JP2020013514A - 検索装置、検索方法及び検索プログラム - Google Patents

検索装置、検索方法及び検索プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2020013514A
JP2020013514A JP2018137236A JP2018137236A JP2020013514A JP 2020013514 A JP2020013514 A JP 2020013514A JP 2018137236 A JP2018137236 A JP 2018137236A JP 2018137236 A JP2018137236 A JP 2018137236A JP 2020013514 A JP2020013514 A JP 2020013514A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sentence
synonym
question
synonyms
words
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.)
Granted
Application number
JP2018137236A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7172226B2 (ja
Inventor
尚也 鬼頭
Naoya Kito
尚也 鬼頭
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.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh 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
Application filed by Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP2018137236A priority Critical patent/JP7172226B2/ja
Priority to EP19185870.3A priority patent/EP3598320B1/en
Priority to US16/515,242 priority patent/US11531816B2/en
Publication of JP2020013514A publication Critical patent/JP2020013514A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7172226B2 publication Critical patent/JP7172226B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • G06F16/3332Query translation
    • G06F16/3338Query expansion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/30Semantic analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/242Query formulation
    • G06F16/243Natural language query formulation
    • 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
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/02Input arrangements using manually operated switches, e.g. using keyboards or dials
    • G06F3/023Arrangements for converting discrete items of information into a coded form, e.g. arrangements for interpreting keyboard generated codes as alphanumeric codes, operand codes or instruction codes
    • G06F3/0233Character input methods
    • G06F3/0237Character input methods using prediction or retrieval techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/205Parsing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/237Lexical tools
    • G06F40/247Thesauruses; Synonyms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/279Recognition of textual entities
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/02User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail using automatic reactions or user delegation, e.g. automatic replies or chatbot-generated messages

Landscapes

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

Abstract

【課題】対応可能な類義語の数が制限されている場合であっても、高精度な検索が可能な検索装置を提供する。【解決手段】分割部が、過去に入力された第1の文章を単語に分割すると共に、新たに入力された第1の文章を単語に分割する。検索部は、分割部で分割された、新たに入力された第1の文章の単語に対応する類義語を、過去に入力された第1の文章から分割された単語に対応する類義語を、単語の出現頻度順に、複数の単語のそれぞれに対応する類義語が記憶された類義語記憶部から選択して記憶した選択類義語記憶部から検出する。そして、検索部は、検出した類義語及び新たに入力された第1の文章の単語に基づいて、新たに入力された第1の文章に対応する第2の文章を、過去に入力された第1の文章に対応する第2の文章が記憶された第2の文章記憶部から検索する。【選択図】図1

