JP2020098322A - Correspondence presentation device and correspondence method - Google Patents

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Abstract

To provide a correspondence presentation device to assist a call center operator.SOLUTION: The correspondence presentation device includes: a storage unit which stores a master DB of past question-answer records; a text acquisition unit which acquires text data obtained by voice-recognizing the current question-answer records; a hierarchical structure data generation unit which generates hierarchical structure data of the master DB by classifying main points of the text data into predetermined categories and integrating summaries; and a display unit which displays the hierarchical structure data corresponding to the text data for each category classified by the hierarchical structure data generation unit. The display unit provides a correspondence presentation device which highlights the hierarchical structure data having a high degree of similarity to the text data.SELECTED DRAWING: Figure 2A

Description

本発明は、対応提示装置および対応提示方法に関する。 The present invention relates to a correspondence presentation device and a correspondence presentation method.

従来、コールセンタのオペレータ用の支援システムが知られている(例えば、特許文献1および2参照)。
特許文献1 特開2015−233230号公報
特許文献2 特開2010−224727号公報
Conventionally, a support system for an operator of a call center is known (see, for example, Patent Documents 1 and 2).
Patent document 1 JP, 2015-233230, A Patent document 2, JP, 2010-224727, A

しかしながら、従来の支援システムでは、対策事例の内容を検索したり、内容をよく読んだりする必要があり、情報への迅速なアクセスが困難であった。 However, in the conventional support system, it is necessary to search the contents of the countermeasure case or read the contents carefully, which makes it difficult to quickly access the information.

本発明の第1の態様においては、過去の質問応答記録のマスタDBを記憶する記憶部と、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するテキスト取得部と、テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、要点を集約して、マスタDBの階層構造データを生成する階層構造データ生成部と、テキストデータに対応する階層構造データを、階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示する表示部とを備え、表示部は、テキストデータに対する類似度の高い階層構造データを強調表示する対応提示装置を提供する。 In the first aspect of the present invention, a storage unit that stores a master DB of past question answer records, a text acquisition unit that obtains text data obtained by voice recognition of the current question answer records, and a main point of the text data are described in advance. A category in which the hierarchical structure data generation unit classifies the defined categories, collects the main points, and generates the hierarchical structure data of the master DB, and the hierarchical structure data corresponding to the text data. And a display unit that displays each of the display units, and the display unit provides a correspondence presentation device that highlights hierarchical structure data having a high degree of similarity to text data.

表示部は、第1のカテゴリの内容を、テキストデータに対する類似度の高い順に表示し、第1のカテゴリよりも低次の階層である第2のカテゴリの内容を、マスタDBに記憶された件数の多い順に並べて表示してよい。 The display unit displays the contents of the first category in descending order of similarity to the text data, and displays the contents of the second category, which is a hierarchy lower than the first category, in the master DB. You may display them in descending order.

対応提示装置は、階層構造データの階層の数を決定する階層決定部を更に備えてよい。階層構造データ生成部は、階層決定部の決定した階層の数に応じて、階層構造データを生成してよい。 The correspondence presentation device may further include a layer determination unit that determines the number of layers of the hierarchical structure data. The hierarchical structure data generation unit may generate the hierarchical structure data according to the number of layers determined by the layer determination unit.

階層構造データ生成部は、顧客とオペレータとの会話のテキストデータから、状況、原因および対処のカテゴリ毎に、テキストデータの要点を抽出してよい。 The hierarchical structure data generation unit may extract the main points of the text data for each category of situation, cause, and countermeasure from the text data of the conversation between the customer and the operator.

テキスト取得部は、テキストデータを修正してよい。階層構造データ生成部は、修正後のテキストデータに基づいて、階層構造データを生成してよい。表示部は、修正後のテキストデータに対応する階層構造データを、階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示してよい。 The text acquisition unit may modify the text data. The hierarchical structure data generation unit may generate hierarchical structure data based on the corrected text data. The display unit may display the hierarchical structure data corresponding to the corrected text data for each category classified by the hierarchical structure data generation unit.

本発明の第2の態様においては、過去の質問応答記録のマスタDBを記憶するステップと、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するステップと、テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、要点を集約して、マスタDBの階層構造データを生成するステップと、テキストデータに対応する階層構造データを、分類されたカテゴリ毎に表示するステップと、テキストデータに対する類似度の高い階層構造データを強調表示するステップと、を備える対応提示方法を提供する。 In the second aspect of the present invention, a step of storing a master DB of past question answer records, a step of obtaining text data obtained by voice recognition of the current question answer records, and a point of text data are predetermined. The steps of classifying each category and collecting the main points to generate the hierarchical structure data of the master DB, the step of displaying the hierarchical structure data corresponding to the text data for each classified category, and the degree of similarity to the text data And a step of highlighting high hierarchical structure data.

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。 The above summary of the invention does not enumerate all the features of the present invention. Further, a sub-combination of these feature groups can also be an invention.

対応システム200の構成の概要を示す。An outline of the configuration of the corresponding system 200 is shown. 対応提示装置100の構成の概要を示す。An outline of the configuration of the correspondence presentation device 100 is shown. 対応提示装置100による動作のフローチャートの概要を示す。The outline of the flowchart of the operation by the correspondence presentation device 100 is shown. 対応提示装置100を用いた顧客応答のフローチャートの概要を示す。An outline of a flow chart of a customer response using the correspondence presentation device 100 is shown. テキスト取得部10が音声認識したテキストデータTDの一例を示す。An example of the text data TD that the text acquisition unit 10 has voice-recognized is shown. 階層構造データ生成部30によりカテゴリ分類された要点の一例を示す。An example of the main points classified into categories by the hierarchical structure data generation unit 30 is shown. 階層構造データ生成部30が生成した要約文の一例を示す。An example of the summary sentence which the hierarchical structure data generation part 30 produced|generated is shown. 階層構造データ生成部30が生成した集約文の一例を示す。An example of the aggregate sentence generated by the hierarchical structure data generation unit 30 is shown. 階層構造データ生成部30によるカテゴリ内の情報の集約例を示す。An example of aggregation of information in categories by the hierarchical structure data generation unit 30 is shown. 記憶部20に記憶されたマスタDBの一例を示す。An example of the master DB stored in the storage unit 20 is shown. テキスト取得部10によって音声認識したテキストデータTDの一例を示す。An example of the text data TD which is voice-recognized by the text acquisition unit 10 is shown. カテゴリ毎に抽出された集約文の表示例を示す。The display example of the aggregate sentence extracted for each category is shown. 状況自動検索手順のフローチャートの一例を示す。An example of the flowchart of a situation automatic search procedure is shown. 表示部40による階層構造データHDの表示例を示す。The display example of the hierarchical structure data HD by the display unit 40 is shown. 原因自動検索手順のフローチャートの一例を示す。An example of the flowchart of a cause automatic search procedure is shown. 表示部40による階層構造データHDの表示例を示す。The display example of the hierarchical structure data HD by the display unit 40 is shown. 対応提示装置100を用いた顧客応答のフローチャートの他の例を示す。Another example of the flowchart of the customer response using the correspondence presentation device 100 is shown. テキスト取得部10によって音声認識したテキストデータTDの一例を示す。An example of the text data TD which is voice-recognized by the text acquisition unit 10 is shown. カテゴリ毎に抽出された集約文の表示例を示す。The display example of the aggregate sentence extracted for each category is shown. 表示部40による階層構造データHDの表示例を示す。The display example of the hierarchical structure data HD by the display unit 40 is shown. テキストデータTDの修正方法の一例を示す。An example of a method of correcting the text data TD will be shown. 表示部40による階層構造データHDの表示例を示す。The display example of the hierarchical structure data HD by the display unit 40 is shown.

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。 Hereinafter, the present invention will be described through embodiments of the invention, but the following embodiments do not limit the invention according to the claims. In addition, not all of the combinations of features described in the embodiments are essential to the solving means of the invention.

図1は、対応システム200の構成の概要を示す。対応システム200は、顧客210からコールセンタに問い合わせがあった場合に、オペレータの応答を補助するためのシステムである。本例では、対応システム200が一次受付230および二次受付240を有する場合について説明するが、三次受付以上の受付を有してもよい。 FIG. 1 shows an outline of the configuration of the corresponding system 200. The response system 200 is a system for assisting the operator's response when the customer 210 makes an inquiry to the call center. In this example, the case where the corresponding system 200 has the primary reception 230 and the secondary reception 240 will be described. However, the correspondence system 200 may have a reception of a third reception or more.

顧客210は、PSTN(Public Switched Telephone Network)等の公衆交換電話網220、およびPBX(Private Branch eXchange)等の構内交換機225を経由して一次受付230のオペレータにコンタクトする。 The customer 210 contacts an operator of the primary reception 230 via a public switched telephone network 220 such as a Public Switched Telephone Network (PSTN) and a private branch exchange 225 such as a Private Branch eXchange (PBX).

一次受付230は、オペレータが使用する電話機232および受付用端末234を有する。二次受付240は、オペレータが使用する電話機242および受付用端末244を有する。受付用端末234および受付用端末244は、LAN(Local Area Network)250を介してサーバー機260に接続されている。 The primary reception 230 has a telephone 232 and a reception terminal 234 used by the operator. The secondary reception 240 has a telephone 242 and a reception terminal 244 used by the operator. The reception terminal 234 and the reception terminal 244 are connected to the server machine 260 via a LAN (Local Area Network) 250.

