JP2019128625A - Communication support device - Google Patents

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JP2019128625A
JP2019128625A JP2018007834A JP2018007834A JP2019128625A JP 2019128625 A JP2019128625 A JP 2019128625A JP 2018007834 A JP2018007834 A JP 2018007834A JP 2018007834 A JP2018007834 A JP 2018007834A JP 2019128625 A JP2019128625 A JP 2019128625A
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Japan
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main
main question
message
question
communication support
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JP2018007834A
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Inventor
智宏 石井
Tomohiro Ishii
智宏 石井
健 甲賀
Takeshi Koga
健 甲賀
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モビルス株式会社
Mobilus Corp
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Abstract

To provide a communication support device.SOLUTION: A communication support device for creating master data used for learning of an AI engine in communication in a chat function room between a questioner and a respondent comprises a main question determination unit 10, a main question classification unit 20, and a main question teacher data registration unit 30. The main question determination unit 10 determines a main question message from exchange of messages in a chat function room 1. The main question classification unit 20 classifies the main question message into a predetermined label according to contents of the main question message determined by the main question determination unit 10. The main question teacher data registration unit 30 determines whether or not to register the main question message classified by the main question classification unit 20 as main question teacher data in a predetermined label.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明はコミュニケーション支援装置に関し、特に、質問者と回答者との間のチャット機能のルーム内でのコミュニケーションにおけるAIエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うためのコミュニケーション支援装置に関する。   The present invention relates to a communication support apparatus, and more particularly to a communication support apparatus for creating master data used for learning of an AI engine in communication in a room of a chat function between a requester and an answerer.
現在、顧客とカスタマーサポートセンター等の間における電話等に代わるサポート支援ツールとして、チャット機能が注目されつつある。チャット機能は、顧客等の質問者と、カスタマーサポートセンターの回答者との間のルーム内でコミュニケーションを行うものである。チャット機能では、定型的な質問に対して自動応答により回答する試みも種々行われている。この際に利用するAIエンジンでは、定型的な質問を教師データとしてそのマスタデータの学習に用いている。ここで、教師データとは、あるデータとそのデータに対して識別結果として出力されるべきラベル(クラス)とを組み合わせたものである。AIエンジンの良好な識別には、良好な大量の教師データを作成することが重要となる。大量の教師データを作成する際に、ユーザが各データに対するラベルを適切に設定することには多大な労力を伴う。このため、これまでも種々の教師データ作成手法が開発されてきた。   Currently, the chat function is attracting attention as a support support tool that replaces telephone calls between customers and customer support centers. The chat function performs communication in a room between a questioner such as a customer and an answerer of a customer support center. In the chat function, various attempts have been made to automatically answer the fixed questions. In the AI engine used at this time, a standard question is used as learning data for learning master data. Here, the teacher data is a combination of certain data and a label (class) to be output as an identification result for the data. For good identification of AI engines, it is important to create a good amount of teacher data. When creating a large amount of teacher data, it takes a lot of effort for the user to appropriately set labels for each data. For this reason, various teaching data creation methods have been developed until now.
教師データの作成手法としては、例えば特許文献1等がある。これは、教師データとして入力された基礎データに対して推薦クラスをユーザに提示し、この推薦クラスに対する評価をユーザから得て適切に分類されるようにマスタデータが更新されるものである。   As a method of creating teacher data, there is, for example, Patent Document 1 or the like. In this method, a recommendation class is presented to a user for basic data input as teacher data, and master data is updated so that an evaluation on the recommendation class can be obtained from the user and appropriately classified.
特開2013−025745号公報JP, 2013-025745, A
しかしながら、従来のチャット機能における自動応答による回答は、十分な結果を得られるものではなかった。また、従来のAIエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うものは、入力された教師データは予めAIエンジン使用者により任意に選ばれたものであり、例えばチャット機能のルーム内で行われる実際のコミュニケーションで用いられるメッセージとは異なる場合が多かった。したがって、より実際のコミュニケーションで用いられるメッセージに一致したAIエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うことが可能なコミュニケーション支援ツールの開発が望まれていた。   However, the answer by automatic response in the conventional chat function has not obtained sufficient results. In addition, the master data used for learning of the conventional AI engine is created in such a way that the input teacher data is arbitrarily selected in advance by the AI engine user, for example, in the chat function room. It was often different from the message used in the communication. Therefore, there has been a demand for development of a communication support tool capable of creating master data used for learning of an AI engine that matches messages used in actual communication.
本発明は、斯かる実情に鑑み、チャット機能のルーム内の実際のコミュニケーションで用いられるメッセージから教師データを抽出して、AIエンジンの学習に用いるマスタデータをより適切に作成するためのコミュニケーション支援装置を提供しようとするものである。   In view of such circumstances, the present invention extracts a teacher data from a message used in an actual communication in a chat function room, and more appropriately creates master data used for learning of an AI engine. Is to provide.
上述した本発明の目的を達成するために、本発明によるコミュニケーション支援装置は、チャット機能のルーム内のメッセージのやり取りの中から、主質問メッセージを決定する主質問決定部と、主質問決定部により決定される主質問メッセージの内容に応じて主質問メッセージを所定のラベルに分類する主質問分類部と、主質問分類部により分類される主質問メッセージを所定のラベルにおける主質問用教師データとして登録するか否か決定する主質問用教師データ登録部と、を具備するものである。   In order to achieve the above-described object of the present invention, a communication support apparatus according to the present invention includes a main question determination unit that determines a main question message from message exchanges in a chat function room, and a main question determination unit. A main question classification unit that classifies the main question message into a predetermined label according to the content of the determined main question message, and a main question message classified by the main question classification unit is registered as teacher data for the main question in the predetermined label And a teacher data registration unit for a main question that determines whether or not to do so.
ここで、主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージを修正可能な修正機能を有し、修正された主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定するものであっても良い。   Here, the main question teacher data registration unit has a correction function capable of correcting the main question message classified by the main question classification unit, and whether or not the corrected main question message is registered as the main question teacher data It may be determined.
また、主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージの修正案を提案可能なサジェスト機能を有し、提案された主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定するものであっても良い。   The main question teacher data registration unit has a suggestion function capable of proposing a correction proposal of the main question message classified by the main question classification unit, and registers the proposed main question message as main question teacher data. It may be determined whether or not.
また、主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージの所定の文字列の類義語を提案可能な類義語機能を有し、提案された類義語を用いた主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定するものであっても良い。   Further, the main question teacher data registration unit has a synonym function capable of proposing a synonym of a predetermined character string of the main question message classified by the main question classifying unit, and the main question message using the proposed synonym is displayed. It may be determined whether or not to register as main question teacher data.