Description

本発明は、検索装置、検索方法及び検索プログラムに関する。
今日において、ユーザから入力されたテキスト、音声又は画像のパターン認識をクラウド経由で行い、会話、質問に対する回答、機器制御等を行う、いわゆるチャットボットが知られている。このチャットボットとしては、決められたシナリオに基づいて選択式で会話を行う選択肢型のチャットボット、登録された単語及び登録された単語に対する応答を行う辞書型のチャットボット、会話ログを用いて文脈に近い応答を行うログ型のチャットボット等が知られている。
また、特許文献1(特開2016−21136号公報)には、ペアとなる各語の類似度を計算し、計算値が高い語を類義語として類義語辞書に登録する類義語辞書作成装置が開示されている。
ここで、チャットボット等の検索装置は、ユーザから入力された例えば質問を認識し、この認識結果に基づいて辞書等を参照して回答等を返信する。辞書を参照する際に、ユーザの質問に含まれる単語の類義語も用いて辞書を参照できれば、ユーザの質問に合致する確率の高い回答を辞書から検索可能とすることができる。また、登録されている類義語の数が多いほど、ユーザの質問に合致する確率の高い回答を辞書から検索可能とすることができる。
しかし、検索装置に用いられている検索エンジンは、例えば対応可能な類義語の数が1万語等のように、対応可能な類義語数が制限されていることがある。対応可能な類義語の数に制限があるということは、ユーザの質問に基づいて辞書を参照する際に用いることが可能な類義語の数が制限され、牽いてはユーザの質問に合致する回答の検索精度の向上も制限されることを意味する。
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、対応可能な類義語の数が制限されている場合であっても、検索精度の向上を図ることができるような検索装置、検索方法及び検索プログラムの提供を目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、過去に入力された第1の文章に対応する第2の文章が記憶された第2の文章記憶部と、過去に入力された第1の文章を単語に分割すると共に、新たに入力された第1の文章を単語に分割する分割部と、複数の単語のそれぞれに対応する類義語が記憶された類義語記憶部から、過去に入力された第1の文章から分割された単語に対応する類義語を、単語の出現頻度順に選択して記憶する選択類義語記憶部と、分割部で分割された、新たに入力された第1の文章から分割された単語に対応する類義語を選択類義語記憶部から検出し、検出した類義語及び新たに入力された第1の文章の単語に基づいて、新たに入力された第1の文章に対応する第2の文章を、第2の文章記憶部から検索する検索部とを有する。
本発明によれば、対応可能な類義語の数が制限されている場合であっても、検索精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
図1は、実施の形態のチャットボットシステムのシステム構成図である。 図2は、実施の形態のチャットボットシステムに設けられている検索サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。 図3は、実施の形態のチャットボットシステムの全体的な動作を概略的に示す図である。 図4は、顧客用類義語DBの更新動作を詳細に説明するためのシーケンス図である。 図5は、質問DBに記憶されている質問及び回答の一例を示す図である。 図6は、解析部から得られた解析結果の一例を示す図である。 図7は、類義語DBに記憶されている類義語の一例を示す図である。 図8は、質問IDと類義語IDが関連付けされて質問類義語DBに登録されている様子を示す図である。 図9は、顧客用類義語DBに登録された類義語を示す図である。 図10は、ユーザの質問に回答するまでの動作の流れを示すフローチャートである。 図11は、実施の形態のチャットボットシステムにおける、検索方法の選択メニューが表示されたチャット画面の一例を示す図である。 図12は、図10のフローチャートのサブルーチンとなるフローチャートである。 図13は、図10のフローチャートの他のサブルーチンとなるフローチャートである。 図14は、実施の形態のチャットボットシステムにおける、カテゴリから質問を選択する場合のチャット画面の一例を示す図である。 図15は、実施の形態のチャットボットシステムにおける、よくある質問の中から、所望の質問を選択する場合のチャット画面の一例を示す図である。
以下、検索装置、検索方法及び検索プログラムの適用例となる実施の形態のチャットボットシステムを説明する。
(システム構成)
図1は、実施の形態のチャットボットシステムのシステム構成図である。この図1に示すように、実施の形態のチャットボットシステムは、検索サーバ装置1、管理者のパーソナルコンピュータ装置(管理者PC)2、及び、ユーザのパーソナルコンピュータ装置(ユーザPC)3を、例えばインターネット(又は、LAN(Local Area Network))等のネットワーク(NW)4を介して相互に接続して構成されている。
検索サーバ装置1は、受付部11、解析部12、類義語更新部13、検索エンジン15、問い合わせ履歴データベース(問い合わせ履歴DB)16、及び、質問類義語データベース(質問類義語DB)17を有している。また、検索サーバ装置1は、類義語データベース(類義語DB)18、質問データベース(質問DB)19、対話シナリオデータベース(対話シナリオDB)20、及び、顧客用類義語データベース(顧客用類義語DB)21有している。
質問DB19は、第2の文章記憶部の一例である。解析部12は、分割部の一例である。類義語DB18は、類義語記憶部の一例である。顧客用類義語DB21は、選択類義語記憶部の一例である。検索エンジン15は、検索部の一例である。
受付部11は、通信部であり、ネットワーク4を介して、管理者PC2及びユーザPC3の間で通信を行う。また、受付部11は、ユーザPC3からの質問及び管理者PC2からの顧客用類義語DB21の更新要求等の受け付けを行う。解析部12は、ユーザPC3からの質問等を複数の単語に分割する、いわゆる形態素解析を行う。類義語更新部14は、管理者PC2からの更新要求に応じて、類義語DB18に記憶されている例えば10万語の類義語のうち、ユーザの質問で用いられる回数の多い単語に対応する例えば1万語の類義語を選択して顧客用類義語DB21に登録する。
検索エンジン15は、対話シナリオDB20に記憶されているシナリオ、及び、顧客用類義語DB21に登録された類義語等を参照して、ユーザの質問に対応する回答を質問DB19から検索し、ユーザPC3に送信する。これにより、検索エンジン15は、ユーザとの間で、例えばテキスト等による会話(チャット)を実現する。なお、検索エンジン15が対応可能な類義語の数は、検索エンジン15の仕様により、例えば1万語に制限されているものとする。ユーザの質問は第1の文章の一例であり、この質問に対する回答は第2の文章の一例である。