後述する対応提示装置100は、一次受付230および二次受付240が顧客210に対応するのを補助する。対応提示装置100は、サーバー機260に実装されてよい。サーバー機260は、例えば、パーソナルコンピューターである。サーバー機260で実行された結果が、LAN250等のネットワークを経由して受付用端末234または受付用端末244に表示される。 The correspondence presentation device 100 described below assists the primary reception 230 and the secondary reception 240 in supporting the customer 210. The correspondence presentation device 100 may be installed in the server machine 260. The server machine 260 is, for example, a personal computer. The result executed by the server machine 260 is displayed on the reception terminal 234 or the reception terminal 244 via the network such as the LAN 250.

図2Aは、対応提示装置100の構成の概要を示す。対応提示装置100は、テキスト取得部10と、記憶部20と、階層構造データ生成部30と、表示部40と、階層決定部50とを備える。 FIG. 2A shows an outline of the configuration of the correspondence presentation device 100. The correspondence presentation device 100 includes a text acquisition unit 10, a storage unit 20, a hierarchical structure data generation unit 30, a display unit 40, and a hierarchy determination unit 50.

テキスト取得部10は、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータTDを取得する。テキスト取得部10は、入力された音声をテキストデータTDに変換して取得してもよいし、入力されたテキストデータTDを取得してもよい。テキスト取得部10は、取得した現在の質問応答記録のテキストデータTDを階層構造データ生成部30に送信する。質問応答記録とは、顧客210とオペレータとの間の質問や応答等の会話の記録である。 The text acquisition unit 10 acquires text data TD obtained by voice-recognizing the current question/answer record. The text acquisition unit 10 may convert the input voice into text data TD and acquire it, or may acquire the input text data TD. The text acquisition unit 10 transmits the acquired text data TD of the current question answer record to the hierarchical structure data generation unit 30. The question/answer record is a record of conversations such as questions and answers between the customer 210 and the operator.

現在の質問応答記録とは、オペレータが顧客対応しているリアルタイムの質問応答記録を指す。現在の質問応答記録は、一次受付230の質問応答記録であっても、二次受付240の質問応答記録であってもよい。 The current question/answer record is a real-time question/answer record that is handled by the operator. The current question and answer record may be the question and answer record of the primary acceptance 230 or the question and answer record of the secondary acceptance 240.

記憶部20は、過去の質問応答記録のマスタDBを記憶する。過去の質問応答記録とは、以前にオペレータが顧客対応したときの質問応答記録を後述する階層構造データHDとして保存したものである。過去の質問応答記録は、一次受付230の質問応答記録であっても、二次受付240の質問応答記録であってもよい。記憶部20は、記憶したマスタDBを階層構造データ生成部30に送信する。 The storage unit 20 stores a master DB of past question response records. The past question answer record is a question answer record when the operator has dealt with the customer, and is saved as hierarchical structure data HD described later. The past question response record may be the question response record of the primary reception 230 or the question response record of the secondary reception 240. The storage unit 20 transmits the stored master DB to the hierarchical structure data generation unit 30.

階層構造データ生成部30は、マスタDBの階層構造データHDを生成する。階層構造データ生成部30は、生成した階層構造データHDを表示部40に送信する。また、階層構造データ生成部30は、テキスト取得部10からのテキストデータTDをそのままリアルタイムで表示部40に送信してもよい。なお、階層構造データ生成部30は、テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、分類されたカテゴリ毎に要約文を生成し、要約文を集約した集約文を生成する。詳細については後述する。 The hierarchical structure data generation unit 30 generates the hierarchical structure data HD of the master DB. The hierarchical structure data generation unit 30 transmits the generated hierarchical structure data HD to the display unit 40. Further, the hierarchical structure data generation unit 30 may directly transmit the text data TD from the text acquisition unit 10 to the display unit 40 in real time. The hierarchical structure data generation unit 30 classifies the main points of the text data into predetermined categories, generates a summary sentence for each classified category, and generates a summary sentence in which the summary sentences are aggregated. Details will be described later.

階層構造データHDは、カテゴリ毎にマスタDBの内容を階層表示したものである。階層構造データHDは、階層構造データ生成部30が生成した集約文を含む。階層構造データ生成部30は、予め定められたカテゴリ毎に要点を分類して階層構造データHDを生成する。本例の階層構造データHDは、3つのカテゴリを有する。例えば、カテゴリには、オペレータが対応している事例の「状況」、「原因」および「対処」を含む。なお、本例のカテゴリ分類は一例であり、カテゴリの数や内容はこれに限定されない。「状況」が「質問」のカテゴリであってよく、「対処」が「回答」のカテゴリであってよい。 The hierarchical structure data HD is a hierarchical display of the contents of the master DB for each category. The hierarchical structure data HD includes the aggregate statement generated by the hierarchical structure data generation unit 30. The hierarchical structure data generation unit 30 classifies the main points for each predetermined category and generates the hierarchical structure data HD. The hierarchical structure data HD of this example has three categories. For example, the category includes “situation”, “cause”, and “handling” of cases handled by the operator. Note that the category classification of this example is an example, and the number and contents of categories are not limited to this. The “situation” may be the “question” category, and the “handling” may be the “answer” category.

表示部40は、テキストデータTDに対応する階層構造データHDを表示する。表示部40は、階層構造データ生成部30が分類したカテゴリ毎に階層構造データHDを表示する。例えば、表示部40は、階層構造データHDを容易に把握するため、ツリー状に表示する。表示部40は、テキストデータTDと類似した階層構造データHDを強調表示してよい。例えば、表示部40は、色を付したり、点滅等のアニメーションを付したりすることにより、強調表示する。 The display unit 40 displays the hierarchical structure data HD corresponding to the text data TD. The display unit 40 displays the hierarchical structure data HD for each category classified by the hierarchical structure data generation unit 30. For example, the display unit 40 displays the hierarchical structure data HD in a tree shape so that the hierarchical structure data HD can be easily grasped. The display unit 40 may highlight the hierarchical structure data HD similar to the text data TD. For example, the display unit 40 highlights by adding a color or an animation such as blinking.

また、表示部40は、テキスト取得部10が取得したテキストデータTDをそのまま表示してもよい。即ち、表示部40は、顧客210とオペレータとの現在の質問応答記録をリアルタイムで表示してよい。表示部40は、現在の質問応答記録のテキストデータTDと階層構造データHDとの両方を表示してもよい。なお、表示部40は、情報を表示するためのディスプレイを有してもよいし、受付用端末234および受付用端末244等の外部の端末に情報を表示させてもよい。 The display unit 40 may also display the text data TD acquired by the text acquisition unit 10 as it is. That is, the display unit 40 may display the current question and answer record of the customer 210 and the operator in real time. The display unit 40 may display both the text data TD of the current question and answer record and the hierarchical structure data HD. The display unit 40 may have a display for displaying information, or may display information on an external terminal such as the reception terminal 234 and the reception terminal 244.

階層決定部50は、階層構造データHDの階層の数を決定する。階層構造データ生成部30は、階層決定部50の決定した階層の数に応じて階層構造データHDを生成する。なお、階層決定部50は、外部からの入力に応じて、階層構造データHDの階層の数を決定してよい。例えば、階層決定部50は、オペレータの指示に応じて階層構造データHDの階層の数を決定する。 The tier determination unit 50 determines the number of tiers of the hierarchical structure data HD. The hierarchical structure data generation unit 30 generates the hierarchical structure data HD according to the number of layers determined by the layer determination unit 50. The tier determination unit 50 may determine the number of tiers of the hierarchical structure data HD according to an external input. For example, the tier determination unit 50 determines the number of tiers of the hierarchical structure data HD according to an operator's instruction.

本例の対応提示装置100は、現在の質問応答記録のテキストデータTDに対応する階層構造データHDを表示する。よって、オペレータは、階層構造データHDから応答の原因や対処の方法を迅速に把握することができる。これにより、対応提示装置100は、オペレータの応答を補助することができる。オペレータは、必要とする情報(例えば、対処)にたどり着きやすくなる。また、対応提示装置100は、二次受付240が応答していたような高度な事例を一次受付230に対応させることができる。よって、経験の浅い一次受付230のオペレータであっても、ある程度専門家やベテランのオペレータと同等の回答を実現することができる。したがって、一次受付230での受付の品質やスピードが向上する。 The correspondence presentation device 100 of this example displays the hierarchical structure data HD corresponding to the text data TD of the current question answer record. Therefore, the operator can quickly understand the cause of the response and the coping method from the hierarchical structure data HD. Thereby, the correspondence presentation device 100 can assist the operator in responding. It is easier for the operator to reach the information (for example, coping) required. In addition, the correspondence presentation device 100 can correspond to the primary reception 230 an advanced case in which the secondary reception 240 responded. Therefore, even an operator who is inexperienced at the primary reception 230 can provide answers equivalent to those of an expert or a veteran operator to some extent. Therefore, the quality and speed of the reception at the primary reception 230 are improved.

