答,作为理解结果而得知包含消极性表达这一情况。接着,信息处理装置100在步骤S22中,判定为在通过步骤S21取得的用户的回答中包含消极性表达而存在开放式问题结束触发,脱离开放式问题循环(步骤S20),进入封闭式问题循环的处理(步骤S30)。
接着,如显示画面D35所示,首先,信息处理装置100在步骤S31中,参照图14B,选择封闭式问题“(条件X)可以吗?”,作为应填入条件X的关键字,参照图14A所示的任务数据131而决定为“校园剧”。如此,信息处理装置100输出“校园剧可以吗?”来作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“校园剧”,理解为所提取出的关键字“校园剧”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“校园剧”,将节目信息的候选筛选到4件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,判定在通过步骤S31取得的用户的回答中是否存在封闭式问题的结束触发。例如,因为通过用户的回答而筛选出的节目信息的候选的个数为4件,不为作为预先确定的值的1件以下而不满足第2条件,所以返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“演员A出演可以吗?”,用户“不可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“演员A出演”,理解为所提取出的关键字“演员A出演”是负关键字。然后,使用所提取出的关键字“演员A出演”,将节目信息的候选筛选到2件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过在步骤S31中取得的用户的回答而筛选出的节目信息的候选的个数为2件,不为作为预先确定的值的1件以下,所以再次返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100在步骤S31中,通过与上述同样的方法,作为与搜索的对象有关的封闭类型的问题,输出“关东电视台可以吗?”,用户回答“可以”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“关东电视台”,理解为所提取出的关键字“关东电视台”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“关东电视台”,将节目信息的候选筛选到1件。接着,信息处理装置100在步骤S32中,因为通过用户的回答而筛选出的节目信息的候选的个数为1件,为作为预先确定的值的1件以下而满足第2条件,所以判定为存在封闭式问题结束触发。如此,信息处理装置100脱离封闭式问题循环(步骤S30),进入步骤S40。
最后,信息处理装置100在步骤S40中,输出结论“找到了节目2”,向用户进行提示。
[效果等]
如上所述,本实施方式的信息处理装置等,能够无遗漏地取得与用户期望搜索的信息有关的条件。
更具体而言,本实施方式的信息处理装置等,通过一直对用户生成问题来掌握对话的推移的主导权,即进行系统主导的对话控制。另外,关于用户期望搜索的信息的筛选,首先,从开放式问题开始,反复提出开放式问题,直到基于委托给用户的用户发言的筛选条件的提示结束。由此,用户能够自由地发言,不仅不会对对话内容感到不满,还能够无遗漏地取得基于用户发言的筛选条件。另外,可反复提出之后的封闭式问题,直到用户期望搜索的信息被充分筛选,由此能够无遗漏地取得与用户期望搜索的信息有关的条件。由此,能够切实地筛选用户所希望的搜索对象的候选并进行提示。
此外,在步骤S30中充分进行了筛选的情况下转移到步骤S40这一条件,也可以同样地引入到步骤S20中。
(实施方式2)
在实施方式1中,以从用户针对开放式问题的回答中提取出的关键字包含在数据库13中的情况为前提进行了说明,但不限于此。以下,对于在从用户针对开放式问题的回答中提取出的关键字有时未包含于数据库13时,作为实施方式2来说明。此外,省略与实施方式1相同之处的说明,以与实施方式1不同之处为中心来说明。另外,关于与实施方式1重复的图,使用在实施方式1中适用的图。
[信息处理装置100A的构成]
图16是表示实施方式2的信息处理装置100A的构成的一例的框图。
实施方式2的信息处理装置100A相对于实施方式1的信息处理装置100,对话控制部12A和数据库13A的构成不同。
<对话控制部12A>
对话控制部12A具有如下功能:使用输入处理部11所输出的理解结果和数据库13A,决定作为相对于用户的对话的输出文。另外,对话控制部12A不仅具有决定输出文的功能,也具有如下功能:对用户想要的信息即用户期望搜索的信息的候选的个数进行管理、和/或将作为用户对所决定的输出文的应答的例子而应提示的信息作为管理信息进行管理。
在本实施方式中,对话控制部12A在作为输入处理部11输出的理解结果的用户回答所包含的关键字未包含在任务数据131A中的情况下,决定作为用于获得与该关键字关联的知识的问题文的输出文。
更具体而言,对话控制部12A在由输入处理部11取得的针对第1类型的问题的回答不满足第1条件、且基于保存有与搜索的对象有关的信息的数据库13A判断为与该回答所包含的语句(关键字)对应的语句未包含在数据库13A中的情况下,使输出处理部14输出如下的第1类型的问题,该问题要求回答关于所述回答所包含的未包含在数据库13A中的语句(关键字)的说明内容。在此,关于该回答所包含的未包含在数据库13A中的语句的说明内容,是知识获得类型的问题,是包含搜索对象的具体例子之一的问题。
另一方面,对话控制部12A在由输入处理部11取得的针对第1类型的问题的回答不满足第1条件、但判断为与该回答所包含的语句(关键字)对应的语句包含在数据库13A中的情况下,使输出处理部14输出作为与搜索的对象有关的第1类型的问题的问题。
并且,对话控制部12A将基于由输入处理部11取得的、由用户输入的针对该问题的回答的信息登记于数据库13A。