問い合わせ履歴DB16には、ユーザからの質問(問い合わせ)の履歴が記憶される。質問類義語DB17は、ユーザからの質問に含まれている単語に関連する、類義語DB18に記憶されている類義語を関連付けて記憶する。類義語DB18には、例えば10万語の類義語が記憶されている。後述するが、類義語DB18に記憶されている10万語の類義語のうち、ユーザの質問等に含まれることが多い単語に関連する1万語の類義語が選択されて、検索エンジン15に登録されるようになっている。
質問DB19には、ユーザからの質問、及び、各質問に対する回答が関連付けられて記憶されている。対話シナリオDB20には、ユーザからの入力に対応する会話形式のシナリオ情報が記憶されている。顧客用類義語DB21には、類義語DB18に記憶されている10万語の類義語のうち、ユーザの質問等に含まれていた数が多い単語に関連する1万語の類義語が選択的に登録される。
(検索サーバ装置のハードウェア構成)
図2は、検索サーバ装置1のハードウェア構成を示す図である。この図2に示すように、検索サーバ装置1は、CPU(Central Processing Unit)21、ROM(Read Only Memory)22、RAM(Random Access Memory)23、HDD(Hard Disk Drive)24、操作インタフェース(操作I/F)、及び、通信部26を有している。
HDD24には、検索プログラムが記憶されている。後述するように、CPU21は、この検索プログラムに基づいて、検索サーバ装置1に対する類義語の登録制御及び更新制御を行う。また、HDD24には、問い合わせ履歴DB16〜顧客用類義語DB21が設けられている。
なお、この実施の形態の説明では、問い合わせ履歴DB16〜顧客用類義語DB21は、検索サーバ装置1のHDD24に設けられていることとした。しかし、問い合わせ履歴DB16〜顧客用類義語DB21のうち、一部又は全部を、検索サーバ装置1が通信可能な、検索サーバ装置1外のネットワーク4上に設けてもよい。
ROM22は、検索サーバ装置1のOS(オペレーションシステム)等が記憶されている。CPU21は、検索プログラムに基づいて、受付部11、解析部12、類似語更新部14及び検索エンジン15をRAM23に展開し、実行する。操作I/F25には、必要に応じてキーボード及びマウス装置等の入力装置が接続される。通信部26は、ネットワーク4を介して管理者PC2及びユーザPC3の間で通信を行う。
(全体動作)
図3は、実施の形態のチャットボットシステムの全体的な動作を概略的に示す図である。この図3において、検索サーバ装置1に対する類義語の登録又は更新を行う場合、管理者は、管理者PC2を介して検索サーバ装置1に対して類義語の登録要求又は更新要求を行う(ステップS1)。この要求を受信すると、検索サーバ装置1は、質問DB19に記憶されているユーザからの質問に含まれる単語を解析すると共に、解析した単語に対応する類義語を、10万語登録されている類義語DB18から検索する。そして、検索サーバ装置1は、解析した単語のうち、出現頻度が高い順に、単語と類義語との組を1万組選択して質問類義語テーブルを作成する(ステップS2)。
すなわち、検索サーバ装置1は、出現頻度が一番高い単語と、この単語に対応する類義語を類義語DB18から検索して質問類義語テーブルに登録し、出現頻度が二番目に高い単語と、この単語に対応する類義語を類義語DB18から検索して質問類義語テーブルに登録し、出現頻度が三番目に高い単語と、この単語に対応する類義語を類義語DB18から検索して質問類義語テーブルに登録する動作を1万回繰り返し行う。これにより、類義語DB18に10万語登録されている類義語のうち、単語の出現頻度順に選択された1万語の類義語が、質問類義語テーブルに登録されることとなる。
次に、検索サーバ装置1は、形成した質問類義語テーブルを質問類義語DB17に記憶させる。質問類義語DB17は、現在、登録されている類義語を管理者が確認するための情報である。すなわち、管理者PC2を介して登録済みの類義語の表示要求がされた際に、検索サーバ装置1の類似語更新部14が、質問類義語DB17に登録されている質問類義語テーブルを読み出し、受付部11を介して管理者PC2に送信する。これにより、管理者は、管理者PC2を介して、現在登録されている類義語を確認することができる。
また、検索サーバ装置1は、形成した質問類義語テーブルを顧客用類義語DB21に記憶させると共に、検索エンジン15に対して、顧客用類義語DB21に対する類義語の登録が完了し、参照することが可能となったことを示す通知(登録)を行う(ステップS4)。
検索エンジン15は、ユーザからの質問を受け付けると(ステップS5)、受け付けた質問に含まれる単語及び類義語を顧客用類義語DB21から検索し、顧客用類義語DB21から検索した単語及び類義語に対する回答を質問DB19から検索する(ステップS6)。そして、質問DB19から検索した回答を、ユーザPC3に送信する。これにより、ユーザの質問に回答することができる。
実施の形態のチャットボットシステムでは、ユーザから受け付けた質問に対して回答する際に、質問含まれる単語及び類義語に基づいて、顧客用類義語DB21を参照する。この顧客用類義語DB21には、出現頻度が高い単語と類義語との組が1万組選択されて記憶されている。このため、顧客用類義語DB21から取得した単語と類義語に基づいて、質問DB19を参照して回答を検索することで、ユーザの質問に対して正答となる確率が高い回答を検索することができ、チャットボットシステムの精度の向上を図ることができる。
また、顧客用類義語DB21には、出現頻度が高い単語と類義語との組を1万組、類義語DB18から選択して記憶している。このため、検索エンジン15が対応可能な類義語が1万語に制限されていても、出現頻度が高い1万語の類義語を顧客用類義語DB21に記憶させることができるため、ユーザの質問に合致する確率の高い回答を質問DB19から検索してユーザに提供できる。すなわち、対応可能な類義語数に制限がある場合でも、ユーザの質問に合致した回答を高精度に検索可能とすることができる。
(顧客用類義語DBの更新動作)
次に、図4のシーケンス図を用いて、顧客用類義語DB21の更新動作を詳細に説明する。まず、管理者が管理者PC2を用いて類義語マップの更新要求を行う(ステップS11)。この更新要求は、検索サーバ装置1の受付部11で受信され、類義語更新部14に通知される。
類義語更新部14は、質問DB19に記憶されている全質問及び全回答の取得要求を行い(ステップS12)、質問DB19から取得する(ステップS13)。図5に、質問DB19に記憶されている質問及び回答の一例を示す。この図5の例は、質問識別番号(質問ID)が「1」として「特許明細書の書き方」という質問が登録され、この質問に対して、「ここを見てください」との、特許明細書の書き方を解説したページのURL(Uniform Resource Locator)の閲覧を促すメッセージ、及び、特許明細書の書き方を解説したページのURLが登録されている例である。また、図5の例は、質問IDが「3」として「PCの捨て方」という質問が登録され、この質問に対して、「ここを見てください」との、PCの捨て方を解説したページのURL(Uniform Resource Locator)の閲覧を促すメッセージ、及び、PCの捨て方を解説したページのURLが登録されている例である。類義語更新部14は、このような質問及び回答を質問DB19から取得する。
