JP2019215857A - 自然言語問合せを処理するための深層学習技法ベースの多目的会話型エージェント - Google Patents
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Abstract
Description
一実施形態では、IADフレームワーク308は、あり得るユーザ意図を予測するための2つのタイプのモデル、シンプル意図モデル(Simple Intent Model)およびアドバンス意図モデル(Advance Intent Model)を可能にする。モデルは、1つまたは複数のトレーニング・データセットを入力としてとる。1つまたは複数のトレーニング・データセットは、問合せの意味論的に類似のセットのセットと、問合せの意味論的に類似のセットに対応する返答のセットとを含む。一実施形態では、モデルは、意図ID siのセットである、D={s1,s2......si}として表現されるトレーニング・データをとる。上述のように、各意図ID siは、
データの量が限られており、データが低い意図ID間類似度(inter−intent ID similarity)を有するとき、すなわち、任意の2つの異なる意図IDに属する(自然言語問合せのセットの中の)1つまたは複数の自然言語問合せ間のテキスト類似度が低いとき、シンプル意図モデルが実装される。一実施形態では、量は、意図IDの数と意図IDにおける問合せの数とを指す。テキスト類似度に基づくモデル、すなわち、シンプル意図モデルは、そのような状況下で好適である。問合せのペアの間の1つまたは複数の類似度を見つけるためにシーケンサーマッチャー(Sequencer Matcher)技法が実装され得、これは、以下の式に示されているように各問合せを文字のシーケンスと見なす。シーケンサーマッチャー技法は、シンプル意図モデルを実装しながらスペル・ミスに対するロバストネスを可能にする。
表1
提案される開示は、意図の数が高く、2つの異なるIDの1つまたは複数の自然言語問合せ、たとえば、「次の金曜日と月曜日に休暇をとった場合、週末もカウントされますか?」間で多くの単語が共通であると決定すると、高レベル意図識別技法を提供する。
s=argmaxP(si|x)
si∈D
Claims (16)
- 自然言語問合せを処理するための深層学習技法ベースの多目的会話型エージェントの方法であって、前記方法が、プロセッサ実装ステップであって、
1つまたは複数のハードウェア・プロセッサによって、ダイアログ状態マネージャ(DSM)、マルチレベル意図識別構成要素、エージェント・マネージャ、複数の1次エージェント、意図−行為−ダイアログ(IAD)フレームワーク、問合せ−更新−関与(QUE)フレームワーク、知識グラフ更新−自然言語(KGU−NL)エージェント、知識グラフ関与エージェント、複数の補助エージェント、および知識グラフ更新エージェントからなる複数の構成要素を定義するステップであって、前記複数の構成要素の中の各構成要素が1つまたは複数の多目的会話型エージェントを備える、定義するステップ(201)と、
予期される自然言語ユーザ問合せのセットに基づいて、1つまたは複数のアプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)によって前記複数の構成要素を論理的に統合するステップ(202)と、
論理的に統合された前記複数の構成要素によって、複数のソースから自然言語問合せのセットを受信するステップ(203)と、
自然言語問合せの前記セットに基づいて、複数のステップを実施するステップであって、前記複数のステップは、
(i)前記DSMを使用することによって前記1つまたは複数の多目的会話型エージェントの中の少なくとも1つの多目的会話型エージェントを識別するステップであって、前記識別された多目的会話型エージェントが前記IADフレームワークまたは前記QUEフレームワークのいずれかに対応する、識別するステップ(204(i))と、
(ii)1つまたは複数の深層学習技法を使用することによって、分類されていない自然言語問合せのセットの中のユーザ問合せに対してあり得るユーザ意図を予測するステップ(204)(ii)と
を含む、実施するステップ(204)と、
前記予測されたユーザ意図および前記識別された多目的会話型エージェントに基づいて、
(i)前記識別された多目的会話型エージェントが前記IADフレームワークに対応していると決定すると、応答の複数のあらかじめ定義されたセットの中の応答の1つまたは複数のあらかじめ定義されたセットを選択するか、または、綿密な情報を抽出するためにユーザを関与させるか、または、前記綿密な情報を1つまたは複数の外部サービスに通信するために外部APIを呼び出すステップであって、応答の前記1つまたは複数のあらかじめ定義されたセットと前記綿密な情報とが自然言語問合せの前記セットに対応する、選択するかまたは関与させるかまたは呼び出すステップ(205(i))、あるいは