なお、対応提示装置100は、現在の質問応答記録のテキストデータTDを修正することにより、修正後の階層構造データHDを表示してもよい。一例において、テキスト取得部10は、オペレータからの指示に応じて、テキストデータTDを修正する。階層構造データ生成部30は、修正後のテキストデータTDに基づいて、階層構造データHDを生成する。表示部40は、修正後のテキストデータTDに対応する階層構造データHDを、階層構造データ生成部30が分類したカテゴリ毎に表示する。これにより、対応提示装置100は、さらにオペレータの回答の質を向上することができる。 The correspondence presentation device 100 may display the corrected hierarchical structure data HD by correcting the text data TD of the current question answer record. In one example, the text acquisition unit 10 corrects the text data TD according to an instruction from the operator. The hierarchical structure data generation unit 30 generates hierarchical structure data HD based on the corrected text data TD. The display unit 40 displays the hierarchical structure data HD corresponding to the corrected text data TD for each category classified by the hierarchical structure data generation unit 30. Thereby, the correspondence presentation device 100 can further improve the quality of the operator's answer.

図2Bは、対応提示装置100による動作のフローチャートの概要を示す。対応提示装置100は、ステップS10〜ステップS16を実行することにより、オペレータの応答を補助する。 FIG. 2B shows an outline of a flowchart of the operation performed by the correspondence presentation device 100. The correspondence presentation device 100 assists the operator's response by executing steps S10 to S16.

ステップS10において、記憶部20は、過去の質問応答記録のマスタDBを記憶する。ステップS12において、テキスト取得部10は、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータTDを取得する。ステップS14において、階層構造データ生成部30は、マスタDBの階層構造データHDを生成する。ステップS16において、表示部40は、テキストデータTDに対応する階層構造データHDを表示する。これにより、対応提示装置100は、オペレータに最適な対応方法を階層構造データHDとして提示することができる。 In step S10, the storage unit 20 stores the master DB of past question answer records. In step S12, the text acquisition unit 10 acquires the text data TD obtained by voice recognition of the current question answer record. In step S14, the hierarchical structure data generation unit 30 generates the hierarchical structure data HD of the master DB. In step S16, the display unit 40 displays the hierarchical structure data HD corresponding to the text data TD. Thereby, the correspondence presentation device 100 can present the optimum correspondence method to the operator as the hierarchical structure data HD.

図3は、対応提示装置100を用いた顧客応答のフローチャートの概要を示す。ステップS100〜ステップS118を実行することにより、顧客210の要求に応答することができる。なお、本例のフローチャートは、顧客応答のフローチャートの一例であり、顧客応答の方法は本例に限定されない。 FIG. 3 shows an outline of a flowchart of a customer response using the correspondence presentation device 100. By executing steps S100 to S118, it is possible to respond to the request of the customer 210. The flowchart of this example is an example of a customer response flowchart, and the method of customer response is not limited to this example.

ステップS100において、テキスト取得部10は、オペレータが正しく応対できた事例の記録を音声認識して、テキストデータTDを作成する。テキスト取得部10が取得するテキストデータTDは、一次受付230のオペレータの対応であっても、二次受付240のオペレータの対応であってもよい。テキスト取得部10が取得するテキストデータTDは、一次受付230および二次受付240の両方のオペレータの対応であってもよい。 In step S100, the text acquisition unit 10 performs voice recognition on the record of the case that the operator has correctly addressed and creates the text data TD. The text data TD acquired by the text acquisition unit 10 may correspond to the operator of the primary reception 230 or the operator of the secondary reception 240. The text data TD acquired by the text acquisition unit 10 may correspond to the operators of both the primary reception 230 and the secondary reception 240.

ステップS102において、階層構造データ生成部30は、テキスト取得部10が作成したテキストデータTDから、カテゴリ毎に要点を抽出する。階層構造データ生成部30は、カテゴリ毎に要点を抽出することにより、カテゴリ毎の階層を有する階層構造データHDを生成することができる。例えば、階層構造データ生成部30は、状況、原因および対処のカテゴリ毎に要点を抽出する。これにより、質問応答記録の会話の中から、状況、原因および対処に対応する部分がそれぞれ抽出される。 In step S102, the hierarchical structure data generation unit 30 extracts the main points for each category from the text data TD created by the text acquisition unit 10. The hierarchical structure data generation unit 30 can generate the hierarchical structure data HD having a hierarchy for each category by extracting the points for each category. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 extracts the main points for each category of situation, cause, and countermeasure. As a result, the parts corresponding to the situation, the cause, and the countermeasure are extracted from the conversation in the question and answer record.

ステップS104において、階層構造データ生成部30は、抽出した情報から、カテゴリ内で類似する内容を要約して、集約する。例えば、階層構造データ生成部30は、カテゴリ内で類似する内容を要約した要約文を生成し、要約文を集約した集約文を生成する。この場合、階層構造データ生成部30は、内容毎の件数を集約度として生成してもよい。ステップS106において、記憶部20は、状況、原因、対処の順番に階層構造データHDをマスタDBとして登録する。 In step S104, the hierarchical structure data generation unit 30 summarizes and summarizes similar contents in the category from the extracted information. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 generates a summary sentence that summarizes similar contents in a category, and generates a consolidated sentence that summarizes the summary sentence. In this case, the hierarchical structure data generation unit 30 may generate the number of cases for each content as the degree of aggregation. In step S106, the storage unit 20 registers the hierarchical structure data HD as a master DB in the order of situation, cause, and countermeasure.

ステップS108において、テキスト取得部10は、顧客210とオペレータとの応対記録をリアルタイムに音声認識して、テキストデータTDを作成する。例えば、テキスト取得部10は、一次受付230の応対記録のテキストデータTDを作成する。 In step S108, the text acquisition unit 10 voice-recognizes the response record between the customer 210 and the operator in real time to create the text data TD. For example, the text acquisition unit 10 creates the text data TD of the response record of the primary reception 230.

ステップS110において、階層構造データ生成部30は、作成したテキストデータTDから、状況および原因のカテゴリ毎に要点を抽出する。ステップS112において、階層構造データ生成部30は、抽出した要点と類似する内容を、ステップS106でマスタDBに登録した状況のカテゴリから自動検索する。表示部40は、類似する内容を一次受付230のオペレータの端末に提示する。本明細書において、類似する内容とは、最も類似する内容に限られず、類似度の高いものから順に、複数の内容を指してもよい。次に、抽出した要点の中に「原因」のカテゴリ内容があった場合、ステップS114に進み、抽出した要点の中に「原因」のカテゴリ内容がない場合、ステップS116に進む。 In step S110, the hierarchical structure data generation unit 30 extracts the essential points for each category of the situation and the cause from the created text data TD. In step S112, the hierarchical structure data generation unit 30 automatically retrieves the content similar to the extracted main point from the category of the situation registered in the master DB in step S106. The display unit 40 presents similar contents to the terminal of the operator of the primary reception 230. In the present specification, the similar contents are not limited to the most similar contents, but may refer to a plurality of contents in descending order of similarity. Next, if there is "cause" category content in the extracted main points, the process proceeds to step S114. If there is no "cause" category content in the extracted main points, the process proceeds to step S116.

ステップS114において、抽出した要点の中に「原因」のカテゴリ内容があった場合、階層構造データ生成部30は、ステップS106でマスタDBに登録した原因のカテゴリから類似する内容を自動検索する。表示部40は、類似する内容を一次受付230のオペレータの端末に表示する。 In step S114, when the extracted main points include the category content of “cause”, the hierarchical structure data generation unit 30 automatically searches for similar content from the category of the cause registered in the master DB in step S106. The display unit 40 displays similar contents on the terminal of the operator of the primary reception 230.

ステップS116は、抽出した要点の中に「原因」のカテゴリ内容がない場合、一次受付230のオペレータが、端末に提示された複数ある原因の内容を参照しながら顧客210と会話することにより、原因を特定する。 If there is no “cause” category content in the extracted main points, the operator of the primary reception 230 talks with the customer 210 while referring to the content of the plurality of causes presented on the terminal, and the cause is determined in step S116. Specify.

ステップS118において、一次受付230のオペレータは、端末に提示されている状況および原因に対応する対処の内容を確認して、最適な対処方法を顧客に回答する。このように、対応提示装置100は、現在の質問応答記録のテキストデータTDに対応する階層構造データHDを表示することにより、オペレータの対応を補助することができる。 In step S118, the operator of the primary reception 230 confirms the content of the countermeasure corresponding to the situation and cause presented on the terminal, and answers the customer with the optimal countermeasure. In this way, the correspondence presentation device 100 can assist the operator by displaying the hierarchical structure data HD corresponding to the text data TD of the current question answer record.

図4は、テキスト取得部10が音声認識したテキストデータTDの一例を示す。本例のテキストデータTDは、図3のステップS100においてテキスト取得部10にテキストデータ化された音声の一例である。 FIG. 4 shows an example of the text data TD recognized by the text acquisition unit 10 by voice recognition. The text data TD of this example is an example of the voice converted into text data by the text acquisition unit 10 in step S100 of FIG.

テキスト取得部10は、時系列で現在の質問応答記録をテキストデータ化する。テキスト取得部10は、オペレータや顧客210を区別してテキストデータ化する。テキスト取得部10は、オペレータが正しく応対できた事例の記録を音声認識してよい。本例のテキスト取得部10は、顧客210と一次受付230のオペレータの話の内容を時系列でテキストデータ化している。但し、現在の質問応答記録のテキストデータ化の対象や方法は本例に限られない。 The text acquisition unit 10 converts the present question answer record into text data in time series. The text acquisition unit 10 distinguishes an operator or a customer 210 into text data. The text acquisition unit 10 may voice-recognize the record of the case in which the operator was able to correctly respond. The text acquisition unit 10 in this example converts the content of the story of the customer 210 and the operator of the primary reception 230 into text data in time series. However, the target and method for converting the present question answer record into text data are not limited to this example.