次に、類義語更新部14は、解析部12に対して、取得した全質問及び全回答の解析要求を行う(ステップS14)。解析部12は、例えば形態素解析を行うことで、各質問IDの質問及び回答を、それぞれ単語に分割する。そして、各質問及び各回答から得られた単語を、対応する質問IDと共に類義語更新部14に通知する(ステップS15)。
図6に、解析部12から得られた解析結果の一例を示す。この図6の例は、図5に示したID1の「特許明細書の書き方」という質問は、「特許」及び「書く」等の各単語に分割されたことを示している。また、図6の例は、図5に示したID3の「PCの捨て方」という質問は、「PC」及び「捨てる」等の各単語に分割されたことを示している。
次に、類義語更新部14は、解析部12の解析結果となる各単語が、類義語DB18に記憶されているか否かの問い合わせを行う(ステップS16)。類義語DB18には、例えば図7に示すように10万語の類義語が記憶されている。図7の例は、類義語ID1として、「特許」及び「とっきょ」の類義語が登録され、類義語ID2として、「PC」及び「パソコン」の類義語が登録され、類義語ID100000として、「改良」及び「改善」の類義語が登録されている例である。
類義語更新部14は、このような類義語DB18に記憶されているか否かの問い合わせ結果(ステップS17)に基づいて、質問の各単語の質問IDと、各単語に対応する類義語の類義語ID(ステップS16で類義語DB18から検出された類義語の類義語ID)を関連付けて質問類義語DB17に登録する(ステップS18)。
図8は、質問IDと類義語IDが関連付けされて質問類義語DB17に登録されている様子を示す図である。この図8は、質問ID1の「特許」及び「書く」の各単語に対しては、類義語ID1の「特許」及び「とっきょ」の類義語が関連付けされて登録された例である。また、図8は、質問ID2の「PC」及び「買う」の各単語に対しては、類義語ID2の「PC」及び「パソコン」の類義語が関連付けされて登録されると共に、類義語ID4の「買う」及び「購入」の類義語が関連付けされて登録された例である。すなわち、質問ID2の「PC」及び「買う」の各単語の場合、「PC」の単語に対応する「PC」及び「パソコン」の類義語ID2が関連する類義語として登録されると共に、「買う」の単語に対応する「買う」及び「購入」の類義語ID4が関連する類義語として登録される。
次に、類義語更新部14は、質問類義語DB17を参照することで、各質問IDに関連付けされて記憶されている類義語のうち、各類義語IDの出現回数(出現頻度)の問い合わせを行う(上位類義語の問い合わせ:ステップS19、ステップS20)。そして、類義語更新部14は、出現頻度の高い順に、例えば上位1万語の類義語の類義語IDを検出する。具体的には、図8の例の場合、「1」の類義語IDの出現頻度は「2回」であり、「2」の類義語IDの出現頻度は「3回」であり、「5」の類義語IDの出現頻度は「2回」である。このため、類義語更新部14は、類義語ID2、類義語ID2、類義語ID5・・・の順に、類義語IDを検出する。
このように出現頻度が高い順に1万語の類義語を検出すると、類義語更新部14は、類義語DB18から、出現頻度が高い単語に対応する1万語の類義語を取得する(ステップS21、ステップS22)。そして、類義語更新部14は、取得した出現頻度が高い単語に対応する1万語の類義語を、顧客用類義語DB21に登録する(ステップS23)。これにより、顧客用類義語DB21に対して、質問(及び回答)に多く含まれる単語に対応する1万語の類義語を、10万語の類義語の中から選択して登録することができる。
なお、顧客用類義語DB21には、検索エンジン15が対応可能な1万語の類義語を登録することとしたが、検索エンジン15が対応可能な1万語未満の類義語を登録してもよい。
図9は、顧客用類義語DB21に登録された類義語を示す図である。この図9の例の場合、類義語ID1の「PC」及び「パソコン」の類義語、類義語ID2の「特許」及び「特許」の類義語、類義語ID5の「検索」及び「サーチ」の類義語が、順に登録されたことを示している。
このように選択した類義語の登録が完了すると、類義語更新部14は、検索エンジン15に対して通知を行う(ステップS24)。この検索エンジン15に対する通知は、顧客用類義語DB21に対して類義語が登録されていない場合は、顧客用類義語DB21に類義語が登録された旨の通知となる。また、顧客用類義語DB21に類義語が登録済みの場合は、顧客用類義語DB21に登録されている類義語が更新された旨の通知となる。なお、このような顧客用類義語DB21に対する類義語の登録及び更新は、管理者から指定されたタイミング、又は、検索サーバ装置1に対するアクセスが少ない時間帯等のような、所望のタイミングで実行すればよい。
以下に説明するが、検索エンジン15は、顧客用類義語DB21に登録された類義語を用いてユーザの質問に対する回答を検索して、チャット形式でユーザに提供する。検索エンジン15に対しては、対応可能な類義語数が1万語に制限されている。しかし、実施の形態のチャットボットシステムの場合、この制限に従って登録した1万語の類義語は、質問での出現頻度が高い単語に対応する類義語となっている。このため、検索エンジン15は、出現頻度が高い単語に対応する類義語を参照して質問に対応する回答を検索できる。従って、実施の形態のチャットボットシステムの検索精度の向上を図ることができる。
(質問に対する回答動作)
次に、実施の形態のチャットボットシステムにおいて、登録された類義語を参照して、ユーザの質問にチャット形式で回答する動作を説明する。図10のフローチャートは、ユーザの質問に回答するまでの動作の流れを示すフローチャートである。一例ではあるが、検索サーバ装置1は、例えば企業等のホームページを提供しており、このホームページに、チャット形式でユーザの質問に回答するチャットボットシステムが設けられている。このチャットボットシステムは、図2に示したCPU21が、HDD24に記憶されている検索プログラムを実行することで実現される。
ユーザは、ユーザPC3のWeb(World Wide Web)ブラウザを起動し、ネットワーク4を介して検索サーバ装置1にアクセスする。これにより、ユーザPC3には、検索サーバ装置1で公開されている企業のホームページが、Webブラウザを介して表示される。このホームページ上に、チャットボットを用いた質問受付ボタンが設けられている。ユーザは、例えば企業の製品等に対して質問がある場合、マウス装置等の入力装置を介して、ホームページ上の質問受付ボタンを操作する。検索サーバ装置1のCPU21は、質問受付ボタンの操作を検出すると、ユーザPC3に「質問回答用のチャット画面」を表示して、図10のフローチャートの処理をスタートさせる。
