JP2015531914A - 会話型相互作用におけるユーザの意図の曖昧性の解消 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、以下の特許出願の利益を主張する。これらの出願の内容は、参照により本明細書に引用される:
米国特許出願第13/801,812号(2013年3月12日出願、名称「Disambiguating User Intent in Conversational Interaction System for Large Corpus Information Retrieval」);および
米国特許出願第61/677,895号(2012年7月31日出願、名称「Disambiguating User Intent in Conversational Interaction System for Large Corpus Information Retrieval」)。
本発明は、情報読み出しのために、会話型相互作用システムにおけるユーザの意図の曖昧性を解消する方法に関し、より具体的には、構造情報およびユーザ選好を使用する技法に関する。
本発明は、大量のコーパス情報読み出しのために、「最適」かつ「知的」に、会話型相互作用システムにおけるユーザの意図/入力の曖昧性を解消する方法に関し、意図/入力は、以下の曖昧性、すなわち、(1)語彙的曖昧性(ユーザ入力に語彙的に一致する複数の適合する応答)、あるいは(2)曖昧性が時間的に存在する(時間属性に基づく複数の適合する応答)、または曖昧性が場所的に存在する(場所属性に基づく複数の適合する応答)、または曖昧性が任意のコンテンツ属性またはコンテンツ属性の組み合わせに存在する(ユーザによって指定されたコンテンツ属性/複数の属性に基づく複数の適合する応答)、またはユーザの要求に固有の非特定性から生じ、ひいては、複数の適合する応答をもたらす、単なる曖昧性(例えば、広義の意図の要求)である、意味論的曖昧性のうちの1つ以上を有する。本開示に説明される「最適」曖昧性解消方法の実装は、システムが、最小数の明確化質問を尋ね(理想的場合、いかなる質問も全く尋ねない)、ユーザの意図を理解することを可能にする。本開示に説明される「知的」曖昧性解消方法の実装は、ヒトが会話における曖昧性を明確にする方法と同様に、システムが、曖昧性解消やりとりを自然に行うことを可能にする。システムは、ドメイン特定構造知識、時間、ユーザの場所(利用可能である場合)、およびユーザ選好のシグネチャ(利用可能である場合)を利用して、最適かつ知的曖昧性解消を行う。本開示に説明される方法は、言語特定モジュールの助けを借りて、言語から独立し、複数の言語に適用されることができる。さらに、本明細書に開示される方法は、特に、リポジトリの所与のエンティティまたは概念が多くの方法で参照され得、同一の用語が、異なる意味のコンテキストで生じ得るという事実によって生じる、高度な意味論的曖昧性および衝突を伴う、大量のコーパス情報リポジトリに好適である。
本開示は、ユーザ入力に一致する複数の適合する応答(以下に記載の1つの例外を除く)が存在するシナリオを捉えるために、広義な意味において用語「曖昧性」を使用する。本開示において使用される用語「曖昧な」の意味の一例は、以下の例から理解され得る。優れた会話型システムは、ユーザの意図を理解し、質問に応じて、理想的には、1つのみの簡潔な応答であり得る、最も簡潔な標的応答を生成しようとするであろうが(例えば、質問「今夜soxは試合する?」は、red soxの試合の時間および場所を単に示す応答を生成し得る(ここでは、red soxは、ユーザのシグネチャから推測されている))、必ずしも、全ユーザ質問が単一応答を生成することを含意するわけではない。また、質問に対して複数の選択肢をもたらすことが準最適であろうことを含意するものでもない。例えば、ユーザが、「近くのStarbucksを教えて」と尋ねた場合、最良の応答は、ユーザの近くの全Starbuck結果がプロットされたマップを表示することであり、したがって、ユーザは、視覚的マップから容易に任意の1つを取り上げることができる。「近くのレストランを教えて」等のより広義な意図の要求の場合でも、マップ上に複数の応答を表示することが、システムが提供することができる最良応答である。
情報読み出しのために、会話型相互作用におけるユーザの意図の曖昧性を解消する方法が、提供される。本方法は、一組のコンテンツアイテムへのアクセスを提供することを含む。コンテンツアイテムの各々は、対応するコンテンツアイテムを記述するメタデータに関連付けられる。本方法はまた、コンテンツアイテム間の意味論的関係およびリンクを示す、構造知識へのアクセスを提供することと、(i)特定のコンテンツアイテム、および(ii)コンテンツアイテムに関連付けられたメタデータのうちの少なくとも1つに対するユーザの選好を記述する、ユーザ選好シグネチャを提供することとを含む。本方法はさらに、第1の入力をユーザから受信することを含む。第1の入力は、ユーザによって、少なくとも1つの所望のコンテンツアイテムを識別するように意図される。本方法はまた、第1の入力の曖昧性インデックスを決定することを含む。本方法は、曖昧性インデックスが第1の閾値を超えるという条件に応じて、第1の入力と、構造知識、ユーザ選好シグネチャ、ユーザの場所、および第1の入力の時間のうちの少なくとも1つとに基づいて、クエリ入力を決定し、クエリ入力とコンテンツアイテムの一部に関連付けられたメタデータとの比較に基づいて、コンテンツアイテムの一部を一組のコンテンツアイテムから選択することを含む。本方法はまた、曖昧性インデックスが第1の閾値を超えないという条件に応じて、第1の入力とコンテンツアイテムの一部に関連付けられたメタデータとの比較に基づいて、コンテンツアイテムの一部を一組のコンテンツアイテムから選択することを含む。