また、主質問決定部は、過去に主質問用教師データ登録部により登録された主質問用教師データを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを決定するものであっても良い。   Also, the main question determination unit may determine the current main question message by reversing the main question teacher data registered by the main question teacher data registration unit in the past.
また、主質問分類部は、過去に主質問用教師データ登録部により登録される主質問用教師データが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルに分類するものであっても良い。   The main question classifying unit reverses the predetermined label in which the main question teacher data registered in the past by the main question teacher data registration unit is classified, thereby converting the current main question message into the predetermined label. It may be classified.
さらに、チャット機能のルーム内のメッセージのやり取りの中から、主回答メッセージを決定する主回答決定部と、主回答決定部により決定される主回答メッセージの内容に応じて、主回答メッセージを主質問分類部により分類される所定のラベルに紐付ける主回答分類部と、を具備するものであっても良い。   Furthermore, according to the contents of the main response message determined by the main response determination unit for determining the main response message and the contents of the main response message determined by the main response determination unit, from among the messages in the chat function room, And a main response classification unit associated with a predetermined label classified by the classification unit.
さらに、回答者を評価する評価者による所定の標準回答メッセージを主質問分類部により分類される所定のラベルに紐付ける標準回答分類部と、主質問分類部により分類される共通のラベルにおいて、主回答分類部により紐付けられた主回答メッセージと、標準回答分類部により紐付けられた標準回答メッセージとの近似率を求め、回答者を評価する回答者評価部と、を具備するものであっても良い。   Furthermore, in the standard response classification unit that associates a predetermined standard response message by an evaluator who evaluates a respondent with a predetermined label classified by the main question classification unit, and in a common label classified by the main question classification unit A respondent evaluation unit that evaluates respondents by calculating an approximate rate of the main response message linked by the response classification unit and the standard response message linked by the standard response classification unit. Also good.
また、主回答決定部は、過去に主回答決定部により決定された主回答メッセージを逆引きすることで、現在の主回答メッセージを決定するものであっても良い。   Also, the main response determination unit may determine the current main response message by reversing the main response message determined by the main response determination unit in the past.
また、主回答分類部は、過去に主回答決定部により主回答メッセージが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルに分類するものであっても良い。   Also, the main response classification unit may classify the current main question message into a predetermined label by reversing the predetermined label in which the main response message has been classified by the main response determination unit in the past. .
さらに、訓練用にチャット機能のルーム内でのコミュニケーションを行うために、過去に主質問用教師データ登録部により登録された主質問用教師データを用いて訓練用に主質問メッセージをチャット機能のルーム内に生成する訓練用主質問メッセージ生成部を具備するものであっても良い。   Furthermore, in order to communicate within the chat function room for training, the main question message is used for training with the main question teacher data registered by the main question teacher data registration unit in the past. It may have a training main question message generation unit generated internally.
本発明のコミュニケーション支援装置には、AIエンジンの学習に用いるマスタデータをより適切に作成可能であるという利点がある。さらには、回答者のトレーニングにも利用可能であるという利点もある。   The communication support apparatus of the present invention has an advantage that master data used for learning of the AI engine can be created more appropriately. Furthermore, there is also an advantage that it can be used for training of respondents.
図1は、本発明のコミュニケーション支援装置の全体像を説明するための概略ブロック図である。FIG. 1 is a schematic block diagram for explaining an overview of a communication support apparatus of the present invention. 図2は、本発明のコミュニケーション支援装置で用いられるオペレータ側の画面の一例である。FIG. 2 is an example of a screen on the operator side used in the communication support apparatus of the present invention. 図3は、本発明のコミュニケーション支援装置で用いられるラベルの具体例である。FIG. 3 is a specific example of a label used in the communication support apparatus of the present invention. 図4は、本発明のコミュニケーション支援装置の主質問用教師データ登録部におけるオペレータ側の画面の一例である。FIG. 4 is an example of an operator screen in the main question teacher data registration unit of the communication support apparatus of the present invention. 図5は、本発明のコミュニケーション支援装置の回答者評価部における評価者側の画面の一例である。FIG. 5: is an example of the screen by the side of the evaluator in the respondent evaluation part of the communication assistance apparatus of this invention.
以下、本発明を実施するための形態を図示例と共に説明する。図1は、本発明のコミュニケーション支援装置の全体像を説明するための概略ブロック図である。本発明のコミュニケーション支援装置は、主に質問者と回答者との間のチャット機能のルーム1内でのコミュニケーションにおけるAIエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うために用いられるものである。図示の通り、本発明のコミュニケーション支援装置は、主要部として、主質問決定部10と、主質問分類部20と、主質問用教師データ登録部30とから主に構成されているものである。ここで、ルーム1は、例えば顧客とカスタマーサポートセンター等の間でチャット機能によりコミュニケーションを行う場である。これは、例えばコンピュータやスマートフォン等の画面上の表示により実現されるものである。図示例では、顧客である質問者とカスタマーサポートセンターのオペレータである回答者とのやり取りを一例として示した。なお、本発明はこれに限定されず、例えば社内における社員と人事間や、仲間内間等、質問とそれに対する回答のやり取りが生じるコミュニケーション支援にも適応可能である。また、一般的なチャット機能のルームを用いて、これに本発明のコミュニケーション支援装置を接続することも可能である。   Hereinafter, a mode for carrying out the present invention will be described with an example shown in the drawings. FIG. 1 is a schematic block diagram for explaining an overview of a communication support apparatus of the present invention. The communication support apparatus of the present invention is mainly used to create master data used for learning of an AI engine in communication in a room 1 of a chat function between a requester and an answerer. As illustrated, the communication support apparatus of the present invention mainly includes a main question determination unit 10, a main question classification unit 20, and a main question teacher data registration unit 30 as main parts. Here, the room 1 is a place where communication is performed, for example, between a customer and a customer support center using a chat function. This is realized, for example, by display on a screen of a computer, a smartphone or the like. In the illustrated example, the exchange between the questioner who is the customer and the respondent who is the operator of the customer support center is shown as an example. The present invention is not limited to this, and can also be applied to communication support that causes an exchange of questions and answers, for example, between employees and personnel within a company, and among peers. It is also possible to connect a communication support apparatus of the present invention to a general chat function room.