図5Aは、階層構造データ生成部30によりカテゴリ分類された要点の一例を示す。本例の要点抽出例は、図3のステップS102における階層構造データ生成部30の処理の一例である。 FIG. 5A shows an example of the main points classified into categories by the hierarchical structure data generation unit 30. The main point extraction example of this example is an example of the process of the hierarchical structure data generation unit 30 in step S102 of FIG.

階層構造データ生成部30は、テキスト取得部10が取得したテキストデータTDから、カテゴリ毎に要点を抽出する。例えば、カテゴリは、状況、原因および対処の3つである。本例の階層構造データ生成部30は、「状況」として「インバーターが停止しました」というテキストを抽出し、「原因」として「配線に触れたんですけど」というテキストを抽出し、「対処」として「配線を手配して交換してください。」というテキストを抽出する。 The hierarchical structure data generation unit 30 extracts the main points for each category from the text data TD acquired by the text acquisition unit 10. For example, there are three categories: situation, cause, and countermeasure. The hierarchical structure data generation unit 30 of this example extracts the text "Inverter has stopped" as the "status", the text "I touched the wiring" as the "cause", and the "handling". Extract the text "Please arrange and replace the wiring."

また、階層構造データ生成部30は、任意の方法で、要点を抽出し、カテゴリを分類してよい。例えば、階層構造データ生成部30は、登録したキーワードが出現した場合にカテゴリ抽出するルールベースの手法により、要点の抽出およびカテゴリの分類を実行する。また、階層構造データ生成部30は、分類した正解例を学習させたモデルを利用してカテゴリ抽出してもよい。 Further, the hierarchical structure data generation unit 30 may extract the main points and classify the categories by an arbitrary method. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 executes extraction of main points and classification of categories by a rule-based method of extracting categories when registered keywords appear. Further, the hierarchical structure data generation unit 30 may perform category extraction using a model in which the classified correct answer examples are learned.

図5Bは、階層構造データ生成部30が生成した要約文の一例を示す。本例の要点抽出例は、図3のステップS104における階層構造データ生成部30の処理の一例である。 FIG. 5B shows an example of a summary sentence generated by the hierarchical structure data generation unit 30. The main point extraction example of this example is an example of the process of the hierarchical structure data generation unit 30 in step S104 of FIG.

階層構造データ生成部30は、カテゴリ毎に抽出された要点を要約した要約文を生成する。例えば、「状況」について、「インバーターが停止しました」との内容を「インバーターが停止」に要約する。「原因」について、「配線に触れたんですけど」との内容を「配線に触れた」に要約する。「対処」について、「配線を手配して交換してください。」との内容を「配線を手配して交換」に要約する。 The hierarchical structure data generation unit 30 generates a summary sentence that summarizes the main points extracted for each category. For example, the content of "the inverter has stopped" in "status" is summarized in "the inverter has stopped". Regarding "cause", the contents of "I touched the wiring" are summarized in "I touched the wiring". Regarding "Countermeasures", the contents of "Please arrange and replace the wiring." are summarized in "Arrange and replace the wiring".

図5Cは、階層構造データ生成部30が生成した集約文の一例を示す。本例の要点抽出例は、図3のステップS104における階層構造データ生成部30の処理の一例である。 FIG. 5C shows an example of an aggregate sentence generated by the hierarchical structure data generation unit 30. The main point extraction example of this example is an example of the process of the hierarchical structure data generation unit 30 in step S104 of FIG.

階層構造データ生成部30は、カテゴリ毎に抽出された要点を要約した要約文を生成する。例えば、「状況」について、「インバーターが停止」との内容を「インバータが停止」に集約する。「原因」について、「配線に触れた」との要約文を集約文として用いる場合は変更しなくてよい。「対処」について、「配線を手配して交換」との要約文を集約文として用いる場合は変更しなくてよい。 The hierarchical structure data generation unit 30 generates a summary sentence that summarizes the main points extracted for each category. For example, as for the “status”, the contents of “inverter stopped” are summarized in “inverter stopped”. Regarding the "cause", when the summary sentence "touched the wiring" is used as an aggregate sentence, it does not need to be changed. With respect to "handling", when the summary sentence "arrange wiring and exchange" is used as an aggregate sentence, it is not necessary to change.

図6は、階層構造データ生成部30によるカテゴリ内の情報の集約例を示す。本例の集約例は、図3のステップS104における階層構造データ生成部30の処理の一例である。本例では、要約例1〜要約例6の6つの要約文から集約例1〜集約例6の6つの集約文を生成する場合について説明する。 FIG. 6 shows an example of aggregation of information in categories by the hierarchical structure data generation unit 30. The aggregation example of this example is an example of the process of the hierarchical structure data generation unit 30 in step S104 of FIG. In this example, a case will be described in which six aggregated sentences of aggregated examples 1 to 6 are generated from six summarized sentences of summarized examples 1 to 6.

階層構造データ生成部30は、抽出した情報を要約した要約文から、カテゴリ内で類似する内容を集約する。例えば、階層構造データ生成部30は、登録したキーワードが出現した場合に集約するルールベースの手法によって、文章を集約する。また、階層構造データ生成部30は、集約した正解例を学習させたモデルを利用して集約する手法によって、文章を集約してもよい。 The hierarchical structure data generation unit 30 aggregates similar contents in the category from the summary sentence that summarizes the extracted information. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 aggregates the sentences by a rule-based method that aggregates when the registered keywords appear. Further, the hierarchical structure data generation unit 30 may aggregate the sentences by a method of aggregating using a model in which the aggregated correct answer examples are learned.

例えば、「状況」において、類似する内容として、「インバーターが停止」および「停止したインバーター」が含まれている場合、これらを「インバータが停止」に集約する。また、「状況」において、類似する内容として、「配線が焼損」および「コードが焼損」が含まれている場合、これらを「配線が焼損」に集約する。これにより、類似する「状況」の要点を共通の集約文に集約することができる。 For example, when the “situation” includes “inverter stopped” and “stopped inverter” as similar contents, these are aggregated into “inverter stopped”. In addition, when the “situation” includes “wiring burnout” and “cord burnout” as similar contents, these are aggregated into “wiring burnout”. As a result, the essential points of similar “situations” can be aggregated in a common aggregate sentence.

同様に、「原因」において、集約する内容として、「配線にふれた」および「配線に触った」が含まれている場合、これらを「配線に触れた」に集約する。また、「原因」において、類似する内容として、「長期に渡り利用」および「長期間利用」が含まれている場合、これらを「長期に渡り利用」に集約する。これにより、類似する「原因」の要点を共通の集約文に集約することができる。 Similarly, in the “cause”, when the contents to be aggregated include “touching the wiring” and “touching the wiring”, these are aggregated into “touching the wiring”. In addition, when “cause” includes “long-term use” and “long-term use” as similar contents, these are aggregated into “long-term use”. As a result, the main points of similar "causes" can be aggregated in a common aggregate sentence.

同様に、「対処」において、類似する内容として、「インバーターを交換」が含まれている場合、「インバータを交換」に集約する。このように、集約する集約文は、予め用意されていてもよい。内容を集約することにより、類似する内容を同一のものとして扱うことができる。なお、本例では、要約文と集約文との違いを明確にするために下線を付しているものの、下線は付さなくてもよい。 Similarly, in the “handling”, if “replace inverter” is included as similar contents, they are aggregated into “replace inverter”. In this way, aggregated sentences to be aggregated may be prepared in advance. By aggregating the contents, similar contents can be treated as the same. It should be noted that in this example, an underline is added to clarify the difference between the summary sentence and the aggregate sentence, but the underline may not be attached.

図7は、記憶部20に記憶されたマスタDBの一例を示す。本例のマスタDBは、図3のステップS106において記憶部20に記憶されるデータベースの一例である。 FIG. 7 shows an example of the master DB stored in the storage unit 20. The master DB of this example is an example of a database stored in the storage unit 20 in step S106 of FIG.

記憶部20は、状況、原因および対処の順番に階層構造でマスタDBとして登録する。No.1〜No.5は、図6で示した階層構造データHDにそれぞれ対応している。記憶部20は、件数の多い順に番号を付して記憶してよい。また、記憶部20は、カテゴリ毎の件数や、事例毎の件数を記憶してもよい。マスタDBには、図3のステップS104で集約された集約文が記憶されている。 The storage unit 20 is registered as a master DB in a hierarchical structure in the order of situation, cause, and countermeasure. No. 1-No. 5 corresponds to the hierarchical structure data HD shown in FIG. 6, respectively. The storage unit 20 may be numbered and stored in descending order of the number of cases. The storage unit 20 may store the number of cases for each category and the number of cases for each case. The master DB stores the aggregated sentences aggregated in step S104 of FIG.

図8は、テキスト取得部10によって音声認識したテキストデータTDの一例を示す。本例のテキストデータTDは、図3のステップS108においてテキスト取得部10が取得するテキストの一例である。 FIG. 8 shows an example of the text data TD that is voice-recognized by the text acquisition unit 10. The text data TD of this example is an example of text acquired by the text acquisition unit 10 in step S108 of FIG.