図10のフローチャートがスタートとなると、検索エンジン15は、まず、検索方法の選択メニューをユーザPC3上のチャット画面に表示する(ステップS31)。図11が、この検索方法の選択メニューが表示されたチャット画面の一例を示す図である。図11は、「全てのカテゴリから検索」、「カテゴリから選んで検索」及び「よくある質問から検索」との各検索方法が文字表示された例である。実施の形態のチャットボットシステムは、チャット形式でユーザの質問に回答するシステムである。このため、ユーザは、キーボード等の入力装置を介して文字入力を行うことで、所望の検索方法を指定する。
なお、この例では、ユーザは文字入力(テキスト入力)を行うこととして説明を進めるが、入力音声を音声認識してテキスト変換し、チャット画面に表示してもよい。
(全てのカテゴリから検索)
ユーザにより、「全てのカテゴリから検索」との検索方法が選択された場合、検索エンジン15は、例えば「質問を投稿してください」等の質問の入力を促すメッセージをユーザPC3上のチャット画面に表示し、質問投稿待ちの状態に移行する(ステップS32)。ユーザは、キーボード等の入力装置を介して、所望の質問の文字入力を行う。
ユーザにより質問の文字が入力されると、検索エンジン15は、解析部12に対してユーザの質問の形態素解析を依頼し、ユーザの質問に含まれる複数の単語を取得する。また、検索エンジン15は、取得した各単語に基づいて顧客用類義語DB21を参照し、ユーザの質問に対応する類義語を検索する。そして、検索エンジン15は、検索した類義語に基づいて質問DB19を検索する。
上述のように、顧客用類義語DB21には、10万語の類義語から、過去のユーザの質問(及び回答)に基づいて選定した1万語の類義語が記憶されている。このため、ユーザの質問に含まれる単語に基づいて顧客用類義語DB21から検索された類義語は、ユーザの質問に合致した類義語となる。従って、顧客用類義語DB21から検索された類義語を用いて質問DB19を検索することで、ユーザの質問に対する適格な回答を検索することができる。
次に、検索エンジン15は、類義語に基づいて質問DB19を検索することで、一つの回答候補を検索したか、二つ以上の回答候補を検索したか、又は、回答候補が検索できなかったか、を判別する(ステップS33)。
(回答候補が一つの場合)
類義語に基づいて質問DB19を検索することで、一つの回答候補を検索した場合、検索エンジン15は、図12に示すサブルーチンに移行し、検索した回答候補に対応する回答と共に、チャット画面の初期画面(検索方法の選択画面)に表示画面を戻すか否かを選択するためのフィードバックボタン(Yes/No)をユーザPC3上のチャット画面に表示する(ステップS51)。
検索エンジン15は、フィードバックボタンの操作の有無を監視し(ステップS52)、「Yes」のフィードバックボタンの操作を検出した場合、例えば「ありがとうございました」等のメッセージをチャット画面に表示して(ステップS53)、ステップS31に処理を戻し、チャット画面の初期画面(検索方法の選択画面)をユーザPC3に表示する。
これに対して、「No」のフィードバックボタンが操作されたということは、ユーザの質問に対する回答が表示されておらず、また、ユーザは、検索方法の選択画面にチャット画面を戻すことも拒否していることを意味する。このため、「No」のフィードバックボタンの操作を検出した場合、検索エンジン15は、図13に示すサブルーチンに移行し、例えば「申し訳ございません」等の、今の段階では質問に対する回答を表示できないことに対する謝罪のメッセージをチャット画面に表示する。また、検索エンジン15は、謝罪のメッセージと共に、例えばヘルプデスクの電話番号又はメールアドレス等の連絡先をチャット画面に表示して、チャット画面を初期画面(検索方法の選択画面)に戻す(ステップS61)。この場合、ユーザは、ヘルプデスクに電話等で連絡し、担当者に質問をして回答を得ることとなる。
(回答候補が二つの場合)
次に、ステップS33において、2つ等の複数の回答候補が存在すると判別した場合、検索エンジン15は、各回答候補の「表示選択ボタン」をチャット画面に表示する。また、検索エンジン15は、この「表示選択ボタン」と共に、表示された各回答候補の中には、自分の質問に対応する回答が存在しない際に操作する「回答無しボタン」をチャット画面に表示する(ステップS34)。
検索エンジン15は、「表示選択ボタン」及び「回答無しボタン」の選択操作の有無を監視する(ステップS35)。「表示選択ボタン」の操作を検出した場合、検索エンジン15は、図12に示したすサブルーチンに移行し、選択操作された回答候補に対応する回答と共に、チャット画面の初期画面(検索方法の選択画面)に表示画面を戻すか否かを選択するためのフィードバックボタン(Yes/No)をユーザPC3上のチャット画面に表示する(ステップS51)。
検索エンジン15は、フィードバックボタンの操作の有無を監視し(ステップS52)、「Yes」のフィードバックボタンの操作を検出した場合、例えば「ありがとうございました」等のメッセージをチャット画面に表示して(ステップS53)、ステップS31に処理を戻し、チャット画面の初期画面(検索方法の選択画面)をユーザPC3に表示する。
これに対して、「No」のフィードバックボタンが操作されたということは、表示された回答に、ユーザが満足しておらず、また、ユーザは、検索方法の選択画面にチャット画面を戻すことも拒否していることを意味する。このため、「No」のフィードバックボタンの操作を検出した場合、検索エンジン15は、図13に示すサブルーチンに移行し、例えば「申し訳ございません」等の、今の段階では質問に対する回答を表示できないことに対する謝罪のメッセージをチャット画面に表示する。また、検索エンジン15は、謝罪のメッセージと共に、例えばヘルプデスクの電話番号又はメールアドレス等の連絡先をチャット画面に表示して、チャット画面を初期画面(検索方法の選択画面)に戻す(ステップS61)。この場合、ユーザは、ヘルプデスクに電話等で連絡し、担当者に質問をして回答を得ることとなる。
(回答候補が検出できない場合)
次に、ステップS33において、ユーザの質問に対する回答候補を検出できないと判別した場合、検索エンジン15は、例えば「すみません。該当する回答が見つかりませんでした。検索する方法や言葉を変えて再度検索してください。」等の謝罪及び再検索を促すメッセージをチャット画面に表示し(ステップS36)、ステップS31に処理を戻し、チャット画面の初期画面(検索方法の選択画面)をユーザPC3に表示する。
(カテゴリから選んで検索)
次に、図11に示した検索方法の選択メニューから「カテゴリから選んで検索」の検索方法を選択する場合、ユーザは、図14に示すように、ユーザPC3を操作してチャット画面に対して「カテゴリから選んで検索」との文字入力を行う。
「カテゴリから選んで検索」との文字入力を検出すると、検索エンジン15は、例えば図14に示すように、ユーザが選択可能なカテゴリのカテゴリ名を、チャット画面上に一覧表示する(ステップS39)。図14の例は、「IT(Information Technology)」、「人事」、「経理」、「総務」及び「全てのカテゴリから検索」等の選択可能なカテゴリのカテゴリ名がチャット画面上に一覧表示された例を示している。