如此,在本实施方式中,在对话控制部12A中追加了如下的判定功能:判定与由输入处理部11取得的针对第1类型的问题的回答所包含的语句(关键字)对应的语句是否包含在数据库13A中。另外,在对话控制部12A中追加了如下的保存功能:例如将关键字、作为针对用于获得知识的问题文的回答所包含的信息的关键字等追加保存于数据库13A。此外,在该判定功能中,由输入处理部11取得的针对第1类型的问题的回答是否满足第1条件的判定不是必须的。
<数据库13A>
在本实施方式中,数据库13A如图16所示,由任务数据131A和为了生成文而参照的文生成数据132A构成。
任务数据131A与实施方式1同样地,例如是知识库的一例,但在本实施方式中,可追加通过用于获得知识的问题文而得到的知识。其他与实施方式1同样,因此省略说明。
文生成数据132A除了保存有对话控制部12A要参照的开放式问题的模板以及封闭式问题的模板之外,还保存有用于获得知识的问题的模板。
[信息处理装置100A的处理]
接着,对如上述那样构成的信息处理装置100A的处理进行说明。
图17A是表示实施方式2的开放式问题循环的详细情况的一例的流程图。图17A是图3的步骤S20的详细情况的一例,相当于在图4所示的流程图中追加了用于获得知识的问题的处理。此外,对与图4同样的要素标注相同的标号,省略详细说明。
在图17A所示的开放式问题循环(步骤S20A)的处理中,信息处理装置100A首先输出与搜索的对象有关的开放类型的问题,进行取得并理解用户针对该问题的回答的开放式问题应答处理(S21)。
在此,由于在步骤S21中输出的问题是开放类型的问题,因此委托用户来决定应答内容。因此,有可能会被应答了信息处理装置100A未设想的内容。也就是说,在信息处理装置100A中,虽然希望提取在任务数据131A中预先准备的关键字,但却不知道用户准备了什么关键字。由于用户凭自身的想法进行应答,所以信息处理装置100A提取出的关键字有可能会不符合在任务数据131A中预先准备的关键字。
接着,信息处理装置100A在步骤S211中,确认是否存在不足知识。在步骤S21中的用户应答的理解结果所包含的关键字不符合任务数据131A所登记的关键字时,判定为知识不足(S211:是),进入步骤S212。否则(S211:否),进入步骤S22。
接着,信息处理装置100A进行知识获得问题应答的处理(S212)。更具体而言,信息处理装置100A输出如下的开放类型的问题,该问题要求回答关于所述回答所包含的未包含在任务数据131A中的关键字的说明内容。换言之,信息处理装置100A输出用于获得与未包含在任务数据131A中的关键字关联的知识的问题文。并且,信息处理装置100A将通过用户针对该问题文的回答而获得的知识追加于任务数据131A。
如此,信息处理装置100A反复进行开放式问题应答的处理,直到满足第1条件。
图17B是表示实施方式2的开放式问题循环的详细情况的另一例的流程图。图17B与图17A同样,也是图3的步骤S20的详细情况的一例,相当于在图4所示的流程图中追加了用于获得知识的问题的处理。此外,对与图4同样的要素标注相同的标号,省略详细说明。
在图17B所示的开放式问题循环(步骤S20B)的处理中,信息处理装置100A判定在通过步骤S21取得的用户的回答中是否存在开放式问题结束触发(S22)。
接着,信息处理装置100A在步骤S22中判定为用户的回答不包含表现消极性表达的语句的情况下(S22:否),判定为不满足第1条件、即不存在开放式问题结束触发,进而,确认是否存在不足知识(S221)。也就是说,在步骤S21中的用户应答的理解结果所包含的关键字不符合任务数据131A所登记的关键字时,判定为知识不足(S221:是),进入步骤S222。否则(S221:否),进入步骤S21。
接着,信息处理装置100A进行知识获得问题应答的处理(S222)。更具体而言,信息处理装置100A输出如下的开放类型的问题,该问题要求回答关于所述回答所包含的未包含在任务数据131A中的关键字的说明内容。换言之,信息处理装置100A输出用于获得与未包含在任务数据131A中的关键字关联的知识的问题文。并且,信息处理装置100A将通过用户针对该问题文的回答而获得的知识追加于任务数据131。
如此,信息处理装置100A反复进行开放式问题应答的处理,直到满足第1条件。
以下,关于进行知识获得问题应答的处理的情况下的一例,作为实施例来说明。
(实施例)
在本实施例中,对作为使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的任务来进行筛选满足多个条件的食谱的任务的情况下的例子进行说明。即,对如下情况进行说明:搜索的对象是多个料理食谱或菜单,作为第1类型的问题的开放式问题,表示询问对多个料理食谱或菜单的条件的内容,作为第2类型的问题的封闭式问题,表示询问是否要求用于对多个料理食谱或菜单进行筛选的条件之一的内容。此外,对于与实施方式1的实施例2中说明的内容同样的地方,省略说明。
图18A是表示实施方式2的实施例的任务数据131A的一例的图。此外,对于与用图8A说明的内容同样之处,省略说明。另外,在图18A中,由虚线表示的椭圆的区域R1,是将会通过步骤S212或步骤S222获得的知识,在初始状态下,未包含区域R1所示出的知识。
在图18A所示的例子中,鸡肉咖喱(チキンカレー)或肉末咖喱(キーマカレー)相当于成为搜索对象的多个候选,西式、洋葱、亚式等相当于表示特征、属性或条件等的要素信息(关键字)。图18A与图8A同样地,也相当于对庞大知识库的一部分进行了例示的图。在图18A所示的例子中,在初始状态下,鸡肉咖喱是西式的料理,肉末咖喱是亚式的料理,示出了洋葱既在鸡肉咖喱中使用也在肉末咖喱中使用这一情况。
图18B是表示实施方式2的实施例的文生成数据132A的一例的图。在图18B中,除了图8B的例子之外,还示出了对话控制部12A要参照的知识获得问题的模板的一例。知识获得问题在步骤S212或步骤S222中参照,在该例中,用“例如什么样的料理呢?”这一问题,向用户请求所希望的信息的例示。
图19是表示实施方式2的实施例的显示画面D26的一例的图。显示画面D26示出了步骤S20A或步骤S20B的开放式问题循环的处理中的对话的一例。以下,沿着用图17A说明的处理来进行说明。