主質問決定部10は、チャット機能のルーム1内のメッセージのやり取りの中から、主質問メッセージを決定するものである。図2に、オペレータ側の画面の一例を示す。図示の通り、質問者と回答者の間での各メッセージに対して、例えば主質問チェックボックス11が設けられている。主質問チェックボックス11は、どのメッセージが主質問メッセージ(PQ)なのかをオペレータが選択するためのものである。なお、この画面には、後述の主回答メッセージ(PA)を選択するための主回答チェックボックス12も設けられている。   The main question determination unit 10 determines a main question message from the exchange of messages in the chat function room 1. FIG. 2 shows an example of the operator side screen. As illustrated, for example, a main question check box 11 is provided for each message between the questioner and the answerer. The main question check box 11 is used by the operator to select which message is the main question message (PQ). This screen is also provided with a main answer check box 12 for selecting a main answer message (PA) described later.
主質問決定部10により決定される主質問メッセージは、次に主質問分類部20に渡される。主質問分類部20は、主質問決定部10により決定される主質問メッセージの内容に応じて主質問メッセージを所定のラベルに分類するものである。ここで、ラベルとは、主質問メッセージに対して、それがどんな内容の質問なのかを分類するための例えば分類記号である。ラベルは、ラベルデータベース2に蓄積されていれば良く、主質問分類部20では、ラベルデータベース2を適宜参照して主質問メッセージを所定のラベルに分類すれば良い。具体的には、例えば、図2のオペレータ側の画面において、主質問メッセージを選択した上で登録ボタンを押すと、ラベルデータベース2を参照可能となり、オペレータが主質問メッセージの内容を考慮して、ラベルデータベース2の中から該当する所定のラベルを選択し、主質問メッセージを特定のラベルに紐付けて分類すれば良い。   The main question message determined by the main question determination unit 10 is then passed to the main question classification unit 20. The main question classification unit 20 classifies the main question message into a predetermined label in accordance with the contents of the main question message determined by the main question determination unit 10. Here, the label is, for example, a classification symbol for classifying the content of the question to the main question message. The labels may be stored in the label database 2, and the main question classification unit 20 may refer to the label database 2 as appropriate to classify the main question message into a predetermined label. Specifically, for example, when the main question message is selected on the operator side screen of FIG. 2 and the registration button is pressed, the label database 2 can be referred to, and the operator considers the contents of the main question message, A corresponding predetermined label may be selected from the label database 2, and the main question message may be associated with a specific label and classified.
図3に、ラベルの具体例を示す。図示の通り、ラベルは、例えば大・中・小項目に分かれている。具体的には、大項目としては、主質問メッセージが、問い合わせなのか苦情なのか、といった項目である。そして、中項目としては、主質問メッセージが、何に対する問い合わせなのか、具体的には、送料に関するものなのか、返品に関するものなのか、といった項目である。さらに、小項目としては、主質問メッセージが、送料に関するものであればどの地域に対するものなのか、返品に関するものであれば返品方法に関するもものなのか、といった項目である。そして、これらの各ラベルには、ラベル番号が付されており、ラベル番号により管理されれば良い。なお、図示例のラベル内容の項目には、ラベル番号に対応する具体的内容が記載されている。主質問メッセージは、これらの中の所定のラベル(ラベル番号)と紐付けられることになるが、同一ラベルが付されていても、質問者毎の質問の仕方によって種々の主質問メッセージが存在することになるため、より実際のコミュニケーションにおけるあらゆるパターンの主質問メッセージが所定の同一ラベルと紐付けられることになる。   FIG. 3 shows a specific example of the label. As illustrated, the labels are divided into, for example, large, medium, and small items. Specifically, the major items are items such as whether the main question message is an inquiry or a complaint. The middle item is an item such as what is the inquiry to the main question message, specifically, whether it is related to the shipping cost or returned goods. Further, the sub-items are items such as to which area if the main question message relates to the shipping cost, and if it relates to the return, it relates to the return method. Each of these labels is assigned a label number and may be managed by the label number. In the item of label content in the illustrated example, specific content corresponding to the label number is described. The main question message will be linked to a predetermined label (label number) in these, but even if the same label is attached, various main question messages exist depending on the way of question for each questioner Therefore, the main question message of every pattern in more actual communication is associated with a predetermined same label.
主質問分類部20により分類された主質問メッセージは、次に主質問用教師データ登録部30に渡される。主質問用教師データ登録部30は、主質問分類部20により分類される主質問メッセージを所定のラベルにおける主質問用教師データとして登録するか否か決定するものである。ここで、主質問用教師データとは、AIエンジン4に対して、入力に対する出力のペアデータとなるものである。即ち、ラベルと主質問メッセージのペアデータが主質問用教師データとなるものである。AIエンジン4に対して良好な識別を行えるようにするためには、この主質問用教師データを、如何に良好なものとするか、如何に大量に作成するかが重要である。   The main question message classified by the main question classification unit 20 is then passed to the main question teacher data registration unit 30. The main question teacher data registration unit 30 determines whether to register the main question message classified by the main question classification unit 20 as the main question teacher data in a predetermined label. Here, the main question teacher data is the pair data of the output with respect to the input to the AI engine 4. That is, the pair data of the label and the main question message becomes teacher data for the main question. In order to enable the AI engine 4 to perform a good identification, it is important how to make the main question teacher data good and how many to create it.
本発明のコミュニケーション支援装置では、主質問用教師データ登録部30において、主質問分類部20から渡された主質問メッセージを、主質問用教師データとして主質問データベース3に登録するか否かを決定する。例えば、オペレータに対して、主質問用教師データとして登録するのか否かを選択させれば良い。1つの主質問メッセージに対して、主質問用教師データとして登録するか否かを都度決定させても良いし、複数の主質問メッセージをまとめておき、同一ラベルにおける主質問メッセージをまとめて表示した上で個々に登録するか否かを決定させても良い。   In the communication support device of the present invention, the main question teacher data registration unit 30 determines whether or not to register the main question message passed from the main question classification unit 20 in the main question database 3 as main question teacher data. To do. For example, it may be made to select whether the operator registers as main question teacher data. Whether or not to register as one main question message as teacher data for the main question may be determined each time, or a plurality of main question messages are collected and the main question messages with the same label are displayed together. It may be determined whether to register individually or not.