ユーザは、例えば図14に示すように「経理」との文字入力操作を行い、希望する検索を希望するカテゴリを指定する。検索エンジン15は、ユーザからカテゴリが指定されると、例えば「質問してください」等の質問の入力を促すメッセージをチャット画面に表示して、質問の入力待ち状態に移行する(ステップS40)。また、検索エンジン15は、ユーザからカテゴリが指定されると、この指定されたカテゴリに対応する質問及び回答を、質問DB19から取得する。
すなわち、上述の「全てのカテゴリから検索」の検索方法が選択された場合は、検索エンジン15は、質問DB19に記憶されている全てのカテゴリの質問及び回答を参照した検索を行う。これに対して、ユーザからカテゴリが選択された場合は、選択されたカテゴリに対応する質問及び回答を質問DB19から取得して検索を行う。これにより、検索する質問及び回答の情報量を少なくすることができ、検索時間の短縮化を図ることができる。
次に、ユーザは、選択したカテゴリに対する質問を、入力操作する。図14の例は、「経理」とのカテゴリに対して、「立替積算について知りたい」とのユーザの質問が入力された例である。
このように、ユーザから質問の文字が入力されると、検索エンジン15は、解析部12に対してユーザの質問の形態素解析を依頼し、ユーザの質問に含まれる複数の単語を取得する。また、検索エンジン15は、取得した各単語に基づいて、顧客用類義語DB21を参照することで、ユーザの質問に対応する類義語を検索する。そして、検索エンジン15は、検索した類義語に基づいて、上述のように質問DB19から予め取得しておいた、ユーザが選択したカテゴリの質問及び回答を参照する。上述のように、顧客用類義語DB21には選定された1万語の類義語が記憶されている。このため、ユーザの質問に対する適格な回答を検索できることは、上述のとおりである。
次に、検索エンジン15は、類義語に基づく回答の検索により、一つの回答候補を検索したか、二つ以上の回答候補を検索したか、又は、回答候補が検索できなかったか、を判別する(ステップS41)。
一つの回答候補を検索した場合、検索エンジン15は、図12のステップS51〜ステップS53及び図13のステップS61で説明したように、検索した回答の表示、及び、ヘルプデスクへの連絡表示等を行う。
これに対して、複数の回答候補を検索した場合、検索エンジン15は、例えば図14に示すように各回答候補の表示選択ボタンを表示し(ステップS42)、表示選択ボタンで指定された回答候補の表示を行う(ステップS43、ステップS51〜ステップS53及びステップS61)。図14の例は、「立替積算について知りたい」とのユーザの質問に対して、「立替積算の方法」及び「立替積算の振込先の確認・変更」との回答候補が表示された例を示している。
なお、「回答無しボタン」が操作された場合、検索エンジン15は、ヘルプデスクへの連絡表示を行う(ステップS43、ステップS61)。
一方、ユーザの質問に対する回答候補を検出できなかった場合、検索エンジン15は、謝罪及び再検索を促すメッセージをチャット画面に表示し(ステップS44)、ステップS31に処理を戻し、チャット画面の初期画面(検索方法の選択画面)をユーザPC3に表示する。
(よくある質問から検索)
次に、図11に示した検索方法の選択メニューから「よくある質問から検索」の検索方法を選択する場合、ユーザは、図15に示すように、ユーザPC3を操作してチャット画面に対して「よくある質問から検索」との文字入力を行う。
「よくある質問から検索」との文字入力を検出すると、検索エンジン15は、問い合わせ履歴DBを参照し、問い合わせ頻度の高い、例えば上位3つ(1つ、2つ又は4つ以上でもよい)の質問を検出し、図15に示すように、チャット画面に一覧表示する。図15の例は、「q2edit1」、「q4Edit」及び「q3」の各質問が一覧表示されている例である。また、検索エンジン15は、各質問の一覧と共に、例えば「別の方法で検索しますか?」等のメッセージが付された、他の検索方法を指定するための指定ボタンをチャット画面に表示する(ステップS37)。
次に、検索エンジン15は、一覧表示した質問の選択操作の有無、又は、指定ボタンの操作の有無を監視する(ステップS38)。
一覧表示した質問のうち、ユーザが希望する質問が選択操作された場合、検索エンジン15は、この質問に対する回答を質問DB19から読み出し、チャット画面に表示する(図12:ステップS51)。なお、ユーザの操作に応じて、図12の」ステップS51〜ステップS53、及び、図13のステップS61の各処理が行われることは、上述のとおりである。
これに対して、指定ボタンが操作された場合、検索エンジン15は、処理をステップS31に戻す。この場合、ユーザは、例えば「全てのカテゴリから検索」又は「カテゴリを選んで検索」等の他の検索方法を選択することとなる。
(実施の形態の効果)
以上の説明から明らかなように、実施の形態のチャットボットシステムは、ユーザの質問から抽出した単語のうち、出現頻度が高い単語に対応する類義語を、検索エンジン15で取り扱い可能な数分(取り扱い可能な数未満の数でもよい)、類義語DB18に記憶されている類義語から選択して顧客用類義語DB21に記憶する。すなわち、ユーザの質問に含まれている頻度が高い順に、この頻度が高い各単語の類義語を、類義語DB18から抽出して顧客用類義語DB21に記憶する。
そして、ユーザの質問に対する回答を検索する際、顧客用類義語DB21を参照することで、ユーザの質問に含まれる単語に対応する類義語を検索し、ユーザの質問に含まれる単語及び顧客用類義語DB21から検索した類義語を用いて、ユーザの質問に対する回答を質問DB19から検索してユーザに提供する。
検索エンジン15が対応可能な類義語数の制限に基づいて類義語DB18から抽出した類義語は、質問での出現頻度が高い単語に対応する類義語となっている。このため、検索エンジン15は、出現頻度が高い単語の類義語を参照して質問に対応する回答を検索できる。従って、実施の形態のチャットボットシステムの検索精度の向上を図ることができる。
最後に、上述の実施の形態は、一例として提示したものであり、本発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことも可能である。また、実施の形態及び実施の形態の変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
1 検索サーバ装置
2 管理者パーソナルコンピュータ装置(管理者PC)
3 ユーザパーソナルコンピュータ装置(ユーザPC)
4 ネットワーク
11 受付部
12 解析部
14 類義語更新部
15 検索エンジン
16 問い合わせ履歴データベース(問い合わせ履歴DB)
17 質問類義語DB
18 類義語DB
19 質問DB
20 対話シナリオDB
21 顧客用類義語DB
特開2016−21136号公報