テキスト取得部10は、顧客210と一次受付230の応対記録をリアルタイムに音声認識したテキストデータTDを取得している。テキスト取得部10は、二次受付240の質問応答記録のテキストデータTDをリアルタイムに取得してもよい。 The text acquisition unit 10 acquires text data TD obtained by real-time voice recognition of the response records of the customer 210 and the primary reception 230. The text acquisition unit 10 may acquire the text data TD of the question and answer record of the secondary reception 240 in real time.

表示部40は、表示領域42を表示している。本例の表示部40は、表示画面の左半分に表示領域42を表示しているが、これに限られない。表示部40は、表示領域42を一次受付230のオペレータに表示している。 The display unit 40 displays a display area 42. The display unit 40 of this example displays the display area 42 on the left half of the display screen, but the display area is not limited to this. The display unit 40 displays the display area 42 to the operator of the primary reception 230.

表示領域42は、顧客210と一次受付230との会話を吹き出し形式で表示している。但し、会話の表示形式は、本例に限られない。顧客210と一次受付230の応対は音声認識され、時系列でテキストデータ化されるので、テキストのままデータとして保存してもよいし、画面に表示させてもよい。即ち、顧客210と一次受付230との会話を画面に表示しなくてもよい。本例では、状況および原因に相当するテキストデータTDが取得されているものの、対処に相当するテキストデータTDが取得されていない。 The display area 42 displays a conversation between the customer 210 and the primary reception 230 in a balloon format. However, the display format of the conversation is not limited to this example. The customer 210 and the primary reception 230 are recognized by voice and converted into text data in a time series. Therefore, the text may be stored as the text as it is or may be displayed on the screen. That is, the conversation between the customer 210 and the primary reception 230 does not have to be displayed on the screen. In this example, the text data TD corresponding to the situation and the cause are acquired, but the text data TD corresponding to the countermeasure is not acquired.

図9は、カテゴリ毎に抽出された集約文の表示例を示す。本例の要点抽出例は、図3のステップS110において表示部40が表示する集約文の一例である。表示部40は、表示領域42に加えて、表示領域44でも情報を表示している。 FIG. 9 shows a display example of aggregated sentences extracted for each category. The main point extraction example of this example is an example of an aggregate sentence displayed by the display unit 40 in step S110 of FIG. The display unit 40 displays information in the display area 44 in addition to the display area 42.

表示領域44は、顧客210と一次受付230との会話の集約文を表示している。表示領域44は、表示領域42の隣に表示されている。本例では、状況および原因に相当するテキストデータTDが取得されているものの、対処に相当するテキストデータTDが取得されていない。そのため、集約文の対処の欄が空白となっている。 The display area 44 displays the aggregate sentence of the conversation between the customer 210 and the primary reception 230. The display area 44 is displayed next to the display area 42. In this example, the text data TD corresponding to the situation and the cause are acquired, but the text data TD corresponding to the countermeasure is not acquired. Therefore, the action column of the aggregate statement is blank.

顧客210と一次受付230との会話の集約文は、階層構造データ生成部30により作成されてよい。例えば、階層構造データ生成部30は、登録したキーワードが出現した場合に抽出するルールベースの手法により集約文を作成する。 The aggregated sentence of the conversation between the customer 210 and the primary reception 230 may be created by the hierarchical structure data generation unit 30. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 creates an aggregate sentence by the rule-based method that is extracted when the registered keyword appears.

図10は、状況自動検索手順のフローチャートの一例を示す。本例のフローチャートは、図3のステップS112において、階層構造データ生成部30が類似する内容を自動検索する処理の一例を示す。本例の対応提示装置100は、「状況」のテキストデータTDと類似する内容を、マスタDBに登録した状況のカテゴリから自動検索する。なお、文章の類似度を算出して自動検索する方式は本例に限定されない。また、本フローチャートは会話が終了するまで継続されてよい。 FIG. 10 shows an example of a flowchart of a situation automatic search procedure. The flowchart of this example shows an example of the process in which the hierarchical structure data generation unit 30 automatically searches for similar contents in step S112 of FIG. The correspondence presentation device 100 of this example automatically searches for content similar to the text data TD of “status” from the status category registered in the master DB. Note that the method of calculating the similarity between sentences and automatically searching is not limited to this example. In addition, this flowchart may be continued until the conversation ends.

ステップS200において、階層構造データ生成部30は、マスタDBに登録した文章を形態素解析する。階層構造データ生成部30は、マスタDBに登録した文章を全て形態素解析してよい。ステップS202において、階層構造データ生成部30は、形態素解析した単語をベクトルデータ化する。 In step S200, the hierarchical structure data generation unit 30 morphologically analyzes the sentence registered in the master DB. The hierarchical structure data generation unit 30 may morphologically analyze all the sentences registered in the master DB. In step S202, the hierarchical structure data generation unit 30 converts the morphologically analyzed words into vector data.

ステップS204において、階層構造データ生成部30は、マスタDBの文章のベクトルデータを算出する。階層構造データ生成部30は、マスタDBの文章毎のベクトルデータを算出する。例えば、階層構造データ生成部30は、同一のカテゴリにN個の文章が存在する場合に、N個のベクトルデータを算出する。本例の階層構造データ生成部30は、N個すべての文章をベクトルデータ化するが、一部の文章をベクトルデータ化してもよい。ステップS200〜ステップS204により、過去の質問応答記録についてベクトルデータが算出される。 In step S204, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates the vector data of the sentence in the master DB. The hierarchical structure data generation unit 30 calculates vector data for each sentence in the master DB. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates N vector data when N sentences exist in the same category. The hierarchical structure data generation unit 30 of this example converts all N sentences into vector data, but may convert some sentences into vector data. Through steps S200 to S204, vector data is calculated for past question answer records.

ステップS206において、階層構造データ生成部30は、リアルタイムに音声認識したテキストデータTDを、状況、原因、対処にカテゴリ分類する。階層構造データ生成部30は、「状況」に対応するテキストデータTDがある場合、ステップS208に進む。ステップS208において、階層構造データ生成部30は、リアルタイムに音声認識したテキストデータTDの要約文を生成する。例えば、階層構造データ生成部30は、「状況」に対応するテキストデータTDの要約文を生成する。ステップS210において、要約文を集約した集約文を生成する。ステップS212において、階層構造データ生成部30は、集約文の単語をベクトルデータ化する。 In step S206, the hierarchical structure data generation unit 30 classifies the text data TD recognized in real time into categories into situations, causes, and measures. When there is the text data TD corresponding to the “situation”, the hierarchical structure data generation unit 30 proceeds to step S208. In step S208, the hierarchical structure data generation unit 30 generates a summary sentence of the text data TD recognized by voice in real time. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 generates a summary sentence of the text data TD corresponding to “situation”. In step S210, an aggregate sentence in which the abstract sentences are aggregated is generated. In step S212, the hierarchical structure data generation unit 30 converts the words of the aggregate sentence into vector data.

ステップS214において、階層構造データ生成部30は、状況にカテゴリ分類された文章のベクトルデータを算出する。ステップS216において、階層構造データ生成部30は、ステップS204で算出した文章毎のベクトルデータと、ステップS214で算出したベクトルデータの類似度を算出する。言い換えると、階層構造データ生成部30は、過去の質問応答記録に対応するマスタDBのベクトルデータと、現在の質問応答記録に対応するテキストデータTDのベクトルデータとの類似度を算出する。ステップS218において、類似度の高いマスタDBに登録されている状況の文章を、一次受付230のオペレータに提示する。類似度の高い文章に限らず、マスタDBに登録されている複数の文章を、類似度の高い順に、一次受付230のオペレータに提示してよい。例えば、階層構造データ生成部30は、Doc2Vecを用いて、類似度を算出する。 In step S214, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates vector data of sentences that are classified into situations. In step S216, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates the similarity between the vector data for each sentence calculated in step S204 and the vector data calculated in step S214. In other words, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates the degree of similarity between the vector data of the master DB corresponding to the past question answer record and the vector data of the text data TD corresponding to the current question answer record. In step S218, the sentence of the situation registered in the master DB having a high degree of similarity is presented to the operator of the primary reception 230. Not only the sentences having a high degree of similarity, but a plurality of sentences registered in the master DB may be presented to the operator of the primary reception 230 in order of the degree of similarity. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates the degree of similarity using Doc2Vec.

図11は、表示部40による階層構造データHDの表示例を示す。同図は、図3のステップS112において、表示部40が表示する画面の一例である。本例の表示部40は、検索した結果を一次受付230のオペレータに提示している。 FIG. 11 shows a display example of the hierarchical structure data HD on the display unit 40. This figure is an example of a screen displayed by the display unit 40 in step S112 of FIG. The display unit 40 of this example presents the search result to the operator of the primary reception 230.

表示部40は、階層構造データ生成部30が算出した類似度の高い階層構造データHDの内容を表示する。本例の表示部40は、抽出した要点(例えば、「状況」のカテゴリ内容)と類似する内容を表示領域44で強調して表示している。階層構造データ生成部30は、状況のテキストデータTDの集約文として、「インバータが停止」を取得している。そのため、表示部40は、マスタDBの「状況」のカテゴリの「インバータが停止」を強調表示する。これにより、一次受付230のオペレータは、表示領域44に表示された階層構造データHDから「インバータが停止」と関連する原因および対処を即座に知ることができる。 The display unit 40 displays the contents of the hierarchical structure data HD having a high degree of similarity calculated by the hierarchical structure data generation unit 30. The display unit 40 of the present example emphasizes and displays the contents similar to the extracted main points (for example, the category contents of “situation”) in the display area 44. The hierarchical structure data generation unit 30 has acquired “inverter stopped” as the aggregate sentence of the text data TD of the situation. Therefore, the display unit 40 highlights "Inverter stopped" in the "Status" category of the master DB. Thereby, the operator of the primary reception 230 can immediately know the cause and the countermeasure related to "the inverter is stopped" from the hierarchical structure data HD displayed in the display area 44.