ユーザの意図/入力の曖昧性を解消するために使用されるドメイン特定情報リポジトリは、異種ソースから集められた多くの構造化および非構造化情報をまとめることによって集約された名前付きエンティティの常に進化し続ける拡張可能データベースである。構造知識が、図2に示されるように、異種ソースから集約されるにつれて、暗示的および明示的意味論的関係およびリンクが、名前付きエンティティに利用可能なメタコンテンツに統計的テキスト処理、リンク分析、および他の信号の分析(例えば、場所情報等に対して)を行うことによって、情報リポジトリ自体の要素間で作成される。これらの関係は、常時、進化し(図3に示されるように)、経時的に、総合的使用分析、協調フィルタリング、および他の技法によって強化される。
いくつかの情報リポジトリは、エンティティとエンティティ間の関係とを含む。各エンティティ/関係は、それぞれ、一組のタイプからのあるタイプを有する。さらに、いくつかの実施形態では、定義された有限組の名前−値フィールドとして捕捉されることができる一組の属性が、各エンティティ/関係に関連付けられる。エンティティ/関係マッピングは、コンテンツアイテムに関連付けられたメタデータのセットとしての役割も果たす。なぜなら、エンティティ/関係マッピングは、種々のコンテンツアイテムを記述する情報を提供するからである。言い換えると、特定のエンティティは、他のエンティティと関係を有し、これらの「他のエンティティ」は、「特定のエンティティ」に対するメタデータとしての役割を果たす。加えて、マッピング内の各エンティティは、それに割り当てられる属性、または、そのエンティティをマッピング内の他のエンティティに接続する関係に割り当てられる属性を有することができる。集合的に、これは、エンティティ/コンテンツアイテムに関連付けられたメタデータを構成する。一般に、そのような情報リポジトリは、構造化情報リポジトリと呼ばれ、構造化情報リポジトリによって提供される情報は、構造知識と呼ばれる。いくつかの実施形態では、本発明は、情報読み出しのために、構造化情報リポジトリを使用して、構造知識にアクセスする。
以下の説明は、前述のように、構造化および非構造化情報リポジトリとの関連における情報読み出しタスクの例を例証する。
ここで、ユーザの意図/入力の曖昧性を解消するために使用される、本発明の実施形態の会話型相互作用インターフェースを説明する。ユーザが、話し掛けること、随意に、タッチすることあるいはキーパッドまたはマウスを用いて選択肢を選択することによりクエリまたは命令を投げ掛けることによって、情報読み出しシステムと相互作用可能である場合、それは、会話型相互作用インターフェースと見なされる。ユーザクエリへの応答は、発話するための機械生成音声テキストによって行われ得、ユーザ画面上に表示される情報によって補完され得る。会話相互作用インターフェースは、一般に、情報読み出しセッションが、その各々がユーザに最初にクエリまたは命令を投げ掛けさせ、システムに、ユーザに応答を提示させる一連の動作であるように、ほぼ常時、ユーザが、前のクエリに対する情報読み出しシステムの応答に反応して、次の情報読み出しクエリまたは命令を投げ掛けることを可能にする。
図1は、本発明の実施形態の全体的システムアーキテクチャおよび基本情報フローを表す。ユーザ10は、音声テキストエンジン302にフィードされる質問を投げ掛ける。入力は、音声であり得るが、本発明は、入力が直接テキスト入力であることも除外しない。ユーザ入力からのテキストは、セッション対話コンテンツモジュール103にフィードされる。このモジュールは、会話を通して状態を維持する役割を果たし、その使用の1つは、以下に説明されるように、会話の間、ユーザの意図を理解することに役立つことである。セッション対話は、言語分析器(または、音声タガーの一部)106および以下に説明される他のエンティティ認識モジュールと併せて、(1)意図−映画を探す、曲を演奏する、チャンネルに合わせる、電子メールに応答する等のユーザの実際の意図、(2)エンティティ−意図を記述する名詞または代名詞語句、および(3)属性−「最新」映画、「あまり」暴力的ではない等のエンティティに対する修飾語句等として大まかに分類され得る、その構成要素に文を分解する。知的および有意義な会話を提供する目標に関連して、意図は、時として、全3つのカテゴリの中で最も重要である。任意の優れた検索エンジンは、文法または意図を理解せずに、単に、文からエンティティを抽出することによって、情報読み出しタスクを非常に良好に行うことができる。
ユーザ:Yankeesの試合はいつ?