Claims (6)

  1. 過去に入力された第1の文章に対応する第2の文章が記憶された第2の文章記憶部と、
    過去に入力された前記第1の文章を単語に分割すると共に、新たに入力された第1の文章を単語に分割する分割部と、
    複数の単語のそれぞれに対応する類義語が記憶された類義語記憶部から、過去に入力された前記第1の文章から分割された単語に対応する類義語を、前記単語の出現頻度順に選択して記憶する選択類義語記憶部と、
    前記分割部で分割された、新たに入力された前記第1の文章から分割された単語に対応する類義語を前記選択類義語記憶部から検出し、検出した類義語及び新たに入力された前記第1の文章の単語に基づいて、新たに入力された前記第1の文章に対応する前記第2の文章を、前記第2の文章記憶部から検索する検索部と
    を有する検索装置。
  2. 前記検索部は、対応可能な類義語数が予め定められており、
    前記選択類義語記憶部には、前記検索部が対応可能な類義語数以下の類義語が、前記類義語記憶部から選択されて記憶されていること
    を特徴とする請求項1に記載の検索装置。
  3. 前記検索部は、新たに入力される前記第1の文章のカテゴリが指定された場合、指定された前記カテゴリに対応する前記第2の文章を前記第2の文章記憶部から予め取得し、指定されたカテゴリに対応して予め取得した前記第2の文章の中から、新たに入力された前記第1の文章に対応する前記第2の文章を検索すること
    を特徴とする請求項1又は請求項2に記載の検索装置。
  4. 前記第1の文章は、質問の文章であり、前記第2の文章は、前記質問に対する回答の文章であること
    を特徴とする請求項1から請求項3のうち、いずれか一項に記載の検索装置。
  5. 分割部が、過去に入力された第1の文章を単語に分割すると共に、新たに入力された第1の文章を単語に分割する分割ステップと、
    検索部が、前記分割部で分割された、新たに入力された前記第1の文章から分割された単語に対応する類義語を、過去に入力された前記第1の文章から分割された単語に対応する類義語を、前記単語の出現頻度順に、複数の単語のそれぞれに対応する類義語が記憶された類義語記憶部から選択して記憶した選択類義語記憶部から検出し、検出した類義語及び新たに入力された前記第1の文章の単語に基づいて、新たに入力された前記第1の文章に対応する第2の文章を、過去に入力された前記第1の文章に対応する前記第2の文章が記憶された第2の文章記憶部から検索する検索ステップと
    を有する検索方法。
  6. コンピュータを、
    過去に入力された第1の文章を単語に分割すると共に、新たに入力された第1の文章を単語に分割する分割部と、
    前記分割部で分割された、新たに入力された前記第1の文章から分割された単語に対応する類義語を、過去に入力された前記第1の文章から分割された単語に対応する類義語を、前記単語の出現頻度順に、複数の単語のそれぞれに対応する類義語が記憶された類義語記憶部から選択して記憶した選択類義語記憶部から検出し、検出した類義語及び新たに入力された前記第1の文章の単語に基づいて、新たに入力された前記第1の文章に対応する第2の文章を、過去に入力された前記第1の文章に対応する前記第2の文章が記憶された第2の文章記憶部から検索する検索部として機能させること
    を特徴とする検索プログラム。
JP2018137236A 2018-07-20 2018-07-20 検索装置、検索方法及び検索プログラム Active JP7172226B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018137236A JP7172226B2 (ja) 2018-07-20 2018-07-20 検索装置、検索方法及び検索プログラム
EP19185870.3A EP3598320B1 (en) 2018-07-20 2019-07-11 Search apparatus, search method, search program, and carrier means
US16/515,242 US11531816B2 (en) 2018-07-20 2019-07-18 Search apparatus based on synonym of words and search method thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018137236A JP7172226B2 (ja) 2018-07-20 2018-07-20 検索装置、検索方法及び検索プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020013514A true JP2020013514A (ja) 2020-01-23
JP7172226B2 JP7172226B2 (ja) 2022-11-16