在初始状态下,设为,成为搜索对象的多个食谱或菜单的候选即食谱信息登记有1987件。
首先,该情况下,如显示画面D26所示,首先,信息处理装置100A在步骤S21中,参照图18B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第一个的“要找什么样的食谱?”,用户回答“易食用的”。信息处理装置100根据用户的回答,提取关键字“易食用的”。
接着,信息处理装置100A在步骤S211中,参照图18A,确认是否存在不足知识(S211)。因为关键字“易食用的”未登记在图18A所示的作为知识库的任务数据131A中,所以确认为存在不足知识(S211:是),进入步骤S212。
接着,信息处理装置100A在步骤S212中,参照图18B,作为知识获得类型的问题,输出“例如什么样的料理呢?”,用户回答“咖喱”。信息处理装置100A根据用户的回答,提取关键字“咖喱”,将作为针对用于获得知识的问题文的回答所包含的信息的关键字等追加保存于任务数据131A。
在此,参照图18A的区域R1进行具体说明。信息处理装置100A通过步骤S21得到的关键字是“易食用的”。这与“西式”等同样地被定位为检索关键字。另外,信息处理装置100A通过步骤S212得到的关键字是“咖喱”。这与“鸡肉咖喱”等同样地被定位为检索对象。
但是,该关键字“咖喱”是用户想出来的,并不存在于作为知识库的任务数据131A内。因此,通过在与存在于任务数据131A内的检索对象之间进行部分字符串匹配,能够判断为“鸡肉咖喱”或“肉末咖喱”是“咖喱”的一种。因为:一般而言,对于检索对象的料理名,希望是带着修饰语句的长的料理名,对于用户所例示的料理名,希望被输入一般的名词等短的料理名。如果需要,则也可以通过在对用户所例示的料理名进行词素分析而分割成词素之后,进行部分字符串匹配。
在本实施例中,判断为用户所例示的“咖喱”是具有“易食用的”这一特征的料理的一种,将“易食用的”与“咖喱”用“IsA”进行连结而得到的数据保存于任务数据131A。另外,关于“咖喱”与“鸡肉咖喱”以及“咖喱”与“肉末咖喱”,用“IsA”连结而得到的数据也被保存于任务数据131A。
此外,也可以不经由“咖喱”而将“易食用的”与“鸡肉咖喱”以及“易食用的”与“肉末咖喱”直接用“IsA”连结而保存于任务数据131A。另外,在用户未提供“咖喱”等与料理的名称有关的直接信息而提供与料理的特征有关的间接信息的情况下,也可以通过进行与检索关键字侧的匹配,由此搜索向检索对象的联系,将用适当的关系连结而得到的数据保存于任务数据131A。
在所获得的知识的登记结束之后,返回到步骤S21。
接着,信息处理装置100A在步骤S21中,参照图18B,作为与搜索的对象有关的开放类型的问题,输出第二个以后的“还有其他什么条件吗?”,用户回答“没有特别的”。以后,与图9的显示画面D22同样,因此省略说明。
此外,在显示画面D26中,也在作为系统发言的对白框的上部以及下部,显示有作为补充信息的对话信息。在显示画面D26所示的例子中,在对白框的上部,示出了食谱信息的候选的个数,直率地示出了按1987件→0件→11件发生变化的情形。另外,在对白框的下部,示出了其时时的输入例,直率地示出了按“主菜可以/日餐可以”→空栏→“西式可以/鱼料理可以/不可以”发生变化的情形。如此,在显示画面D26中,在对白框内以口语表达的方式显示有系统的台词,而在对白框的上部以及下部所示出的对话信息中,以与口语表达不同的形式显示有与对话的状态关联的信息。
如此,信息处理装置100A通过向用户也提供自身作为管理信息管理的补充信息,引导用户的发言尽可能地收敛为设想内的发言即能够提取任务数据131A所保存的关键字的发言。
[效果等]
根据本实施方式的信息处理装置等,对于在数据库等所预先准备的知识中没有的关键字等的语句,通过知识获得问题,也能够重新获得知识并反映于数据库等。由此,即使在对话中出现了在数据库等所预先准备的知识中没有的关键字等的语句,也会不仅能够继续与用户的对话,还能够使用所获得的知识,以朝向达成任务的目标的方式继续与用户的对话。
由此,本实施方式的信息处理装置等,能够无遗漏地取得与用户期望搜索的信息有关的条件。由此,能够切实地筛选用户所希望的搜索对象的候选并进行提示。
其结果是,本实施方式的信息处理装置等能够兼顾实现对话的控制和因任务达成而得到的用户满意。
(实施方式3)
在实施方式1中,以在用户针对封闭式问题的回答中包含肯定或否定的语句的情况为前提进行了说明,但不限于此。以下,对于包括用户针对封闭式问题的回答是针对封闭式问题所包含的语句的问题时在内的情况,作为实施方式3来说明。此外,省略与实施方式1相同之处的说明,以与实施方式1不同之处为中心来说明。
[信息处理装置100B的构成]
图20是表示实施方式3的信息处理装置100B的构成的一例的框图。实施方式3的信息处理装置100B相对于实施方式1的信息处理装置100,对话控制部12B和数据库13B的构成不同。
<对话控制部12B>
对话控制部12B具有如下功能:使用输入处理部11所输出的理解结果和数据库13B,决定作为相对于用户的对话的输出文。另外,对话控制部12A不仅具有决定输出文的功能,也具有如下功能:对用户想要的信息即用户期望搜索的信息的候选的个数进行管理、和/或对作为用户针对所决定的输出文的应答的例子而应提示的信息进行管理。
在本实施方式中,对话控制部12B在由输入处理部11取得的针对第2类型的问题的回答不是该问题的应答而是要求关于该问题所包含的语句的内容说明的内容的情况下,使输出处理部14输出包含与该问题所包含的语句有关的其他语句在内的说明文,然后,再次输出该问题。也就是说,对话控制部12B在输入处理部11所取得的用户的回答不是表示对封闭类型的问题肯定或否定的回答而是与该封闭类型的问题对应的用户问题的情况下,使输出处理部14输出针对用户问题的回答。
<数据库13B>
在本实施方式中,数据库13B如图20所示,由任务数据131和为了生成文而参照的文生成数据132B构成。