(ii)前記識別された多目的会話型エージェントが前記QUEフレームワークに対応していると決定すると、リカレント・ニューラル・ネットワーク技法を実装することによって会話の1つまたは複数のカテゴリーを識別するために自然言語問合せの前記セットの中の問合せを分類するステップ(205(ii))、および
(iii)前記分類された問合せに基づいて、
(a)1つまたは複数の知識グラフに問い合わせて、自然言語問合せの前記セットに対応する応答の第1のセットを生成するステップ(205(iii)(a))、または
(b)前記KGU−NLエージェントによって、前記1つまたは複数の知識グラフを更新して、自然言語問合せの前記セットに対応する応答の第2のセットを生成するステップ(205(iii)(b))のうちの1つを実施するステップ、
のうちの1つを実施するステップ(205)と
のプロセッサ実装ステップを含む方法。 - 前記論理的な統合が、予期される自然言語ユーザ問合せの前記セットに基づいて、前記自然言語問合せを処理するために前記複数の構成要素と前記1つまたは複数の多目的会話型エージェントとを階層的に定義するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記定義された複数の構成要素が、1つまたは複数のトレーニング・データセットに基づいて、自然言語問合せの前記処理を可能にするために1人または複数のユーザのための複数の推奨される質問を自動生成するための自動提案機構をさらに備える、請求項2に記載の方法。
- 前記1つまたは複数のトレーニング・データセットが、問合せの意味論的に類似のセットのセットと、問合せの前記意味論的に類似のセットに対応する返答のセットとを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記1つまたは複数の知識グラフが、前記知識グラフ関与エージェントによって1人または複数のユーザから取得された情報のセットに基づいて、前記知識グラフ更新エージェントによって更新され、情報の前記セットが自然言語問合せの前記処理に対応する、請求項1に記載の方法。
- 情報の前記セットが、積極的ユーザ関与によって、または前記知識グラフ関与エージェントによる前記1つまたは複数の知識グラフに対応する情報の分析によってのいずれかで、前記1人または複数のユーザから取得される、請求項5に記載の方法。
- 応答の前記第1のセットを生成する前記ステップが、
(i)転置インデックス・ベースの探索技法によって、前記1つまたは複数の知識グラフに対応する1つまたは複数のエンティティを前記分類された問合せに対応する1つまたは複数のフレーズとマッピングするステップと、
(ii)前記マッピングに基づいて、応答の前記第1のセットを生成するために前記1つまたは複数の知識グラフをトラバースするステップと
を含む、請求項1に記載の方法。 - 応答の前記第2のセットが、自然言語問合せの前記セットに対応する前記綿密な情報を抽出するために前記ユーザを関与させることによって、またはインターフェースによってコマンドのセットを実行することによってのいずれかで生成される、請求項1に記載の方法。
- 自然言語問合せを処理するための深層学習技法ベースの多目的会話型エージェントのためのシステム(100)であって、
命令を記憶するメモリ(102)と、
1つまたは複数の通信インターフェース(106)と、
前記1つまたは複数の通信インターフェース(106)を介して前記メモリ(102)に結合された1つまたは複数のハードウェア・プロセッサ(104)と、
を備え、前記1つまたは複数のハードウェア・プロセッサ(104)は、
ダイアログ状態マネージャ(DSM)(302)、マルチレベル意図識別構成要素(303)、エージェント・マネージャ(304)、複数の1次エージェント(306)、意図−行為−ダイアログ(IAD)フレームワーク(308)、問合せ−更新−関与(QUE)フレームワーク(314)、知識グラフ更新−自然言語(KGU−NL)エージェント(316)、知識グラフ関与エージェント(317)、複数の補助エージェント(319)、および知識グラフ更新エージェント(321)からなる複数の構成要素を定義することであって、前記複数の構成要素の中の各構成要素が1つまたは複数の多目的会話型エージェントを備える、定義することと、
予期される自然言語ユーザ問合せのセットに基づいて、1つまたは複数のアプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)によって前記複数の構成要素を論理的に統合することと、
論理的に統合された前記複数の構成要素によって、複数のソースから自然言語問合せのセットを受信することと、
自然言語問合せの前記セットに基づいて、複数のステップを実施することであって、前記複数のステップは、