ここで、表示部40は、表示領域44で表示する内容の優先順位の決定方法を、カテゴリ毎に変更してよい。一例において、表示部40は、第1のカテゴリの内容を、類似度の高い順に表示する。そして、表示部40は、第1のカテゴリよりも低次の階層である第2のカテゴリの内容を件数順に並べて表示してよい。例えば、表示部40は、第1のカテゴリが「状況」であり、第2のカテゴリが「原因」である場合、「状況」よりも低次の階層である「原因」のカテゴリの内容を件数順に並べて表示する。即ち、マスタDBに登録された「配線に触れた」の件数が、「長期に渡り利用」よりも多い場合、「配線に触れた」を「長期に渡り利用」よりも優先的に表示する。優先的に表示するとは、表示領域44において、オペレータに、より認識されやすい位置に表示することを指す。 Here, the display unit 40 may change the method of determining the priority order of the content displayed in the display area 44 for each category. In one example, the display unit 40 displays the contents of the first category in descending order of similarity. Then, the display unit 40 may display the contents of the second category, which is a lower hierarchy than the first category, in order of the number of cases. For example, when the first category is “situation” and the second category is “cause”, the display unit 40 displays the number of contents of the “cause” category which is a lower hierarchy than the “status”. Display in order. That is, when the number of "touching the wiring" registered in the master DB is larger than "use for a long time", "touching the wire" is displayed with priority over "use for a long time". Displaying with priority means displaying in a position that is more easily recognized by the operator in the display area 44.

ここで、図10の状況自動検索手順のフローチャートに沿って、表示部40の動作を説明する。ステップS200〜ステップS204で過去の質問応答記録についてベクトルデータが記憶された後に音声認識が開始される。表示領域42には、リアルタイムに音声認識したテキストデータTDが表示され、テキストデータTDがカテゴリ分類される(ステップS206)。そして、表示領域44には、「状況」に対応するテキストデータTDがある場合に集約文が表示される(ステップS208)。さらに、表示領域44には、リアルタイムに認識されたテキストデータTDの類似度が算出されて、マスタDBに登録されている状況の文章の集約文が、類似度の高い順に表示される(ステップS210〜ステップS218)。 Here, the operation of the display unit 40 will be described with reference to the flowchart of the situation automatic search procedure of FIG. In step S200 to step S204, voice recognition is started after vector data is stored for past question answer records. In the display area 42, the voice-recognized text data TD is displayed in real time, and the text data TD is classified into categories (step S206). Then, in the display area 44, an aggregate sentence is displayed when there is the text data TD corresponding to the “situation” (step S208). Further, in the display area 44, the degree of similarity of the text data TD recognized in real time is calculated, and the aggregate sentences of the sentences registered in the master DB are displayed in descending order of degree of similarity (step S210). -Step S218).

図12は、原因自動検索手順のフローチャートの一例を示す。本例のフローチャートは、図3のステップS114またはステップS116において、階層構造データ生成部30が類似する内容を自動検索する処理の一例を示す。本例の対応提示装置100は、「原因」のテキストデータTDと類似する内容を、マスタDBに登録した原因のカテゴリから自動検索する。本例では、「原因」のカテゴリに分類された文章のベクトルデータを算出している点で、図10の場合と相違する。なお、文章の類似度を算出して自動検索する方式は本例に限定されない。また、本フローチャートは会話が終了するまで継続されてよい。 FIG. 12 shows an example of a flowchart of the automatic cause search procedure. The flowchart of this example shows an example of a process in which the hierarchical structure data generation unit 30 automatically searches for similar contents in step S114 or step S116 of FIG. The correspondence presentation device 100 of the present example automatically searches for content similar to the “cause” text data TD from the cause category registered in the master DB. This example differs from the case of FIG. 10 in that vector data of sentences classified into the “cause” category is calculated. Note that the method of calculating the similarity between sentences and automatically searching is not limited to this example. In addition, this flowchart may be continued until the conversation ends.

ステップS300において、階層構造データ生成部30は、マスタDBに登録した文章を形態素解析する。階層構造データ生成部30は、マスタDBに登録した文章を全て形態素解析してよい。ステップS302において、階層構造データ生成部30は、形態素解析した単語をベクトルデータ化する。 In step S300, the hierarchical structure data generation unit 30 morphologically analyzes the sentence registered in the master DB. The hierarchical structure data generation unit 30 may morphologically analyze all the sentences registered in the master DB. In step S302, the hierarchical structure data generation unit 30 converts the morphologically analyzed word into vector data.

ステップS304において、階層構造データ生成部30は、マスタDBの文章のベクトルデータを算出する。階層構造データ生成部30は、マスタDBの文章毎のベクトルデータを算出する。例えば、階層構造データ生成部30は、同一のカテゴリにN個の文章が存在する場合に、N個のベクトルデータを算出する。本例の階層構造データ生成部30は、N個すべての文章をベクトルデータ化するが、一部の文章をベクトルデータ化してもよい。ステップS300〜ステップS304により、過去の質問応答記録についてベクトルデータが算出される。 In step S304, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates the vector data of the sentence in the master DB. The hierarchical structure data generation unit 30 calculates vector data for each sentence in the master DB. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates N vector data when N sentences exist in the same category. The hierarchical structure data generation unit 30 of this example converts all N sentences into vector data, but may convert some sentences into vector data. Through steps S300 to S304, vector data is calculated for past question answer records.

ステップS306において、階層構造データ生成部30は、リアルタイムに音声認識したテキストデータTDを、状況、原因、対処にカテゴリ分類する。階層構造データ生成部30は、「原因」に対応するテキストデータTDがある場合、ステップS308に進む。ステップS308において、階層構造データ生成部30は、リアルタイムに音声認識したテキストデータTDの要約文を生成する。例えば、階層構造データ生成部30は、「原因」に対応するテキストデータTDの要約文を生成する。ステップS310において、要約文を集約した集約文を生成する。ステップS312において、階層構造データ生成部30は、集約文の単語をベクトルデータ化する。 In step S306, the hierarchical structure data generation unit 30 classifies the text data TD recognized in real time into the categories of the situation, the cause, and the countermeasure. When there is the text data TD corresponding to the "cause", the hierarchical structure data generation unit 30 proceeds to step S308. In step S308, the hierarchical structure data generation unit 30 generates a summary sentence of the text data TD that has been speech-recognized in real time. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 generates a summary sentence of the text data TD corresponding to “cause”. In step S310, an aggregate sentence in which the abstract sentences are aggregated is generated. In step S312, the hierarchical structure data generation unit 30 converts the words of the aggregate sentence into vector data.

ステップS314において、階層構造データ生成部30は、原因にカテゴリ分類された文章のベクトルデータを算出する。ステップS316において、階層構造データ生成部30は、ステップS304で算出した文章毎のベクトルデータと、ステップS314で算出したベクトルデータの類似度を算出する。言い換えると、階層構造データ生成部30は、過去の質問応答記録に対応するマスタDBのベクトルデータと、現在の質問応答記録に対応するテキストデータTDのベクトルデータとの類似度を算出する。ステップS318において、類似度の高いマスタDBに登録されている原因の文章を、一次受付230のオペレータに提示する。類似度の高い文章に限らず、マスタDBに登録されている複数の集約文を、類似度の高い順に、一次受付230のオペレータに提示してよい。例えば、階層構造データ生成部30は、Doc2Vecを用いて、類似度を算出する。 In step S314, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates vector data of sentences that are classified into categories by the cause. In step S316, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates the similarity between the vector data for each sentence calculated in step S304 and the vector data calculated in step S314. In other words, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates the degree of similarity between the vector data of the master DB corresponding to the past question answer record and the vector data of the text data TD corresponding to the current question answer record. In step S318, the sentence of the cause registered in the master DB having a high degree of similarity is presented to the operator of the primary reception 230. Not only a sentence with a high degree of similarity, but a plurality of aggregated sentences registered in the master DB may be presented to the operator of the primary reception 230 in order of increasing degree of similarity. For example, the hierarchical structure data generation unit 30 calculates the degree of similarity using Doc2Vec.

図13は、表示部40による階層構造データHDの表示例を示す。同図は、図3のステップS114において、表示部40が表示する画面の一例である。本例の表示部40は、検索した結果を一次受付230のオペレータに提示している。 FIG. 13 shows a display example of the hierarchical structure data HD on the display unit 40. This figure is an example of a screen displayed by the display unit 40 in step S114 of FIG. The display unit 40 of this example presents the search result to the operator of the primary reception 230.