文生成数据132B除了保存对话控制部12B要参照的开放式问题的模板以及封闭式问题的模板之外,还保存有用于获得知识的问题的模板和在针对用户问题的回答中使用的模板。
[信息处理装置100B的处理]
接着,对如上述那样构成的信息处理装置100B的处理进行说明。
图21是表示实施方式3的封闭式问题循环的详细情况的一例的流程图。此外,对与图5同样的要素标注相同的标号,省略详细说明。
在图21所示的封闭式问题循环(步骤S30A)的处理中,信息处理装置100B首先输出与搜索的对象有关的封闭类型的问题,进行取得并理解用户针对该问题的回答的封闭式问题应答处理(S31)。由于在步骤S31中输出的问题是封闭类型的问题,因此在问题中指定了回答的内容。但是,即使是封闭类型的问题,也会存在用户不知道该问题所包含的语句等的表达意思的可能性。也就是说,对于封闭类型的问题,期待“可以”或“不可以”等表示肯定或否定的用户回答。但是,在用户不知道该问题所包含的语句等的表达意思的情况下,也会存在针对该问题所包含的语句等的表达意思而应答了用户问题来作为回答的可能性。
接着,信息处理装置100B在步骤S311中,判定针对在步骤S31中输出的问题的应答是否为用户问题。在判定为是用户问题的情况下(S311:是),进入步骤S312,否则(S311:否),进入步骤S32。
接着,信息处理装置100B在步骤S312中,输出参照任务数据131和文生成数据132B准备的回答。然后,信息处理装置100B在步骤S31中,再次输出封闭类型的问题。
此外,在用户以问题形式应答了通过步骤S31输出的封闭类型的问题的情况下,对话的主导权暂时从系统转移到用户,但通过在步骤S312中刚进行了回答之后返回到步骤S31,并输出下一个问题,由此系统能够拿回主导权。
如此,信息处理装置100B能够一贯地进行基于系统主导的对话控制。
以下,关于接受用户问题并输出回答的情况下的一例,作为实施例来进行说明。
(实施例)
在本实施例中,对作为使关于用户期望搜索的信息的筛选得以进行的任务来进行筛选满足多个条件的食谱的任务的情况下的例子进行说明。即,对如下情况进行说明:搜索的对象是多个料理食谱或菜单,作为第1类型的问题的开放式问题,表示询问对多个料理食谱或菜单进行筛选的条件的内容,作为第2类型的问题的封闭式问题,表示询问是否要求用于对多个料理食谱或菜单进行筛选的条件之一的内容。此外,对于与实施方式1的实施例2中说明的内容同样的地方,省略说明。
图22A是表示实施方式3的实施例的任务数据131的一例的图。此外,与用图8A说明的内容同样之处,省略说明。
在图22A所示的例子中,除了图8A所示的有向图之外,还示出了由虚线表示的椭圆的区域R2。区域R2是在设想为用户没有关于“根茎类作物”的知识的情况下在由步骤S312利用的针对用户问题的回答中使用的知识的一例。为了简便,与为了检索而使用的区域R2以外的部分设为不同的框,并不连结。
图22B是表示实施方式3的实施例的文生成数据132B的一例的图。在图22B中,除了图17B的例子之外,还示出了用于供对话控制部12B参照的回答的模板的一例。在此,图22B中的“list_up(“Y”)”是指,在关于“X”找到了多个处于条件中的[“Y”IsA“X”]这一知识的情况下,将与这些“Y”相当的数据进行列举(listup),作为日语而经由“、”进行连结。在个数多的情况下,也可以以适当的个数截止。在本实施例中,对于回答,在步骤S312中根据关联的任务数据131来分情况,将会生成并输出“例如Y1、Y2”、“例如是Z的一种”等回答。
图23是表示实施方式3的实施例的显示画面D36的一例的图。显示画面D36示出了步骤S30A的封闭式问题循环的处理中的对话的一例。以下,沿着用图21说明的处理来说明。此外,显示画面D36与在实施方式1的实施例2中说明的图9所示的显示画面D32对应,关于与使用显示画面D32说明的内容同样之处,省略说明。
如显示画面D36所示,首先,信息处理装置100B在步骤S31中被提供了关键字“根茎类作物”以及所适用的关系词“HasA”时,参照图22B,输出“使用根茎类作物可以吗?”,用户应答“那是什么?”。信息处理装置100B将用户的应答理解为是用户关于“根茎类作物”的WHAT型的开放式问题。
接着,信息处理装置100B在步骤S311中,判定为用户的应答是用户问题(S311:是),进入步骤S312。
接着,信息处理装置100B在步骤S312中,参照图22A的区域R2的知识来准备回答。在本实施例中,信息处理装置100B参照[“洋葱”IsA“根茎类作物”]和[“山芋”IsA“根茎类作物”]这一知识,使用图22B的文生成数据132B所示的模板,生成“例如洋葱、山芋”这一回答文。然后,信息处理装置100B输出该回答文,不用得到来自用户的应答而返回到步骤S31。
接着,信息处理装置100B在步骤S31中,因为从用户得到的关键字没有变更,所以输出与上述相同的封闭式问题“使用根茎类作物可以吗?”。于是,用户进行“那好吧”这一肯定式回答。信息处理装置100B根据用户的回答,提取关键字“根茎类作物”,理解为所提取出的关键字“根茎类作物”是正关键字。然后,使用所提取出的关键字“根茎类作物”,将食谱信息的候选筛选到21件。
以后,因为与图9所示的显示画面D32同样而省略说明。
[效果等]
本实施方式的信息处理装置等,即使用户针对封闭式问题的应答是设想的表示肯定或否定的语句以外的、与封闭式问题所包含的语句等的表达对应的用户问题,也能够不使对话产生破绽而继续对话。由此,能够无遗漏地取得与用户期望搜索的信息有关的条件。
进而,本实施方式的信息处理装置等,即使在与封闭式问题所包含的语句等的表达对应的用户问题被提出、像是用户取得了主导权的情况下,系统也能够通过适当地进行针对问题的回答来拿回主导权。由此,可进行稳健的系统主导对话的控制。
如此,根据本实施方式的信息处理装置等,能够无遗漏地取得与用户期望搜索的信息有关的条件,因此能够切实地筛选用户所希望的搜索对象的候选并进行提示。
其结果是,本实施方式的信息处理装置等能够兼顾实现对话的控制和因任务达成而得到的用户满意。
以上,对实施方式的信息处理方法以及信息处理装置等进行了说明,但本公开并不限定于该实施方式。