応答:New York Yankeesは、7月6日金曜日(7pm)にBoston Red Soxと試合を行います。ESN HDで視聴可能です。
ユーザ:試合を録画してくれる?
応答:7月6日金曜日(7pm)のNew York Yankees対Boston Red Soxの録画を予約しました。
ユーザ:映画Iron Manは、Netflixで利用可能?
応答:Iron ManおよびIron Man 2は、Netflix Instantで利用可能です。インスタントキューに追加しますか?
異なるドメインからの応答が、等しく可能である状況では、本開示に説明されるシステムの実施形態は、曖昧性を解消する質問をユーザに投げ掛ける。
ユーザ:良い音楽アプリはないかな?
応答:音楽配信を希望ですか、音楽に関するニュースや情報を希望ですか?
この例では、本開示に説明される例証的システムは、ジャンル「音楽」を識別し、知識グラフが、音楽ジャンルにおける人気のあるアプリケーションにわたる2つの異なる要因、すなわち、配信無線型提供とニュースおよび情報アプリとを算出するために使用される。
ユーザ:いろいろなアーティストやバンドの情報が欲しい。
応答:last.fm、allmusic等の人気のアプリのリストです。
システムは、語句情報を識別し、アプリ結果のリストをよりニュースおよび情報に基づくものにフィルタリングする。
Q1:新しいスターウォーズでobi−wan Kenobiを演じたのは?
A:Ewan McGregor
Q2:Scarlet Johanssonとの彼の映画は?
一見、この対話セッションコンテキストは、最後のアクティブエンティティまたは複数のエンティティの単純状態維持に見えるが、以下の実施例は、対話セッションコンテキストにおける潜在的な複雑性を示す。
Q1:Kramer vs Kramerで主役を演じたのは誰?
Al:Meryl StreepとDustin Hoffmanです。
Q2:彼の他の映画は?
A2:こちらが、Dustin Hoffmanの映画の一部です・・・[Dustin Hoffmanの映画のリスト]
Q3:彼女の他の映画は?
A3:[該当する場合、映画のリスト]
Q4:彼の初期の映画だけは?
A4:[該当する場合、映画のリスト]
Q5:彼女の最近の映画は?
A5:[該当する場合、映画のリスト]
Q6:最近、2人が再び共演したものは?
A6:[該当する場合、映画のリスト]
Q7:それ以降、2人が再び共演したものは?
前述の例では、エンティティMeryl StreepおよびDustin Hoffmanは、6つの質問において、時として、一緒に、時として、別個に、間接的に参照される。前述の例はまた、本発明の実施形態と、中心テーマの周囲での探索的やりとりに従事する単純要求応答システムとの重要な区別の1つを例証する。本発明の実施形態は、やりとりにおける曖昧性を解決するだけではなく、同時に、会話の早い段階で述べられたエンティティおよび/または意図の暗示的参照を用いた探索的やりとり、すなわち、高度なヒトの相互作用において自然に行われるものを促進する。
Q1:身体的障害を抱えた科学者が非炭素系生命体の可能性を示唆した番組は?
A:それは宇宙人に関するStephen Hawkingのディスカバリーチャンネルの番組です。
Q2:彼はDavid Attenboroughが作製した別の番組にも出演している?