図4に、主質問用教師データ登録部におけるオペレータ側の画面の一例を示す。図示例は、同一ラベルの主質問メッセージをリストアップして表示した一例である。図示の通り、例えば、ラベル番号(具体的には「01−002」)又は分類項目で検索し、主質問メッセージをリストアップして表示する。なお、ここでは、新たに4つの主質問メッセージがこのラベルに分類された例を示している。そして、各メッセージに対して、例えば、採用、不採用、未定というラジオボタンが設けられている。オペレータは、このラジオボタンを選択して、主質問用教師データとして主質問データベース3に主質問メッセージを登録するか否か、決定すれば良い。   FIG. 4 shows an example of the screen on the operator side in the main question teacher data registration unit. The illustrated example is an example in which main question messages having the same label are listed and displayed. As illustrated, for example, the main question message is listed and displayed by searching for a label number (specifically, "01-002") or a classification item. Here, an example is shown in which four main question messages are newly classified into this label. Then, for each message, for example, radio buttons of adoption, rejection, and undecided are provided. The operator may select this radio button and decide whether or not to register the main question message in the main question database 3 as the main question teacher data.
このようにして主質問用教師データ登録部30により登録することが決定された主質問用教師データは、主質問データベース3に蓄積されていく。そして、AIエンジン4には、このように蓄積された教師データをマスタデータとして渡せば良い。   The main question teacher data determined to be registered by the main question teacher data registration unit 30 in this way is accumulated in the main question database 3. Then, the teacher data accumulated in this manner may be delivered to the AI engine 4 as master data.
本発明のコミュニケーション支援装置では、このように実際のコミュニケーションで用いられるメッセージから直接主質問メッセージを決定し、所定のラベルに分類した上で主質問用教師データとして蓄積することが可能となるため、AIエンジンの学習に用いるマスタデータをより適切に作成することが可能となる。   In the communication support apparatus of the present invention, it is possible to determine the main question message directly from the message used in actual communication in this way, and classify it into a predetermined label and store it as the main question teacher data. Master data used for learning of the AI engine can be created more appropriately.
ここで、図4を再度参照すると、主質問用教師データ登録部30には、修正機能が設けられていても良い。ここで、修正機能とは、主質問メッセージを任意に変更することができるようにする機能である。修正機能は、主質問分類部20により分類される主質問メッセージを、適宜修正可能なものであれば良い。具体的には、図示の通り、特定の主質問メッセージの明らかなタイプミス等の文字列(具体的には「いくいら」)を、オペレータが画面上でドラッグ等で選択し、正しく修正できるように構成されれば良い(具体的には「いくら」に修正)。そして、修正された主質問メッセージを、上述の通り主質問用教師データとして登録するか否か決定すれば良い。   Here, referring to FIG. 4 again, the main question teacher data registration unit 30 may be provided with a correction function. Here, the correction function is a function that enables the main question message to be arbitrarily changed. The correction function should just be able to correct the main question message classified by the main question classification unit 20 as appropriate. Specifically, as shown in the figure, the operator can select a character string such as an obvious typo in a specific main question message (specifically, “Ikui”) by dragging on the screen and correct it correctly. It should be configured to (specifically, "How much" is corrected). Then, it is only necessary to determine whether or not to register the corrected main question message as main question teacher data as described above.
さらに、主質問用教師データ登録部30には、サジェスト機能が設けられていても良い。ここで、サジェスト機能とは、主質問メッセージの修正案を提案する機能である。サジェスト機能は、主質問分類部20により分類される主質問メッセージの修正案を、適宜提案可能なものであれば良い。具体的には、図4に示される通り、特定の主質問メッセージの明らかなタイプミス等の文字列(具体的には「なn」)に対して、修正案(具体的には「なの」)を表示し、オペレータが画面上で修正案をクリック等により選択できるように構成されれば良い。そして、サジェスト機能により提案された修正案を採用することにより修正された主質問メッセージを、上述の通り主質問用教師データとして登録するか否か決定すれば良い。   Furthermore, the main question teacher data registration unit 30 may be provided with a suggestion function. Here, the suggestion function is a function to propose a correction proposal of the main question message. The suggestion function only needs to be able to propose a correction plan for the main question message classified by the main question classification unit 20 as appropriate. Specifically, as shown in FIG. 4, a correction proposal (specifically, “an”) is made to a character string (specifically, “nan”) such as an obvious typo in a specific main question message. ) May be displayed so that the operator can select on the screen by clicking a correction proposal. Then, it may be determined whether or not to register the main question message corrected by adopting the suggestion proposed by the suggestion function as the main question teacher data as described above.
さらにまた、主質問用教師データ登録部30には、類義語機能が設けられていても良い。ここで、類義語機能とは、主質問メッセージの所定の文字列と同様の意味となる類義語を提案する機能である。類義語機能は、例えば類義語辞書データベースを用いることで、適宜提案可能なものであれば良い。具体的には、図4に示される通り、特定の主質問メッセージの文字列(具体的には「送料」)に対して、類義語(具体的には「配送料」)を表示し、オペレータが画面上で類義語をクリック等により選択できるように構成されれば良い。そして、類義語機能により提案された類義語を採用することにより新たに作成された主質問メッセージを、上述の通り主質問用教師データとして登録するか否か決定すれば良い。   Furthermore, the main question teacher data registration unit 30 may be provided with a synonym function. Here, the synonym function is a function for proposing a synonym having the same meaning as a predetermined character string of the main question message. The synonym function may be any one that can be suggested as appropriate by using, for example, a synonym dictionary database. Specifically, as shown in FIG. 4, the synonym (specifically, “delivery charge”) is displayed for the character string of the specific main question message (specifically, “shipping charge”), and the operator What is necessary is just to be comprised so that a synonym can be selected by clicking etc. on a screen. Then, it may be determined whether or not the main question message newly created by adopting the synonym suggested by the synonym function is to be registered as the main question teacher data as described above.
このように、本発明のコミュニケーション支援装置では、種々の修正機能やサジェスト機能、類義語機能を付加することにより、明らかな誤りによるノイズを減らしたり、主質問用教師データのバリエーションを増やすことが可能となる。これにより、さらにAIエンジンの学習に用いるマスタデータの品質を向上させることが可能となる。なお、これらの修正については、高頻出なものについてはそのまま主質問用教師データとして登録したほうがAIエンジンに対しては適切なマスタデータとなり得るため、適宜更新されたマスタデータを用いてAIエンジンでシミュレーションすることで、主質問用教師データとして採用するか否か決定しても良い。   As described above, in the communication support apparatus of the present invention, by adding various correction functions, suggestion functions, and synonym functions, it is possible to reduce noise due to obvious errors or increase variations of teacher data for main questions. Become. This makes it possible to further improve the quality of master data used for learning of the AI engine. As for these corrections, it is more appropriate for master data to be registered as main question teacher data for those frequently appearing, so that it can be appropriate master data for the AI engine. It may be determined by simulation whether or not the data is adopted as the main question teacher data.