另外,上述实施方式的信息处理装置所包含的各处理部,典型而言,也可以作为集成电路即LSI来实现。这些各处理部既可以单独地单芯片化,也可以以包含一部分或全部的方式单芯片化。
另外,集成电路化不限于LSI,也可以通过专用电路或通用处理器来实现。也可以利用在LSI制造后能够编程的FPGA(Field Programmable Gate Array;现场可编程门阵列)或能够对LSI内部的电路单元的连接或设定进行重构的可重构处理器(reconfigurableprocessor)。
另外,本公开也可以作为由信息处理装置执行的信息处理方法来实现。
另外,在上述各实施方式中,各构成要素也可以通过专用的硬件来构成或通过执行与各构成要素适合的软件程序来实现。各构成要素也可以通过CPU或处理器等程序执行部读出并执行硬盘或半导体存储器等记录介质所记录的软件程序来实现。
另外,框图中的功能块的分割是一例,也可以将多个功能块作为一个功能块来实现,或将一个功能块分割为多个,或将一部分的功能转移到其他功能块中。另外,也可以是单个硬件或软件以并联或时间分割的方式处理具有类似功能的多个功能块的功能。
另外,流程图中的各步骤被执行的顺序是为了具体说明本公开而例示的,也可以是上述以外的顺序。另外,上述步骤的一部分也可以与其他步骤同时(并行)地执行。
以上,基于实施方式对一个或多个技术方案的信息处理装置等进行了说明,但本公开不限定于该实施方式。只要不脱离本公开的主旨,在本实施方式中实施本领域技术人员能想到的各种变形而得到的实施方式、组合不同实施方式中的构成要素而构成的实施方式,也包含在一个或多个技术方案的范围内。

Claims (16)

1.一种信息处理方法,是通过与用户的对话使关于所述用户期望搜索的信息的筛选得以进行的利用计算机实现的信息处理方法,包括:
使输出处理部输出第1问题,所述第1问题是与所述搜索的对象有关的第1类型的问题,所述第1类型的问题是开放型的问题,
使输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第1问题的第1回答,
在所述第1回答未满足第1条件、且基于保存有与所述搜索的对象有关的信息的数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句未包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出作为所述第1类型的问题的第2问题,所述第2问题要求回答关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,
在所述第1回答未满足所述第1条件、且基于所述数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出第3问题,所述第3问题是与所述搜索的对象有关的所述第1类型的问题,
在判断为所述第1回答满足所述第1条件的情况下,使所述输出处理部输出第4问题,所述第4问题是与所述搜索的对象有关的第2类型的问题,所述第2类型的问题是封闭型的问题。
2.根据权利要求1所述的信息处理方法,
在所述第1回答包含表现对所述第1问题的消极性表达的语句的情况下,判断为满足所述第1条件。
3.根据权利要求1所述的信息处理方法,
使所述输出处理部以声音或文本的方式输出所述第1类型的问题。
4.根据权利要求1所述的信息处理方法,
关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,是所述搜索的对象的具体例子之一。
5.根据权利要求1所述的信息处理方法,
所述信息处理方法包括:
将基于由所述输入处理部取得的由所述用户输入的针对所述第2问题的第2回答的信息登记于所述数据库。
6.根据权利要求1所述的信息处理方法,
所述信息处理方法还包括:
使所述输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第4问题的第3回答,
在所述第3回答不是所述第4问题的应答而是要求关于所述第4问题所包含的第1语句的内容说明的内容的情况下,使所述输出处理部输出说明文,然后使所述输出处理部再次输出所述第4问题,所述说明文包含与所述第4问题所包含的第1语句有关的其他语句。
7.根据权利要求1所述的信息处理方法,
在判断为基于由所述输入处理部取得的由所述用户输入的针对所述第4问题的第3回答实现的所述筛选的进行状况满足第2条件的情况下,使所述输出处理部输出表示通过所述筛选的进行而筛选出的所述搜索的对象的候选的信息。
8.根据权利要求7所述的信息处理方法,
所述第2条件是所述搜索的对象的候选的个数为预先确定的值以下。
9.根据权利要求1所述的信息处理方法,
所述搜索的对象是患者的病症,
所述第1类型的问题表示询问所述用户自己感觉到的症状的内容,
所述第2类型的问题表示询问是否存在用于确定所述病症的多个症状之一的内容。
10.根据权利要求1所述的信息处理方法,
所述搜索的对象是多个料理食谱或菜单,
所述第1类型的问题表示询问对所述多个料理食谱或菜单进行筛选的条件的内容,
所述第2类型的问题表示询问是否要求用于对所述多个料理食谱或菜单进行筛选的条件之一的内容。
11.根据权利要求10所述的信息处理方法,
在所述数据库中,多个料理食谱、表示所述多个料理食谱的每个食谱的分类的分类信息、和表示所述多个料理食谱的每个食谱所使用的食材的食材信息相关联。
12.根据权利要求1所述的信息处理方法,
所述搜索的对象是多个旅行计划,
所述第1类型的问题表示询问对所述多个旅行计划的条件的内容,
所述第2类型的问题表示询问是否要求用于对所述多个旅行计划进行筛选的条件之一的内容。
13.根据权利要求1所述的信息处理方法,
所述搜索的对象是多个不动产物件,
所述第1类型的问题表示询问对所述多个不动产物件的条件的内容,
所述第2类型的问题表示询问是否要求用于对所述多个不动产物件进行筛选的条件之一的内容。
14.根据权利要求1所述的信息处理方法,
所述搜索的对象是多个影像内容,
所述第1类型的问题表示询问对所述多个影像内容的条件的内容,