エンティティおよびその属性のみに制限されない対話状態維持の別の例は、以下の例において明白であるように、システムは、意図の状態も維持し、したがって、意図が、会話のやりとりを通して維持される場合である。
Q1:娘とpulp fictionを見ることができるかな?
Al:Quentin Tarantino監督によるPulp fictionは、生々しい暴力とヌードのため、R指定されています。
Q2:彼の他の映画は?
A2:Reservoir Dogs、Jackie Brown、Kill Bill、Death Proof、全てR指定されています。
ユーザ:今夜試合がある?(または)私達は今夜試合する?
応答:Boston Red Soxは、今夜(7pm)Florida Marlinsと試合します。ESPN HDで視聴可能です。
この例では、ユーザ入力「sox」は、高曖昧性インデックスを有する。システムは、動詞句「試合がある?」をエンティティタイプスポーツにマップし、その個人用グラフに基づいて、このユーザに対するエンティティBoston Red Soxを関連付ける。個人化するための決定は、曖昧性インデックス「sox」によって駆動されている。形容詞「今夜」は、クエリを精緻化するための時間指定子として作用する。ユーザの入力は、曖昧性を有するが、個人の選好に基づいて、ユーザの意図が「red sox」であると解決後、入力は、もはや曖昧ではないことに留意されたい(「red sox」の「低」曖昧性スコアを前提として)。故に、結果は、曖昧性インデックスが現時点において低であるため(Boston red soxにマッピング後)、個人化されない。代替変形例では、代名詞「私達」が、エンティティBoston Red Soxに関連付けられる。
別の例は、以下である。
ユーザ:私達はYankeesといつ試合する?
応答:New York Yankeesは、7月6日金曜日(7pm)にBoston Red Soxと試合します。NESN HDで視聴可能です。
ユーザ:試合を録画してくれる?
応答:7月6日金曜日(7pm)のNew York Yankees対Boston Red Soxの録画を予約しました。
この例では、システムは、エンティティNew York Yankeesと「私達」とを抽出し、代名詞「私達」は、ユーザ個人用グラフに基づいて、エンティティBoston Red Soxに帰属させられる。
これに対する応答は、このクエリにおけるエンティティが低い曖昧性インデックスを有するので、ユーザの個人用グラフ情報に該当しないであろう。しかしながら、以下のクエリの場合は、該当する。
ユーザ:今夜soxの試合がある?
個人化は、「sox」がそれに関連付けられた曖昧性インデックスを有するため、適用されるであろう。以下は、ユーザ入力における曖昧性の解決し、結果をユーザの関心に一致させるように個人化するために支援するユーザの個人用グラフのさらなる実施例を提供する。
ユーザ:「soxがSan Francisco Giantsと試合をするのはいつ?」
例1:Red Soxが、ユーザのシグネチャ内にある。
応答:「Boston Red Soxは、このシーズンは、San Francisco Giantsと試合しません。」
例2:Red Soxが、ユーザのシグネチャ内にない。
A:「Boston Red Soxですか、Chicago White Soxですか?」
エンティティのうちの1つであるSan Francisco Giantsが、明確に指定されている(曖昧性インデックスが「低」である)が、依然として、個人化を使用して、他のエンティティ「sox」(「高」曖昧性インデックスを有する)の曖昧性を解消する必要があることに留意されたい。要約すると、「高」の「曖昧性インデックス」は、「個人用グラフ」を使用して、曖昧性を解決することを意味するが、曖昧性が解決されると、「非常に精密に指定されたエンティティ」の場合、「個人化」は、回答の算出のために使用されない。しかしながら、曖昧性インデックスが、曖昧性解消ステップ後でも、高いままである場合、個人化が、適用される。
図4は、名前付きエンティティ間のコネクションおよびリンクのグラフの一部を図示する。ユーザが、「Beethovenの映画を見せて」という要求を行う場合、曖昧性は、性質上、語彙的である。すなわち、質問は、作曲家であるBeethovenに関する映画およびBeethovenと名付けられた犬の映画に一致する。図4は、抽象的意味において、作曲家であるBeethovenに対するシステム「メンタルモデル」を表す、このノードとのリンクを伴う名前付きエンティティ「Beethoven」を示す。そのリンクおよび属性が、それを犬として明確に識別する、「Beethoven」と呼ばれるエンティティと同等サブグラフが存在する。ユーザ入力が、そのような異種エンティティと一致する場合(これらのノードの属性の相関と組み合わせられたこれらの2つの間のグラフ距離は、これらのエンティティの近接性の指標である)、システムは、曖昧性が語彙的である可能性が最も高いと認識し、その重要となる異なる属性、すなわち、人間対犬を使用して、これらの2つのノードの曖昧性を解消する適切な応答を投げ掛ける。この重要となる曖昧性を解消する差異が、システムによって推定されると、生成される応答は、異なり得る。一実施形態では、システムは、曖昧性を解消する質問「作曲家ですか、Beethovenと名付けられた犬のことですか?」を投げ掛け、次いで、ユーザのフィードバックに応答し得る。