Family

ID=67437678

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018137236A Active JP7172226B2 (ja) 2018-07-20 2018-07-20 検索装置、検索方法及び検索プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11531816B2 (ja)
EP (1) EP3598320B1 (ja)
JP (1) JP7172226B2 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7456494B2 (ja) 2020-03-30 2024-03-27 日本電気株式会社 チャットボットシステム,選択肢整形装置,選択肢整形方法及びプログラム
JP7475977B2 (ja) 2020-06-12 2024-04-30 株式会社エクサ 知識収集支援システム

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7459470B2 (ja) 2019-09-20 2024-04-02 株式会社リコー 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
US11762937B2 (en) 2019-11-29 2023-09-19 Ricoh Company, Ltd. Information processing apparatus, information processing system, and method of processing information
CN111752448A (zh) * 2020-05-28 2020-10-09 维沃移动通信有限公司 信息显示方法、装置及电子设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004287696A (ja) * 2003-03-20 2004-10-14 Seiko Epson Corp 検索システム及び検索プログラム
JP2013214294A (ja) * 2012-03-06 2013-10-17 Okwave:Kk クライアントシステム及びサーバ

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0432966A (ja) 1990-05-23 1992-02-04 Ricoh Co Ltd 辞書作成装置
JPH0756933A (ja) * 1993-06-24 1995-03-03 Xerox Corp 文書検索方法
JP2004280661A (ja) * 2003-03-18 2004-10-07 Fujitsu Ltd 検索方法及びプログラム
JP4650072B2 (ja) * 2005-04-12 2011-03-16 富士ゼロックス株式会社 質問応答システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラム
US20090112828A1 (en) * 2006-03-13 2009-04-30 Answers Corporation Method and system for answer extraction
CN101872351B (zh) * 2009-04-27 2012-10-10 阿里巴巴集团控股有限公司 识别同义词的方法、装置及利用其进行搜索的方法和装置
US8972431B2 (en) * 2010-05-06 2015-03-03 Salesforce.Com, Inc. Synonym supported searches
US20150127323A1 (en) * 2013-11-04 2015-05-07 Xerox Corporation Refining inference rules with temporal event clustering
US9607035B2 (en) * 2014-05-21 2017-03-28 International Business Machines Corporation Extensible validation framework for question and answer systems
US9378204B2 (en) * 2014-05-22 2016-06-28 International Business Machines Corporation Context based synonym filtering for natural language processing systems
JP2016021136A (ja) 2014-07-14 2016-02-04 株式会社東芝 類義語辞書作成装置
JP6414956B2 (ja) * 2014-08-21 2018-10-31 国立研究開発法人情報通信研究機構 質問文生成装置及びコンピュータプログラム
US11301632B2 (en) * 2015-01-23 2022-04-12 Conversica, Inc. Systems and methods for natural language processing and classification
US9720917B2 (en) * 2015-02-17 2017-08-01 International Business Machines Corporation Electronic meeting question management
US10325026B2 (en) * 2015-09-25 2019-06-18 International Business Machines Corporation Recombination techniques for natural language generation
US10832146B2 (en) * 2016-01-19 2020-11-10 International Business Machines Corporation System and method of inferring synonyms using ensemble learning techniques
US11042579B2 (en) * 2016-08-25 2021-06-22 Lakeside Software, Llc Method and apparatus for natural language query in a workspace analytics system
US10540440B2 (en) * 2017-06-05 2020-01-21 International Business Machines Corporation Relation extraction using Q and A
CN107220380A (zh) * 2017-06-27 2017-09-29 北京百度网讯科技有限公司 基于人工智能的问答推荐方法、装置和计算机设备
CN108509477B (zh) * 2017-09-30 2019-10-11 平安科技(深圳)有限公司 语义识别方法、电子装置及计算机可读存储介质
US11093858B2 (en) * 2017-10-30 2021-08-17 International Business Machines Corporation Training a cognitive system on partial correctness
JPWO2019138567A1 (ja) * 2018-01-15 2020-12-03 富士通株式会社 出力制御プログラム、出力制御方法、及び出力制御装置
US10664662B2 (en) * 2018-04-18 2020-05-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-scale model for semantic matching
WO2019220518A1 (ja) * 2018-05-14 2019-11-21 富士通株式会社 回答プログラム、回答方法および回答装置
US20200007380A1 (en) * 2018-06-28 2020-01-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Context-aware option selection in virtual agent

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004287696A (ja) * 2003-03-20 2004-10-14 Seiko Epson Corp 検索システム及び検索プログラム
JP2013214294A (ja) * 2012-03-06 2013-10-17 Okwave:Kk クライアントシステム及びサーバ

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7456494B2 (ja) 2020-03-30 2024-03-27 日本電気株式会社 チャットボットシステム,選択肢整形装置,選択肢整形方法及びプログラム
JP7475977B2 (ja) 2020-06-12 2024-04-30 株式会社エクサ 知識収集支援システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP7172226B2 (ja) 2022-11-16
US11531816B2 (en) 2022-12-20
EP3598320A1 (en) 2020-01-22
EP3598320B1 (en) 2021-09-01
US20200026758A1 (en) 2020-01-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7172226B2 (ja) 検索装置、検索方法及び検索プログラム
KR101858206B1 (ko) 지능형 챗봇 기반 대화형 현장 지원 서비스 제공 방법
JP7291713B2 (ja) 向上したビジネスリスティングのための知識検索エンジンプラットフォーム
US8745051B2 (en) Resource locator suggestions from input character sequence
KR102278020B1 (ko) 챗봇을 이용한 질의응답 처리 장치 및 방법
US20070016581A1 (en) Category setting support method and apparatus
WO2008116403A2 (en) A method, system and equipment for client service
US10970485B1 (en) Systems and methods for selecting effective phrases to be presented during a conversation
US11860945B2 (en) Information processing apparatus to output answer information in response to inquiry information
US10977442B2 (en) Contextualized chat bot framework
US11855935B2 (en) Information processing system and information processing method
US11194883B2 (en) Alert driven interactive interface to a website mining system
CN113051389A (zh) 知识推送方法及装置
JP2019204157A (ja) 問合せ機器特定システム、問合せ機器特定方法
JP7126843B2 (ja) 学習対象抽出装置、学習対象抽出方法及び学習対象抽出プログラム
US11500956B2 (en) Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and program
JP2018022217A (ja) ナレッジ検索装置、ナレッジ検索方法、および、ナレッジ検索プログラム
JP4195260B2 (ja) Faq検索システム、方法及びプログラム
US20190163810A1 (en) Search User Interface
JP7485940B2 (ja) 検索制御プログラム、検索制御方法及び検索制御装置
JP7413736B2 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
JP7342534B2 (ja) チャットプログラム、装置、及び方法
US20210271698A1 (en) Computer-readable recording medium recording answering program, answering method, and answering device
US20230259541A1 (en) Intelligent Assistant System for Conversational Job Search
US20230006949A1 (en) Information processing apparatus, information processing system, and information processing method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210222

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220124

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20220204

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220208

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220331

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220614

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220802

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20221004

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221017

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7172226

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151