所述第2类型的问题表示询问是否要求用于对所述多个影像内容进行筛选的条件之一的内容。
15.一种信息处理装置,通过与用户的对话使关于所述用户期望搜索的信息的筛选得以进行,
所述信息处理装置具备输出处理部、输入处理部和对所述输出处理部以及所述输入处理部进行控制的对话控制部,
所述对话控制部,
使所述输出处理部输出第1问题,所述第1问题是与所述搜索的对象有关的第1类型的问题,
使所述输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第1问题的第1回答,
在所述第1回答未满足第1条件、且基于保存有与所述搜索的对象有关的信息的数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句未包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出作为所述第1类型的问题的第2问题,所述第2问题要求回答关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,
在所述第1回答未满足所述第1条件、且基于所述数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出第3问题,所述第3问题是与所述搜索的对象有关的所述第1类型的问题,
在判断为所述第1回答满足所述第1条件的情况下,使所述输出处理部输出第4问题,所述第4问题是与所述搜索的对象有关的第2类型的问题,
所述第1类型的问题是开放型的问题,
所述第2类型的问题是封闭型的问题。
16.一种程序,是使计算机执行信息处理方法的程序,所述信息处理方法通过与用户的对话使关于所述用户期望搜索的信息的筛选得以进行,
所述程序,
使输出处理部输出第1问题,所述第1问题是与所述搜索的对象有关的第1类型的问题,
使输入处理部取得由所述用户输入的针对所述第1问题的第1回答,
在所述第1回答未满足第1条件、且基于保存有与所述搜索的对象有关的信息的数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句未包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出作为所述第1类型的问题的第2问题,所述第2问题要求回答关于未包含在所述数据库中的所述第1回答所包含的语句的说明内容,
在所述第1回答未满足所述第1条件、且基于所述数据库判断为与所述第1回答所包含的语句对应的语句包含在所述数据库中的情况下,使所述输出处理部输出第3问题,所述第3问题是与所述搜索的对象有关的所述第1类型的问题,
在判断为所述第1回答满足所述第1条件的情况下,使所述输出处理部输出第4问题,所述第4问题是与所述搜索的对象有关的第2类型的问题,
所述第1类型的问题是开放型的问题,
所述第2类型的问题是封闭型的问题。
CN201710950156.XA 2016-11-25 2017-10-13 信息处理方法、信息处理装置以及程序 Pending CN108109616A (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016229559 2016-11-25
JP2016-229559 2016-11-25
JP2017-142412 2017-07-24
JP2017142412A JP6817593B2 (ja) 2016-11-25 2017-07-24 情報処理方法、情報処理装置およびプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108109616A true CN108109616A (zh) 2018-06-01

Family

ID=60327088

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710950156.XA Pending CN108109616A (zh) 2016-11-25 2017-10-13 信息处理方法、信息处理装置以及程序

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11093537B2 (zh)
EP (1) EP3327592A1 (zh)
CN (1) CN108109616A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111597313A (zh) * 2020-04-07 2020-08-28 深圳追一科技有限公司 问答方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113192500A (zh) * 2020-01-29 2021-07-30 丰田自动车株式会社 代理装置、代理系统以及非暂时性记录介质
CN114168718A (zh) * 2020-09-11 2022-03-11 株式会社东芝 信息处理装置、方法和信息记录介质

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102312999B1 (ko) * 2017-05-31 2021-10-13 삼성에스디에스 주식회사 광고 편성 장치 및 방법
US11410638B1 (en) * 2017-08-30 2022-08-09 Amazon Technologies, Inc. Voice user interface for nested content
US11055329B2 (en) * 2018-05-31 2021-07-06 Microsoft Technology Licensing, Llc Query and information meter for query session
US11615144B2 (en) * 2018-05-31 2023-03-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Machine learning query session enhancement