ここで、本発明のコミュニケーション支援装置では、主質問用教師データがある程度蓄積されるまでは、上述の通り、主質問決定部10では、オペレータによりチャット機能のルーム1内のメッセージのやり取りの中から主質問メッセージを決定すれば良いが、主質問用教師データの登録数が所望数となった以降は、オペレータを介さずに自動で主質問メッセージを決定することも可能である。即ち、主質問決定部10は、過去に主質問用教師データ登録部30により登録された主質問用教師データを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを決定することも可能である。例えば、主質問決定部10は、チャット機能のルーム1内の各メッセージと、主質問データベース3に蓄積されている主質問用教師データとを類否判定し、過去に登録された主質問用教師データと最も近いルーム1内のメッセージを主質問メッセージとして決定する。類否判定には、例えば、メッセージを多次元ベクトルである特徴ベクトルに変換して近似度を判定する手法や、メッセージがどの程度異なっているかを示すレーベンシュタイン距離を用いる手法等、従来の又は今後開発されるべきあらゆる手法が適用可能である。また、図2のオペレータ側の画面に、予め推定した主質問メッセージと思われるメッセージがチェックされた状態のチェックボックスを表示しても良い。そして、最終的に主質問メッセージとして決定するか否かはオペレータに一任することも可能である。   Here, in the communication support device of the present invention, until the main question teacher data is accumulated to some extent, as described above, in the main question determination unit 10, the operator exchanges messages in the chat function room 1. The main question message may be determined, but it is also possible to automatically determine the main question message without going through the operator after the registered number of main question teacher data reaches the desired number. That is, the main question determination unit 10 can also determine the current main question message by performing reverse lookup on the main question teacher data registered by the main question teacher data registration unit 30 in the past. For example, the main question determination unit 10 determines similarity between each message in the chat function room 1 and the main question teacher data stored in the main question database 3, and the main question teacher registered in the past. The message in the room 1 closest to the data is determined as the main question message. Similarity determination includes, for example, conventional or future methods such as a method of determining the degree of approximation by converting a message into a feature vector that is a multidimensional vector, and a method of using a Levenshtein distance indicating how different the message is Any approach that should be developed is applicable. In addition, a check box in a state where a message that seems to be a presumed main question message is checked may be displayed on the screen of the operator in FIG. And it is also possible to leave it to the operator as to whether or not to finally decide as the main question message.
また、主質問分類部20についても、主質問用教師データがある程度蓄積されるまでは、上述の通り、オペレータにより主質問メッセージの内容に応じて主質問メッセージを所定のラベルに分類すれば良いが、主質問用教師データの登録数が所望数となった以降は、オペレータを介さずに自動で主質問メッセージを所定のラベルに分類することも可能である。即ち、主質問分類部20は、過去に主質問用教師データ登録部30により登録される主質問用教師データが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルに分類することも可能である。例えば、主質問分類部20は、主質問決定部10により決定された主質問メッセージと、主質問データベース3に蓄積されている主質問用教師データの主質問メッセージとを類否判断し、過去に登録された主質問用教師データと最も近い主質問メッセージが分類された所定のラベルを、現在の主質問メッセージのラベルとして分類すれば良い。   Further, as to the main question classification unit 20, as described above, the main question message may be classified into a predetermined label according to the contents of the main question message until the main question teacher data is accumulated to a certain extent. After the registration number of the main question teacher data reaches the desired number, it is possible to automatically classify the main question message into a predetermined label without using an operator. That is, the main question classification unit 20 reverses the predetermined label into which the main question teacher data registered in the past by the main question teacher data registration unit 30 has been classified to reverse the current main question message. Classification into labels is also possible. For example, the main question classification unit 20 makes a similar judgment on the main question message determined by the main question determination unit 10 and the main question message of the main question teacher data accumulated in the main question database 3, A predetermined label in which the main question message closest to the registered main question teacher data is classified may be classified as the label of the current main question message.
これまでの説明では、本発明のコミュニケーション支援装置を主質問メッセージを決定し分類し、主質問用教師データとして登録する主に教師データ生成部分について説明した。しかしながら、本発明のコミュニケーション支援装置はこれに限定されない。図1を再度参照すると、本発明のコミュニケーション支援装置には、さらに、主回答決定部50と、主回答分類部60とが含まれている。   In the above description, the teaching data generation portion is mainly described in which the communication support device of the present invention determines and classifies the main question message and registers as the main question teacher data. However, the communication support device of the present invention is not limited to this. Referring again to FIG. 1, the communication support apparatus of the present invention further includes a main response determination unit 50 and a main response classification unit 60.
主回答決定部50は、チャット機能のルーム1内のメッセージのやり取りの中から、主回答メッセージを決定するものである。図2に示したオペレータ側の画面の例に示されるように、質問者と回答者の間での各メッセージに対して、主回答メッセージ(PA)を選択するための主回答チェックボックス12が設けられている。主回答チェックボックス12は、どのメッセージが主回答メッセージ(PA)なのかをオペレータが選択するためのものである。   The main response determination unit 50 determines a main response message from the exchange of messages in the chat function room 1. As shown in the example of the screen on the operator side shown in FIG. 2, a main response check box 12 for selecting a main response message (PA) is provided for each message between the requester and the respondent. It has been. The main answer check box 12 is used by the operator to select which message is the main answer message (PA).
主回答決定部50により決定される主回答メッセージは、次に主回答分類部60に渡される。主回答分類部60は、主回答決定部50により決定される主回答メッセージの内容に応じて、主回答メッセージを主質問分類部20により分類される所定のラベルに紐付けるものである。このラベルは、上述の通り、ラベルデータベース2に蓄積されているものである。例えば大・中・小項目に分かれているもので、具体的には、大項目としては、主質問メッセージが、問い合わせなのか苦情なのか、といった項目である。主回答分類部60では、この主質問分類部20により分類された所定のラベルに、主回答メッセージを例えばオペレータが紐付ければ良い。即ち、主質問分類部20で用いられるラベルを主回答分類部60でも用いることで、所定のラベルに対して、主質問メッセージと主回答メッセージがそれぞれ紐付けられることになる。   The main response message determined by the main response determination unit 50 is then passed to the main response classification unit 60. The main response classification unit 60 links the main response message to a predetermined label classified by the main question classification unit 20 according to the content of the main response message determined by the main response determination unit 50. As described above, this label is stored in the label database 2. For example, the item is divided into large, middle, and small items, and specifically, the main item is an item such as whether the main question message is an inquiry or a complaint. In the main response classification unit 60, for example, the operator may associate the main response message with the predetermined label classified by the main question classification unit 20. That is, by using the label used in the main question classifying unit 20 also in the main answer classifying unit 60, the main question message and the main answer message are respectively associated with the predetermined label.