表示部40は、抽出した要点(例えば、「原因」のカテゴリ内容)と類似するマスタDBに登録された内容を表示領域44で強調して表示している。テキスト取得部10は、原因のテキストデータTDとして、「配線をさわりました」を取得している。そのため、表示部40は、マスタDBの「原因」のカテゴリから、「配線をさわりました」に類似する「配線に触れた」を強調表示する。これにより、一次受付230のオペレータは、表示領域44に表示された階層構造データHDから「配線に触れた」と関連する対処を即座に知ることができる。 The display unit 40 emphasizes and displays the contents registered in the master DB similar to the extracted main points (for example, the category contents of “cause”) in the display area 44. The text acquisition unit 10 acquires “wiring was touched” as the text data TD of the cause. Therefore, the display unit 40 highlights "touched the wire" similar to "touched the wire" from the "cause" category of the master DB. As a result, the operator of the primary reception 230 can immediately know from the hierarchical structure data HD displayed in the display area 44 the measures related to “touching the wiring”.

ここで、表示部40は、表示領域44で表示する内容の優先順位の決定方法を、カテゴリ毎に変更してよい。一例において、表示部40は、第1のカテゴリの内容を、類似度の高い順に表示する。そして、表示部40は、第1のカテゴリよりも低次の階層である第2のカテゴリの内容を件数順に並べて表示してよい。例えば、表示部40は、第1のカテゴリが「原因」であり、第2のカテゴリが「対処」である場合、「原因」よりも低次の階層である「対処」のカテゴリの内容を件数順に並べて表示する。即ち、マスタDBに登録された「配線が抜けていないか確認」の件数が、「配線を手配して交換」よりも多い場合、「配線が抜けていないか確認」を「配線を手配して交換」よりも優先的に表示する。 Here, the display unit 40 may change the method of determining the priority order of the content displayed in the display area 44 for each category. In one example, the display unit 40 displays the contents of the first category in descending order of similarity. Then, the display unit 40 may display the contents of the second category, which is a lower hierarchy than the first category, in order of the number of cases. For example, when the first category is “cause” and the second category is “handling”, the display unit 40 displays the content of the “handling” category, which is a lower hierarchy than the “cause”. Display in order. In other words, if the number of "Check if wiring is disconnected" registered in the master DB is greater than "Arrange wiring and replace", "Check whether wiring is disconnected" and "Order wiring" Display is given priority over "Exchange".

ここで、図12の原因自動検索手順のフローチャートに沿って、表示部40の動作を説明する。ステップS300〜ステップS304で過去の質問応答記録についてベクトルデータが記憶された後に音声認識が開始される。表示領域42には、リアルタイムに音声認識したテキストデータTDが表示され、テキストデータTDがカテゴリ分類される(ステップS306)。そして、表示領域44には、「原因」に対応するテキストデータTDがある場合に集約文が表示される(ステップS308)。さらに、表示領域44には、リアルタイムに認識されたテキストデータTDの類似度が算出されて、マスタDBに登録されている状況の文章の集約文が、類似度の高い順に表示される(ステップS310〜ステップS318)。 Here, the operation of the display unit 40 will be described with reference to the flowchart of the automatic cause search procedure of FIG. In step S300 to step S304, voice recognition is started after vector data is stored for past question answer records. In the display area 42, the text data TD recognized in real time is displayed, and the text data TD is classified into categories (step S306). Then, in the display area 44, an aggregate sentence is displayed when there is the text data TD corresponding to the "cause" (step S308). Further, in the display area 44, the similarity of the text data TD recognized in real time is calculated, and the aggregate sentences of the sentences in the situation registered in the master DB are displayed in descending order of similarity (step S310). -Step S318).

なお、階層決定部50は、階層の解像度が粗いと判断した場合、カテゴリの数を増やして、階層の解像度を細かくしてもよい。階層の解像度が粗い場合とは、カテゴリの数が少なく、階層が少ない場合である。階層の解像度を細かくすることにより、よりきめ細かな対処を実現できる。 If the hierarchy determination unit 50 determines that the resolution of the hierarchy is coarse, the hierarchy determination unit 50 may increase the number of categories to make the resolution of the hierarchy finer. The case where the hierarchy has a low resolution is a case where the number of categories is small and the hierarchy is small. Finer resolution can be achieved by making the resolution of the hierarchy finer.

一方、階層決定部50は、階層の解像度が細かいと判断した場合、カテゴリの数を増やして、階層の解像度を粗くしてもよい。階層の解像度が細かい場合とは、カテゴリの数が多く、階層が多い場合である。階層の解像度を粗くすることにより、カテゴリを分類しやすくなる。対応提示装置100は、階層の解像度を適切に設定することにより、よりオペレータが扱いやすい階層構造データHDを表示部40に表示することができる。 On the other hand, when the hierarchy determination unit 50 determines that the resolution of the hierarchy is fine, the hierarchy determination unit 50 may increase the number of categories to make the resolution of the hierarchy coarse. The case where the resolution of the hierarchy is fine is the case where the number of categories is large and the hierarchy is large. The coarser resolution of the hierarchy makes it easier to classify categories. The correspondence presentation device 100 can display the hierarchical structure data HD that is easier for the operator to handle on the display unit 40 by appropriately setting the resolution of the hierarchy.

さらに、階層決定部50は、階層の解像度をカテゴリの内容毎に変更してもよい。一例において、階層決定部50は、件数の多いカテゴリに対応する分類の解像度を上げて、件数の少ないカテゴリに対応する分類の解像度を下げる。例えば、自社が対応できる状況の場合には、階層の解像度を上げて、オペレータが「原因」や「対処」を詳細に検討する。一方、自社で対応できない状況の場合には、「原因」や「対処」を詳細に把握する必要がないので、解像度を下げてよい。階層の解像度は、オペレータによって選択されてよい。但し、階層構造データ生成部30は、事前に階層の解像度に応じた階層構造データHDを生成しておく。 Furthermore, the hierarchy determination unit 50 may change the resolution of the hierarchy for each category content. In one example, the hierarchy determination unit 50 raises the resolution of the classification corresponding to the category with a large number of cases, and lowers the resolution of the classification corresponding to the category with a small number of cases. For example, if the situation is one that the company can handle, the resolution of the hierarchy is increased and the operator considers the "cause" and "action" in detail. On the other hand, if the situation cannot be dealt with by the company, it is not necessary to grasp the "cause" and "action" in detail, so the resolution may be lowered. The resolution of the hierarchy may be selected by the operator. However, the hierarchical structure data generation unit 30 previously generates the hierarchical structure data HD according to the resolution of the hierarchy.

対応提示装置100は、一次受付230のオペレータに、受付端末に提示されている状況及び原因に対応する対処の内容を確認し、最適な対処方法を顧客に回答させることができる。原因が抽出されていない場合、対応提示装置100は、端末に提示されている原因の内容を確認し、類推しながら顧客210との会話を進めさせることができる。 The correspondence presentation device 100 allows the operator of the primary reception 230 to confirm the content of the countermeasure corresponding to the situation and cause presented on the reception terminal, and cause the customer to answer the optimal countermeasure. If the cause has not been extracted, the correspondence presentation device 100 can confirm the content of the cause presented on the terminal and proceed with the conversation with the customer 210 by analogy.

また、対応提示装置100は、経験の浅い一次受付230のオペレータであっても、ある程度専門家やベテランのオペレータと同等の回答を実現することができる。また、対応提示装置100は、FAQのように1対1で対応した情報のみが表示されている場合と比較して、オペレータにとって即座に対応しやすい情報を表示することができる。したがって、一次受付230での受付の品質やスピードが向上する。 In addition, the correspondence presentation device 100 can realize a reply equivalent to that of an expert or a veteran operator to some extent, even if the operator is an inexperienced primary receptionist 230. In addition, the correspondence presentation device 100 can immediately display information that the operator can easily respond to, as compared with the case where only information corresponding to one-to-one correspondence such as FAQ is displayed. Therefore, the quality and speed of the reception at the primary reception 230 are improved.

図14は、対応提示装置100を用いた顧客応答のフローチャートの他の例を示す。ステップS400〜ステップS414を実行することにより、音声を誤認識または誤変換した場合であっても、顧客210の要求に適切に応答することができる。なお、本例のフローチャートは、顧客応答のフローチャートの一例であり、顧客応答の方法は本例に限定されない。 FIG. 14 shows another example of the flowchart of the customer response using the correspondence presentation device 100. By executing steps S400 to S414, it is possible to appropriately respond to the request of the customer 210 even when the voice is erroneously recognized or erroneously converted. The flowchart of this example is an example of a customer response flowchart, and the method of customer response is not limited to this example.

ステップS400〜ステップS408は、図3のステップS106〜ステップS114に対応する。本例では、図3の動作フローチャートと相違する点について特に説明する。 Steps S400 to S408 correspond to steps S106 to S114 of FIG. In this example, differences from the operation flowchart of FIG. 3 will be particularly described.

ステップS410において、テキストデータTDに誤認識または誤変換があるか否かを判断する。本例では、誤認識または誤変換があるか否かをオペレータが判断する。誤認識または誤変換の可能性の高いテキストデータTDを強調表示して、オペレータに知らせてもよい。テキストデータTDに誤認識または誤変換がある場合、ステップS412に進む。 In step S410, it is determined whether the text data TD has an erroneous recognition or an erroneous conversion. In this example, the operator determines whether there is an erroneous recognition or an erroneous conversion. The text data TD that is likely to be erroneously recognized or erroneously converted may be highlighted to notify the operator. If the text data TD has an erroneous recognition or an erroneous conversion, the process proceeds to step S412.