US11875883B1 (en) * 2018-12-21 2024-01-16 Cerner Innovation, Inc. De-duplication and contextually-intelligent recommendations based on natural language understanding of conversational sources
CN109684466B (zh) * 2019-01-04 2023-10-13 钛氧(上海)教育科技有限公司 一种智能教育顾问系统
US11416493B2 (en) 2019-07-12 2022-08-16 Jpmorgan Chase Bank, N.A. System and method for implementing a reporting engine framework

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003108581A (ja) * 2001-09-27 2003-04-11 Mitsubishi Electric Corp 対話型情報検索装置および対話型情報検索方法
JP2011076360A (ja) * 2009-09-30 2011-04-14 Oki Electric Industry Co Ltd 情報処理装置及び情報処理方法
US20110213642A1 (en) * 2008-05-21 2011-09-01 The Delfin Project, Inc. Management system for a conversational system
US20140164508A1 (en) * 2012-12-11 2014-06-12 Nuance Communications, Inc. Systems and methods for sharing information between virtual agents
US20140316856A1 (en) * 2013-03-08 2014-10-23 Mindshare Technologies, Inc. Method and system for conducting a deductive survey
CN105590626A (zh) * 2015-12-29 2016-05-18 百度在线网络技术(北京)有限公司 持续语音人机交互方法和系统
WO2016135905A1 (ja) * 2015-02-25 2016-09-01 株式会社日立製作所 情報処理システム及び情報処理方法
CN106055547A (zh) * 2015-04-02 2016-10-26 松下知识产权经营株式会社 对话方法、记录介质以及对话系统
CN106126516A (zh) * 2016-05-31 2016-11-16 刘华英 人机交互方法和系统

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5212204B2 (ja) 2009-03-19 2013-06-19 トヨタ自動車株式会社 応答生成装置及びプログラム
US11322230B2 (en) * 2012-11-05 2022-05-03 Intelligent Medical Objects, Inc. System and method for generating and implementing a stateless patient history module
US20160203500A1 (en) * 2013-03-08 2016-07-14 Inmoment, Inc. System for Improved Remote Processing and Interaction with Artificial Survey Administrator

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003108581A (ja) * 2001-09-27 2003-04-11 Mitsubishi Electric Corp 対話型情報検索装置および対話型情報検索方法
US20110213642A1 (en) * 2008-05-21 2011-09-01 The Delfin Project, Inc. Management system for a conversational system
JP2011076360A (ja) * 2009-09-30 2011-04-14 Oki Electric Industry Co Ltd 情報処理装置及び情報処理方法
US20140164508A1 (en) * 2012-12-11 2014-06-12 Nuance Communications, Inc. Systems and methods for sharing information between virtual agents
US20140316856A1 (en) * 2013-03-08 2014-10-23 Mindshare Technologies, Inc. Method and system for conducting a deductive survey
WO2016135905A1 (ja) * 2015-02-25 2016-09-01 株式会社日立製作所 情報処理システム及び情報処理方法
CN106055547A (zh) * 2015-04-02 2016-10-26 松下知识产权经营株式会社 对话方法、记录介质以及对话系统
CN105590626A (zh) * 2015-12-29 2016-05-18 百度在线网络技术(北京)有限公司 持续语音人机交互方法和系统