このようにして主回答分類部60により分類された主回答メッセージは、主回答データベース5に蓄積されていく。   The main response messages classified by the main response classification unit 60 in this way are accumulated in the main response database 5.
また、主回答決定部50は、過去に主回答決定部50により決定された主回答メッセージを逆引きすることで、オペレータを介さずに自動で現在の主回答メッセージを決定することも可能である。例えば、主回答決定部50は、チャット機能のルーム1内の各メッセージと、主回答データベース5に蓄積されている主回答メッセージとを類否判定し、過去に登録された主回答メッセージと最も近いルーム1内のメッセージを主回答メッセージとして決定する。類否判定には、例えば、メッセージを多次元ベクトルである特徴ベクトルに変換して近似度を判定する手法や、メッセージがどの程度異なっているかを示すレーベンシュタイン距離を用いる手法等、従来の又は今後開発されるべきあらゆる手法が適用可能である。また、図2のオペレータ側の画面に、予め推定した主回答メッセージと思われるメッセージがチェックされた状態のチェックボックスを表示しても良い。そして、最終的に主回答メッセージとして決定するか否かはオペレータに一任することも可能である。   In addition, the main response determination unit 50 can also automatically determine the current main response message without going through the operator by reversely drawing the main response message previously determined by the main response determination unit 50. . For example, the main response determination unit 50 determines whether each message in the chat function room 1 and the main response message stored in the main response database 5 are similar, and is closest to the main response message registered in the past. The message in room 1 is determined as the main reply message. Similarity determination includes, for example, conventional or future methods such as a method of determining the degree of approximation by converting a message into a feature vector that is a multidimensional vector, and a method of using a Levenshtein distance indicating how different the message is Any approach that should be developed is applicable. In addition, a check box in a state where a message that seems to be a presumed main response message is checked may be displayed on the screen of the operator in FIG. And it is also possible to leave it to the operator as to whether or not to finally decide as the main response message.
さらに、主回答分類部60についても、オペレータを介さずに自動で主回答メッセージを所定のラベルに分類することも可能である。即ち、主回答分類部60は、過去に主回答分類部60により主回答メッセージが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主回答メッセージを所定のラベルに分類すれば良い。例えば、主回答分類部60は、主回答決定部50により決定された主回答メッセージと、主回答データベース5に蓄積されている主回答メッセージとを類否判断し、過去に登録された主回答メッセージと最も近い主回答メッセージが分類された所定のラベルを、現在の主回答メッセージのラベルとして分類すれば良い。   Furthermore, the main response classification unit 60 can also automatically classify the main response message into a predetermined label without using an operator. That is, the main response classification unit 60 may classify the current main response message into a predetermined label by reversing the predetermined label in which the main response message has been classified by the main response classification unit 60 in the past. For example, the main response classification unit 60 determines whether the main response message determined by the main response determination unit 50 and the main response message stored in the main response database 5 are similar, and the main response message registered in the past. A predetermined label in which the closest main response message is classified may be classified as a label of the current main response message.
本発明のコミュニケーション支援装置では、このように主回答メッセージについても所定のラベルと紐付けて主回答データベース5に蓄積されれば良い。AIエンジン4に主質問メッセージを入力すると、AIエンジン4は主質問用教師データに基づいて、入力された主質問メッセージに対する最適なラベルを出力する。この出力されたラベルを主回答データベース5に入力すれば、そのラベルに紐付けられた主回答メッセージを抽出することが可能となる。   In the communication support apparatus of the present invention, the main response message may be stored in the main response database 5 in association with a predetermined label. When the main question message is input to the AI engine 4, the AI engine 4 outputs an optimum label for the input main question message based on the main question teacher data. If the output label is input to the main response database 5, it is possible to extract the main response message linked to the label.
さらに、本発明のコミュニケーション支援装置には、標準回答分類部70と、回答者評価部80とが含まれても良い。これは、回答者であるオペレータのトレーニングに用いるものである。即ち、オペレータの回答を評価者が評価可能なシステムとしても良い。   Further, the communication support device of the present invention may include a standard response classification unit 70 and a respondent evaluation unit 80. This is used for training of an operator who is a respondent. That is, it is good also as a system which an evaluator can evaluate an operator's reply.
標準回答分類部70は、回答者を評価する評価者による所定の標準回答メッセージを主質問分類部20により分類される所定のラベルに紐付けるものである。即ち、標準回答分類部70は、評価者が模範的な回答メッセージと考える標準回答メッセージを、所定のラベルに紐付けるものである。このラベルは、上述の通り、ラベルデータベース2に蓄積されているものであり、例えば大・中・小項目に分かれているものである。具体的には、大項目としては、主質問メッセージが、問い合わせなのか苦情なのか、といった項目である。即ち、ラベルデータベース2に蓄積されたラベルは、主質問メッセージ、主回答メッセージ、標準回答メッセージにそれぞれ紐付いていることになる。   The standard answer classification unit 70 associates a predetermined standard answer message by an evaluator who evaluates the respondent with a predetermined label classified by the main question classification unit 20. That is, the standard response classification unit 70 associates a standard response message that the evaluator considers as an exemplary response message with a predetermined label. As described above, this label is stored in the label database 2 and is, for example, divided into large, middle, and small items. Specifically, the major items are items such as whether the main question message is an inquiry or a complaint. That is, the labels stored in the label database 2 are linked to the main question message, the main response message, and the standard response message, respectively.
回答者評価部80は、主質問分類部20により分類される共通のラベルにおいて、主回答分類部60により紐付けられた主回答メッセージと、標準回答分類部70により紐付けられた標準回答メッセージとの近似率を求め、回答者を評価するものである。即ち、回答者評価部80は、共通のラベルにおいて、回答者が回答した主回答メッセージを、評価者の標準回答メッセージと比較して評価するものである。主回答メッセージと標準回答メッセージとの近似率が高いほど、評価者が模範的と考える標準回答に近いと判断すれば良い。近似率は、例えばメッセージを多次元ベクトルである特徴ベクトルに変換して近似度を判定する手法や、メッセージがどの程度異なっているかを示すレーベンシュタイン距離を用いる手法等、従来の又は今後開発されるべきあらゆる手法が適用可能である。   In the common label classified by the main question classification unit 20, the respondent evaluation unit 80 associates the main response message related by the main response classification unit 60 with the standard response message related by the standard response classification unit 70. Is used to evaluate respondents. That is, the respondent evaluation unit 80 evaluates the main reply message answered by the respondent on the common label by comparing it with the standard reply message of the evaluator. It can be determined that the higher the approximation rate between the main response message and the standard response message, the closer to the standard response that the evaluator considers as an example. The approximation rate is developed in the past or in the future, such as a method for judging the degree of approximation by converting a message into a feature vector that is a multidimensional vector, a method using a Levenshtein distance indicating how different the message is All techniques should be applicable.