(i)前記DSM(302)を使用することによって前記1つまたは複数の多目的会話型エージェントの中の少なくとも1つの多目的会話型エージェントを識別するステップであって、前記識別された多目的会話型エージェントが前記IADフレームワーク(308)または前記QUEフレームワーク(314)のいずれかに対応する、識別するステップと、
(ii)1つまたは複数の深層学習技法を使用することによって、分類されていない自然言語問合せのセットの中のユーザ問合せに対してあり得るユーザ意図を予測するステップと
を含む、実施することと、
前記予測されたユーザ意図および前記識別された多目的会話型エージェントに基づいて、
(i)前記識別された多目的会話型エージェントが前記IADフレームワーク(308)に対応していると決定すると、応答の複数のあらかじめ定義されたセットの中の応答の1つまたは複数のあらかじめ定義されたセットを選択するか、または、綿密な情報を抽出するためにユーザを関与させるか、または、前記綿密な情報を1つまたは複数の外部サービス(318)に通信するために外部APIを呼び出すことであって、応答の前記1つまたは複数のあらかじめ定義されたセットと前記綿密な情報とが自然言語問合せの前記セットに対応する、選択するかまたは関与させるかまたは呼び出すこと、あるいは
(ii)前記識別された多目的会話型エージェントが前記QUEフレームワーク(314)に対応していると決定すると、リカレント・ニューラル・ネットワーク技法を実装することによって会話の1つまたは複数のカテゴリーを識別するために自然言語問合せの前記セットの中の問合せを分類すること、および
(iii)前記分類された問合せに基づいて、
(a)1つまたは複数の知識グラフ(322)に問い合わせて、自然言語問合せの前記セットに対応する応答の第1のセットを生成すること、または
(b)前記KGU−NLエージェント(316)によって、前記1つまたは複数の知識グラフ(322)を更新して、自然言語問合せの前記セットに対応する応答の第2のセットを生成することのうちの1つを実施すること
のうちの1つを実施することと
を行うように前記命令によって構成される、
システム(100)。 - 前記論理的な統合が、予期される自然言語ユーザ問合せの前記セットに基づいて、前記自然言語問合せを処理するために前記複数の構成要素と前記1つまたは複数の多目的会話型エージェントとを階層的に定義することを含む、請求項9に記載のシステム(100)。
- 前記定義された複数の構成要素が、1つまたは複数のトレーニング・データセットに基づいて、自然言語問合せの前記処理を可能にするために1人または複数のユーザのための複数の推奨される質問を自動生成するための自動提案機構(305)をさらに備える、請求項10に記載のシステム(100)。
- 前記1つまたは複数のトレーニング・データセットが、問合せの意味論的に類似のセットのセットと、問合せの前記意味論的に類似のセットに対応する返答のセットとを含む、請求項11に記載のシステム(100)。
- 前記1つまたは複数のハードウェア・プロセッサ(104)が、1人または複数のユーザから取得された情報のセットに基づいて前記知識グラフ更新エージェント(321)を実装することによって前記1つまたは複数の知識グラフ(322)を更新するように構成され、情報の前記セットが自然言語問合せの前記処理に対応し、情報の前記セットが前記知識グラフ関与エージェント(317)を使用して取得される、請求項9に記載のシステム(100)。
- 情報の前記セットが、積極的ユーザ関与によって、または前記知識グラフ関与エージェント(317)による前記1つまたは複数の知識グラフ(322)に対応する情報の分析によってのいずれかで、前記1人または複数のユーザから取得される、請求項13に記載のシステム(100)。
- 前記1つまたは複数のハードウェア・プロセッサ(104)が、
(i)転置インデックス・ベースの探索技法によって、前記1つまたは複数の知識グラフ(322)に対応する1つまたは複数のエンティティを前記分類された問合せに対応する1つまたは複数のフレーズとマッピングすることと、
(ii)前記マッピングに基づいて、応答の前記第1のセットを生成するために前記1つまたは複数の知識グラフ(322)をトラバースすることと
によって応答の前記第1のセットを生成するように構成された、請求項9に記載のシステム(100)。 - 前記1つまたは複数のハードウェア・プロセッサ(104)が、自然言語問合せの前記セットに対応する前記綿密な情報を抽出するために前記ユーザを関与させることによって、またはインターフェースによってコマンドのセットを実行することによってのいずれかで応答の前記第2のセットを生成するように構成された、請求項9に記載のシステム。
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