CN106126516A (zh) * 2016-05-31 2016-11-16 刘华英 人机交互方法和系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113192500A (zh) * 2020-01-29 2021-07-30 丰田自动车株式会社 代理装置、代理系统以及非暂时性记录介质
CN111597313A (zh) * 2020-04-07 2020-08-28 深圳追一科技有限公司 问答方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114168718A (zh) * 2020-09-11 2022-03-11 株式会社东芝 信息处理装置、方法和信息记录介质

Also Published As

Publication number Publication date
US20180150553A1 (en) 2018-05-31
EP3327592A1 (en) 2018-05-30
US11093537B2 (en) 2021-08-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108109616A (zh) 信息处理方法、信息处理装置以及程序
Barsalou Flexibility, structure, and linguistic vagary in concepts: Manifestations of a compositional system of perceptual symbols
Fraga et al. EmoFinder: The meeting point for Spanish emotional words
Karri et al. Deep learning techniques for implementation of chatbots
CN110114764A (zh) 在会话中提供饮食帮助
Augustyniak et al. Simpler is better? Lexicon-based ensemble sentiment classification beats supervised methods
Shen et al. Kwickchat: A multi-turn dialogue system for aac using context-aware sentence generation by bag-of-keywords
CN109643325A (zh) 在自动聊天中推荐朋友
CN108153801A (zh) 信息处理方法、信息处理装置以及程序
Mudd et al. The effect of sociolinguistic factors on variation in the Kata Kolok lexicon
Barsalou Categories at the interface of cognition and action
CN113383345A (zh) 用于定义情感机器的方法和系统
Almagro et al. Speech gestural interpretation by applying word representations in robotics
Stoinski et al. THINGSplus: New norms and metadata for the THINGS database of 1854 object concepts and 26,107 natural object images
JP6817593B2 (ja) 情報処理方法、情報処理装置およびプログラム
Cirillo et al. Conceptual alignment in a joint picture-naming task performed with a social robot
Devereux et al. Learning to interpret novel noun-noun compounds: Evidence from category learning experiments
Aurnhammer et al. Manual Annotation of Unsupervised Models: Close and Distant Reading of Politics on Reddit.
Raundale et al. Dialog prediction in institute admission: A deep learning way
Ferri et al. MITAO: A user friendly and modular software for topic modelling
Coronado et al. A personal agents hybrid architecture for question answering featuring social dialog
Whittaker et al. Evaluating dialogue strategies in multimodal dialogue systems
Cotter et al. Around Abby Day’s believing in belonging: Belief and social identity in the modern world
Dinakar Lensing Machines: representing perspective in machine learning
Camargo Systematic review of training methods for conversational systems: the potential of datasets validated with user experience

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180601