図5に、回答者評価部80における評価者側の画面の一例を示す。図示例は、同一ラベルにおける特定の回答者の回答メッセージをリストアップして表示した一例である。図示の通り、例えばこの画面には標準回答メッセージとの近似率に基づくスコアが回答メッセージ毎に表示されている。回答者評価部80は、評価者により、特定の回答者や特定のラベル、特定のキーワード等で検索してリストアップすることが可能であれば良い。これにより、評価者が回答者を適切に評価することが可能となる。また、評価者により、リストアップされた回答メッセージのスコアを適宜更新登録しても良い。   FIG. 5 shows an example of a screen on the evaluator side in the respondent evaluator 80. The illustrated example is an example in which the reply message of a specific respondent on the same label is listed and displayed. As shown in the figure, for example, a score based on the approximation rate with the standard reply message is displayed for each reply message on this screen. The respondent evaluation unit 80 only needs to be able to search and list by a specific respondent, a specific label, a specific keyword, or the like by the evaluator. This enables the evaluator to appropriately evaluate the respondent. Also, the score of the listed answer message may be updated and registered as appropriate by the evaluator.
このように、本発明のコミュニケーション支援装置は、評価者の支援システムとしても利用可能である。   Thus, the communication support device of the present invention can also be used as a support system for an evaluator.
さらに、本発明のコミュニケーション支援装置は、オペレータである回答者の訓練用にチャット機能のルーム内でのコミュニケーションを行う訓練システムとしても利用可能である。即ち、本発明のコミュニケーション支援装置は、さらに訓練用主質問メッセージ生成部90を具備しても良い。訓練用主質問メッセージ生成部90は、訓練用に主質問メッセージをチャット機能のルーム1内に生成するものである。訓練用の主質問メッセージは、過去に主質問用教師データ登録部30により登録された主質問用教師データを用いて生成されれば良い。具体的には、例えば所定のラベルを指定して、主質問用教師データを主質問データベース3から任意に抽出し、抽出された主質問用教師データを用いて主質問メッセージをチャット機能のルーム1内に生成する。そして、訓練を受ける回答者が、この主質問メッセージに回答することで、チャット機能のルーム1内でのコミュニケーションを行う。   Furthermore, the communication support apparatus of the present invention can also be used as a training system for performing communication within a room of a chat function for training of a respondent who is an operator. That is, the communication support apparatus of the present invention may further include a training main question message generation unit 90. The training main question message generator 90 generates a main question message in the chat function room 1 for training. The main question message for training may be generated using the main question teacher data registered by the main question teacher data registration unit 30 in the past. Specifically, for example, by specifying a predetermined label, the main question teacher data is arbitrarily extracted from the main question database 3, and the main question message is extracted using the extracted main question teacher data in the room 1 of the chat function. Generate within. And the respondent who receives training communicates in the room 1 of a chat function by answering this main question message.
本発明のコミュニケーション支援装置は、このような訓練システムとしても利用でき、回答者が回答したメッセージは、回答者評価部80にて、標準回答分類部70により紐付けられた標準回答メッセージとの近似率が求められ、適宜回答者を評価するように構成することも可能である。   The communication support apparatus of the present invention can also be used as such a training system, and the message answered by the respondent is approximated to the standard answer message linked by the standard answer classification unit 70 in the respondent evaluation unit 80. It is also possible to configure such that a rate is required and respondents are evaluated appropriately.
なお、本発明のコミュニケーション支援装置は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。また、図示例の具体的なメッセージや分類当はあくまでも説明上記載したものであり、これらの例に本願発明が限定されるべきではない。   Note that the communication support device of the present invention is not limited to the above illustrated example, and it goes without saying that various changes can be made without departing from the scope of the present invention. In addition, the specific messages and classifications in the illustrated examples are merely described for explanation, and the present invention should not be limited to these examples.
1 ルーム
2 ラベルデータベース
3 主質問データベース
4 AIエンジン
5 主回答データベース
10 主質問決定部
11 主質問チェックボックス
12 主回答チェックボックス
20 主質問分類部
30 主質問用教師データ登録部
50 主回答決定部
60 主回答分類部
70 標準回答分類部
80 回答者評価部
90 訓練用主質問メッセージ生成部
1 room 2 label database 3 main question database 4 AI engine 5 main answer database 10 main question decision section 11 main question check box 12 main answer check box 20 main question classification section 30 main question teacher data registration section 50 main answer determination section 60 Main answer classification part 70 Standard answer classification part 80 Respondent evaluation part 90 Main question message generation part for training

Claims (11)

  1. 質問者と回答者との間のチャット機能のルーム内でのコミュニケーションにおけるAIエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うためのコミュニケーション支援装置であって、該コミュニケーション支援装置は、
    チャット機能のルーム内のメッセージのやり取りの中から、主質問メッセージを決定する主質問決定部と、
    前記主質問決定部により決定される主質問メッセージの内容に応じて主質問メッセージを所定のラベルに分類する主質問分類部と、
    前記主質問分類部により分類される主質問メッセージを所定のラベルにおける主質問用教師データとして登録するか否か決定する主質問用教師データ登録部と、
    を具備することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
    A communication support apparatus for creating master data used for learning of an AI engine in communication in a room of a chat function between a requester and a respondent, the communication support apparatus comprising:
    A main question determination unit that determines the main question message from the exchange of messages in the chat function room,
    A main question classifying unit for classifying the main question message into a predetermined label according to the content of the main question message determined by the main question determining unit;
    A main question teacher data registration unit for determining whether or not to register a main question message classified by the main question classification unit as main question teacher data in a predetermined label;
    A communication support apparatus comprising:
  2. 請求項1に記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージを修正可能な修正機能を有し、修正された主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定することを特徴とするコミュニケーション支援装置。   The communication support apparatus according to claim 1, wherein the main question teacher data registration unit has a correction function capable of correcting the main question message classified by the main question classification unit, and the corrected main question message is mainly A communication support apparatus for determining whether or not to register as question teacher data.
  3. 請求項1又は請求項2に記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージの修正案を提案可能なサジェスト機能を有し、提案された主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定することを特徴とするコミュニケーション支援装置。   The communication support apparatus according to claim 1 or 2, wherein the main question teacher data registration unit has a suggestion function capable of proposing a correction proposal of the main question message classified by the main question classification unit, A communication support apparatus for determining whether or not to register the main question message as main question teacher data.