2012年7月20日出願の米国仮出願第61/673,867号「A Conversational Interaction System for Large Corpus Information Retrieval」、
2010年9月10日出願の米国特許出願第12/879、141号「Method of and System for Presenting Enriched Video Viewing Analytics」、および
米国特許第7,774,294号「Methods and Systems for Selecting and Presenting Content Based on Learned Periodicity of User Content Selections」。
Claims (22)
- 情報読み出しのために、会話型相互作用におけるユーザの意図の曖昧性を解消する方法であって、前記方法は、
一組のコンテンツアイテムへのアクセスを提供することであって、前記コンテンツアイテムの各々は、前記対応するコンテンツアイテムを記述するメタデータに関連付けられている、ことと、
構造知識へのアクセスを提供することであって、前記構造知識は、前記コンテンツアイテム間の意味論的関係およびリンクを示す、ことと、
ユーザ選好シグネチャを提供することであって、前記ユーザ選好シグネチャは、(i)特定のコンテンツアイテム、および(ii)前記コンテンツアイテムに関連付けられたメタデータのうちの少なくとも1つに対するユーザの選好を記述する、ことと、
第1の入力を前記ユーザから受信することであって、前記第1の入力は、前記ユーザによって、少なくとも1つの所望のコンテンツアイテムを識別するように意図されている、ことと、
前記第1の入力の曖昧性インデックスを決定することと、
前記曖昧性インデックスが第1の閾値を超えるという条件に応じて、前記第1の入力と、前記構造知識、前記ユーザ選好シグネチャ、前記ユーザの場所、および前記第1の入力の時間のうちの少なくとも1つとに基づいて、クエリ入力を決定し、前記クエリ入力とコンテンツアイテムの一部に関連付けられたメタデータとの比較に基づいて、コンテンツアイテムの前記一部を前記一組のコンテンツアイテムから選択することと、
前記曖昧性インデックスが前記第1の閾値を超えないという条件に応じて、前記第1の入力とコンテンツアイテムの一部に関連付けられたメタデータとの比較に基づいて、コンテンツアイテムの前記一部を前記一組のコンテンツアイテムから選択することと
を含む、方法。 - コンテンツアイテムの前記一部を前記ユーザに提示することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記曖昧性インデックスは、前記第1の入力のいくつかの可能な解釈に基づいて決定される、請求項1に記載の方法。
- 前記曖昧性インデックスが前記第1の閾値を超えるという条件に応じて、前記第1の入力のどの部分が曖昧であるかを決定することをさらに含み、前記クエリ入力の決定は、前記入力の前記曖昧な部分にさらに基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記入力の意図、エンティティ、およびフィルタを決定することをさらに含み、前記意図は、前記ユーザによって求められているものであり、前記エンティティは、前記意図を記述している名詞または代名詞であり、前記フィルタは、前記エンティティの修飾語句である、請求項1に記載の方法。
- 前記曖昧性インデックスが第2の閾値を超えるという条件に応じて、前記ユーザから第2の入力を求め、受信することをさらに含み、前記クエリ入力の決定は、前記第2の入力にさらに基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記ユーザから第2の入力を求め、受信することをさらに含み、前記クエリ入力の決定は、前記第2の入力にさらに基づく、請求項1に記載の方法。
- コンテンツアイテムの前記一部を前記ユーザに提示することをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 前記第2の閾値は、前記第1の閾値を上回る、請求項7に記載の方法。
- 前記曖昧性インデックスが前記第1の閾値を超えるという条件に応じて、前記第1の入力のどの部分が曖昧であるかを決定することをさらに含み、前記クエリ入力の決定は、前記入力の前記曖昧な部分にさらに基づく、請求項7に記載の方法。
- 前記入力の意図、エンティティ、およびフィルタを決定することをさらに含み、前記意図は、前記ユーザによって求められているものであり、前記エンティティは、前記意図を記述している名詞または代名詞であり、前記フィルタは、前記エンティティの修飾語句である、請求項7に記載の方法。