  4. 請求項1乃至請求項3の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージの所定の文字列の類義語を提案可能な類義語機能を有し、提案された類義語を用いた主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定することを特徴とするコミュニケーション支援装置。   4. The communication support device according to claim 1, wherein the main question teacher data registration unit can propose synonyms of a predetermined character string of the main question message classified by the main question classification unit. A communication support apparatus having a synonym function and determining whether or not a main question message using the proposed synonym is to be registered as teacher data for a main question.
  5. 請求項1乃至請求項4の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問決定部は、過去に主質問用教師データ登録部により登録された主質問用教師データを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを決定することを特徴とするコミュニケーション支援装置。   The communication support device according to any one of claims 1 to 4, wherein the main question determination unit reversely reverses the main question teacher data registered by the main question teacher data registration unit in the past, A communication support apparatus characterized by determining a current main question message.
  6. 請求項1乃至請求項5の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問分類部は、過去に主質問用教師データ登録部により登録される主質問用教師データが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルに分類することを特徴とするコミュニケーション支援装置。   6. The communication support device according to claim 1, wherein the main question classification unit is a predetermined label in which main question teacher data registered by the main question teacher data registration unit is classified in the past. A communication support apparatus, which classifies a current main question message into a predetermined label by reversely extracting.
  7. 請求項1乃至請求項6の何れかに記載のコミュニケーション支援装置であって、さらに、チャット機能のルーム内のメッセージのやり取りの中から、主回答メッセージを決定する主回答決定部と、
    前記主回答決定部により決定される主回答メッセージの内容に応じて、主回答メッセージを主質問分類部により分類される所定のラベルに紐付ける主回答分類部と、
    を具備することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
    The communication support apparatus according to any one of claims 1 to 6, further comprising: a main response determination unit that determines a main response message from among messages exchanged in a room of the chat function;
    In accordance with the content of the main response message determined by the main response determination unit, a main response classification unit that links the main response message to a predetermined label classified by the main question classification unit;
    A communication support apparatus comprising:
  8. 請求項7に記載のコミュニケーション支援装置であって、さらに、
    回答者を評価する評価者による所定の標準回答メッセージを主質問分類部により分類される所定のラベルに紐付ける標準回答分類部と、
    前記主質問分類部により分類される共通のラベルにおいて、主回答分類部により紐付けられた主回答メッセージと、標準回答分類部により紐付けられた標準回答メッセージとの近似率を求め、回答者を評価する回答者評価部と、
    を具備することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
    The communication support device according to claim 7, further comprising:
    A standard response classification unit that associates a predetermined standard response message by an evaluator who evaluates a respondent with a predetermined label classified by the main question classification unit;
    In the common label classified by the main question classification unit, an approximate ratio of the main response message linked by the main response classification unit and the standard response message linked by the standard response classification unit is obtained, The respondent evaluation department to evaluate,
    A communication support apparatus comprising:
  9. 請求項7又は請求項8の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主回答決定部は、過去に主回答決定部により決定された主回答メッセージを逆引きすることで、現在の主回答メッセージを決定することを特徴とするコミュニケーション支援装置。   9. The communication support apparatus according to claim 7, wherein the main response determination unit reverses the main response message determined by the main response determination unit in the past to obtain the current main response message. Communication support device characterized by determining
  10. 請求項7乃至請求項8の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主回答分類部は、過去に主回答決定部により主回答メッセージが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルに分類することを特徴とするコミュニケーション支援装置。   The communication support apparatus according to any one of claims 7 to 8, wherein the main response classification unit reverses a predetermined label by which the main response message is classified by the main response determination unit in the past, The main question message is classified into a predetermined label.
  11. 請求項7乃至請求項10の何れかに記載のコミュニケーション支援装置であって、さらに、訓練用にチャット機能のルーム内でのコミュニケーションを行うために、過去に主質問用教師データ登録部により登録された主質問用教師データを用いて訓練用に主質問メッセージをチャット機能のルーム内に生成する訓練用主質問メッセージ生成部を具備することを特徴とするコミュニケーション支援装置。   The communication support device according to any one of claims 7 to 10, further registered in the past by a main question teacher data registration unit to perform communication in a chat function room for training. A communication support apparatus comprising a training main question message generation unit for generating a main question message in a room of a chat function for training using the main question teacher data.
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002049786A (en) * 2000-05-26 2002-02-15 Lealcom Kk Method for mediating information exchange
JP2003058464A (en) * 2001-06-06 2003-02-28 Neogenesis Corp Question-answer system
JP2005302000A (en) * 2004-03-18 2005-10-27 Yafoo Japan Corp Device, method and program for retrieving knowledge
WO2006085661A1 (en) * 2005-02-08 2006-08-17 Nec Corporation Question answering data edition device, question answering data edition method, and question answering data edition program
JP2011103018A (en) * 2009-11-10 2011-05-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Question answering device, question answering method and question answering program
US20140229408A1 (en) * 2013-02-14 2014-08-14 24/7 Customer, Inc. Categorization of user interactions into predefined hierarchical categories
JP2015052811A (en) * 2013-08-05 2015-03-19 求 藤川 Information management system, information management program, information management method, information management device, and recording medium
JP2017153078A (en) * 2016-02-24 2017-08-31 Line株式会社 Artificial intelligence learning method, artificial intelligence learning system, and answer relay method

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002049786A (en) * 2000-05-26 2002-02-15 Lealcom Kk Method for mediating information exchange
JP2003058464A (en) * 2001-06-06 2003-02-28 Neogenesis Corp Question-answer system
JP2005302000A (en) * 2004-03-18 2005-10-27 Yafoo Japan Corp Device, method and program for retrieving knowledge
WO2006085661A1 (en) * 2005-02-08 2006-08-17 Nec Corporation Question answering data edition device, question answering data edition method, and question answering data edition program
JP4924950B2 (en) * 2005-02-08 2012-04-25 日本電気株式会社 Question answering data editing device, question answering data editing method, question answering data editing program
JP2011103018A (en) * 2009-11-10 2011-05-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Question answering device, question answering method and question answering program
US20140229408A1 (en) * 2013-02-14 2014-08-14 24/7 Customer, Inc. Categorization of user interactions into predefined hierarchical categories
JP2015052811A (en) * 2013-08-05 2015-03-19 求 藤川 Information management system, information management program, information management method, information management device, and recording medium
JP2017153078A (en) * 2016-02-24 2017-08-31 Line株式会社 Artificial intelligence learning method, artificial intelligence learning system, and answer relay method

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