- 情報読み出しのために、会話型相互作用におけるユーザの意図の曖昧性を解消するためのシステムであって、前記システムは、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体上にエンコードされているコンピュータ読み取り可能な命令を備え、
前記コンピュータ読み取り可能な命令は、
一組のコンテンツアイテムへのアクセスを提供することであって、前記コンテンツアイテムの各々は、前記対応するコンテンツアイテムを記述するメタデータに関連付けられている、ことと、
構造知識へのアクセスを提供することであって、前記構造知識は、前記コンテンツアイテム間の意味論的関係およびリンクを示す、ことと、
ユーザ選好シグネチャを提供することであって、前記ユーザ選好シグネチャは、(i)特定のコンテンツアイテム、および(ii)前記コンテンツアイテムに関連付けられたメタデータのうちの少なくとも1つに対するユーザの選好を記述する、ことと、
第1の入力を前記ユーザから受信することであって、前記第1の入力は、前記ユーザによって、少なくとも1つの所望のコンテンツアイテムを識別するように意図されている、ことと、
前記第1の入力の曖昧性インデックスを決定することと、
前記曖昧性インデックスが第1の閾値を超えるという条件に応じて、前記第1の入力と、前記構造知識、前記ユーザ選好シグネチャ、前記ユーザの場所、および前記第1の入力の時間のうちの少なくとも1つとに基づいて、クエリ入力を決定し、前記クエリ入力とコンテンツアイテムの一部に関連付けられたメタデータとの比較に基づいて、コンテンツアイテムの前記一部を前記一組のコンテンツアイテムから選択することと、
前記曖昧性インデックスが前記第1の閾値を超えないという条件に応じて、前記第1の入力とコンテンツアイテムの一部に関連付けられたメタデータとの比較に基づいて、コンテンツアイテムの前記一部を前記一組のコンテンツアイテムから選択することと
をコンピュータシステムに行わせる、システム。 - 前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記コンピュータシステムに、コンテンツアイテムの前記一部を前記ユーザにさらに提示させる、請求項12に記載のシステム。
- 前記曖昧性インデックスは、前記第1の入力のいくつかの可能な解釈に基づいて決定される、請求項12に記載のシステム。
- 前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記コンピュータシステムに、前記曖昧性インデックスが前記第1の閾値を超えるという条件に応じて、前記第1の入力のどの部分が曖昧であるかをさらに決定させ、前記クエリ入力の決定は、前記入力の前記曖昧な部分にさらに基づく、請求項12に記載のシステム。
- 前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記コンピュータシステムに、前記入力の意図、エンティティ、およびフィルタをさらに決定させ、前記意図は、前記ユーザによって求められているものであり、前記エンティティは、前記意図を記述している名詞または代名詞であり、前記フィルタは、前記エンティティの修飾語句である、請求項12に記載のシステム。
- 前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記コンピュータシステムに、前記ユーザから第2の入力をさらに求め、受信させ、前記クエリ入力の決定は、前記第2の入力にさらに基づく、請求項12に記載のシステム。
- 前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記コンピュータシステムに、前記曖昧性インデックスが第2の閾値を超えるという条件に応じて、前記ユーザから第2の入力をさらに求め、受信させ、前記クエリ入力の決定は、前記第2の入力にさらに基づく、請求項12に記載のシステム。
- 前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記コンピュータシステムに、コンテンツアイテムの前記一部を前記ユーザにさらに提示させる、請求項18に記載のシステム。
- 前記第2の閾値は、前記第1の閾値を上回る、請求項18に記載のシステム。
- 前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記コンピュータシステムに、前記曖昧性インデックスが前記第1の閾値を超えるという条件に応じて、前記第1の入力のどの部分が曖昧であるかをさらに決定させ、前記クエリ入力の決定は、前記入力の前記曖昧な部分にさらに基づく、請求項18に記載のシステム。
- 前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記コンピュータシステムに、前記入力の意図、エンティティ、およびフィルタをさらに決定させ、前記意図は、前記ユーザによって求められているものであり、前記エンティティは、前記意図を記述している名詞または代名詞であり、前記フィルタは、前記エンティティの修飾語句である、請求項18に記載のシステム。
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