ステップS412において、一次受付230の担当者の端末でテキストデータTDの誤認識または誤変換を修正する。例えば、誤変換された同音異義語を正しい文言に変換する。テキストデータTDの修正は、まとめて一括で変換してもよいし、個別に即時修正してもよい。そして、ステップS404に戻り、修正されたテキストデータTDに基づいて、カテゴリ毎に要点を抽出する。 In step S412, the erroneous recognition or erroneous conversion of the text data TD is corrected at the terminal of the person in charge of the primary reception 230. For example, the erroneously converted homonym is converted into the correct wording. The correction of the text data TD may be converted collectively and collectively, or may be immediately corrected individually. Then, returning to step S404, the main points are extracted for each category based on the corrected text data TD.

一方、テキストデータTDに誤認識または誤変換がない場合、ステップS414に進み、一次受付230のオペレータは、端末に提示されている状況および原因に対応する対処の内容を確認して、最適な対処方法を顧客に回答する。このように、本例の対応提示装置100は、テキストデータTDの誤認識または誤変換を修正できるので、より最適な対処方法を顧客に回答することができる。 On the other hand, if there is no erroneous recognition or erroneous conversion in the text data TD, the process proceeds to step S414, where the operator of the primary reception 230 confirms the content of the action corresponding to the situation and cause presented on the terminal, and makes an optimal action. Answer the customer how. In this way, the correspondence presentation device 100 of the present example can correct the erroneous recognition or the erroneous conversion of the text data TD, and thus can provide the customer with a more appropriate coping method.

図15Aは、テキスト取得部10によって音声認識したテキストデータTDの一例を示す。本例のテキストデータTDは、図14のステップS402においてテキスト取得部10が取得するテキストの一例である。 FIG. 15A shows an example of the text data TD speech-recognized by the text acquisition unit 10. The text data TD of this example is an example of text acquired by the text acquisition unit 10 in step S402 of FIG.

テキスト取得部10は、顧客210と一次受付230の応対記録をリアルタイムに音声認識したテキストデータTDを取得している。しかしながら、テキスト取得部10は、「配線をさわりました」と変換すべきところを、「敗戦をさわりました」と誤変換している。 The text acquisition unit 10 acquires text data TD obtained by real-time voice recognition of the response records of the customer 210 and the primary reception 230. However, the text acquisition unit 10 erroneously converts "where the wiring was touched" into "where the loss was touched".

表示領域42は、顧客210と一次受付230との会話を吹き出し形式で表示している。さらに、表示領域42は、誤認識または誤変換を修正するための入力欄を有する。本例の表示領域42には、修正ボタン46および一括修正ボタン48が設けられている。修正ボタン46および一括修正ボタン48については、後述する。 The display area 42 displays a conversation between the customer 210 and the primary reception 230 in a balloon format. Further, the display area 42 has an input field for correcting misrecognition or misconversion. A correction button 46 and a batch correction button 48 are provided in the display area 42 of this example. The correction button 46 and the batch correction button 48 will be described later.

図15Bは、カテゴリ毎に抽出された集約文の表示例を示す。本例の要点抽出例は、図14のステップS404において表示部40が表示する集約文の一例である。表示部40は、表示領域42に加えて、表示領域44でも情報を表示している。 FIG. 15B shows a display example of aggregated sentences extracted for each category. The main point extraction example of this example is an example of an aggregated sentence displayed by the display unit 40 in step S404 of FIG. The display unit 40 displays information in the display area 44 in addition to the display area 42.

表示領域44は、顧客210と一次受付230との会話の集約文を表示している。表示領域44は、表示領域42の隣に表示されている。本例では、状況に相当するテキストデータTDが取得されている。誤認識しなければ、図9で示したように、原因に相当するテキストデータTDとして、「配線に触れた」が入力されるはずであった。しかしながら、「配線」を「敗戦」と変換したために、原因に相当するテキストデータTDが取得されていない。そのため、集約文の原因の欄が空白となっている。 The display area 44 displays the aggregate sentence of the conversation between the customer 210 and the primary reception 230. The display area 44 is displayed next to the display area 42. In this example, the text data TD corresponding to the situation is acquired. If not erroneously recognized, as shown in FIG. 9, “touched the wiring” should be input as the text data TD corresponding to the cause. However, since "wiring" is converted to "defeat", the text data TD corresponding to the cause is not acquired. Therefore, the cause column of the aggregate statement is blank.

図15Cは、表示部40による階層構造データHDの表示例を示す。本例の表示部40は、検索した結果を一次受付230のオペレータに提示している。 FIG. 15C shows a display example of the hierarchical structure data HD by the display unit 40. The display unit 40 of this example presents the search result to the operator of the primary reception 230.

表示部40は、抽出した要点(例えば、「状況」のカテゴリ内容)と類似するマスタDBに登録された内容を表示領域44で強調して表示している。そして、表示部40は、テキストデータTDの誤変換がなければ、図13で示したように、「原因」のカテゴリ内容と類似するマスタDBに登録された内容を表示領域44で強調して表示するはずであった。しかしながら、テキスト取得部10が「配線をさわりました」と変換すべきところを、「敗戦をさわりました」と誤変換しているので、「原因」のカテゴリ内容と類似するマスタDBに登録された内容を強調して表示することができない。 The display unit 40 emphasizes and displays the contents registered in the master DB similar to the extracted main points (for example, the category contents of “situation”) in the display area 44. Then, if there is no erroneous conversion of the text data TD, the display unit 40 emphasizes and displays the contents registered in the master DB similar to the category contents of "cause" in the display area 44, as shown in FIG. Was supposed to. However, since the text acquisition unit 10 erroneously converted "where the wiring was touched" into "the loss was touched", it was registered in the master DB similar to the "cause" category content. It is not possible to emphasize the displayed content.

図15Dは、テキストデータTDの修正方法の一例を示す。同図は、図14のステップS412において、表示部40が表示する画面の一例である。本例の一次受付230のオペレータは、表示領域42において、誤変換を修正している。 FIG. 15D shows an example of a method of correcting the text data TD. This figure is an example of a screen displayed by the display unit 40 in step S412 of FIG. The operator of the primary reception 230 of this example corrects the erroneous conversion in the display area 42.

修正ボタン46は、テキストデータTDを個別修正するために用いられる。修正ボタン46は、表示領域42のそれぞれの吹き出しに対応して設けられている。個別修正の場合、修正対象となる吹き出しの文言を修正して、吹き出しの隣に配置された修正ボタン46を押すことにより該当する文言が修正される。例えば、「敗戦をさわりました」を「配線をさわりました」に修正して、修正ボタン46を押すことにより、文言が修正される。 The correction button 46 is used for individually correcting the text data TD. The correction button 46 is provided corresponding to each balloon in the display area 42. In the case of individual correction, the wording of the balloon to be corrected is corrected and the corresponding wording is corrected by pressing the correction button 46 arranged next to the balloon. For example, the wording is corrected by correcting "touched the defeat" to "touched the wiring" and pressing the correction button 46.

一括修正ボタン48は、テキストデータTDを一括修正するために用いられる。一括修正ボタン48は、表示領域42に1つ設けられている。一括修正の場合、変換前の文言と変換後の文言を入力して、一括修正ボタン48を押す。例えば、変換前の文言として「敗戦」を入力し、変換後の文言として「配線」を入力して、一括修正ボタン48を押すことにより、表示領域42に表示されたテキストデータTDが修正される。 The batch correction button 48 is used to batch edit the text data TD. One collective correction button 48 is provided in the display area 42. In the case of batch correction, the word before conversion and the word after conversion are input, and the batch correction button 48 is pressed. For example, the text data TD displayed in the display area 42 is corrected by inputting "defeat" as the text before conversion, "wiring" as the text after conversion, and pressing the batch correction button 48. ..

個別修正および一括修正のいずれを選択するかは、オペレータによって判断されてよい。オペレータは、個別修正および一括修正の両方を状況に応じて使い分けてよい。オペレータは、集約文の原因が抽出されていない場合、顧客対応しながら、誤認識または誤変換の可能性を検討し、リアルタイムでテキストデータTDを修正してよい。 Whether to select individual correction or collective correction may be determined by the operator. The operator may use both individual correction and collective correction depending on the situation. If the cause of the aggregated sentence is not extracted, the operator may consider the possibility of erroneous recognition or erroneous conversion while dealing with the customer and correct the text data TD in real time.

図15Eは、表示部40による階層構造データHDの表示例を示す。同図は、修正後の図14のステップS408において、表示部40が表示する画面の一例である。本例の表示部40は、検索した結果を一次受付230のオペレータに提示している。 FIG. 15E shows a display example of the hierarchical structure data HD by the display unit 40. This figure is an example of the screen displayed by the display unit 40 in step S408 of FIG. 14 after correction. The display unit 40 of this example presents the search result to the operator of the primary reception 230.

表示部40は、抽出した要点(例えば、「原因」のカテゴリ内容)と類似するマスタDBに登録された内容を表示領域44で強調して表示している。テキスト取得部10は、原因のテキストデータTDとして、修正後の文言である「配線をさわりました」を取得している。そのため、表示部40は、マスタDBの「原因」のカテゴリから、「配線をさわりました」に類似する「配線に触れた」を強調表示する。これにより、一次受付230のオペレータは、表示領域44に表示された階層構造データHDから「配線に触れた」と関連する対処を即座に知ることができる。 The display unit 40 emphasizes and displays the contents registered in the master DB similar to the extracted main points (for example, the category contents of “cause”) in the display area 44. The text acquisition unit 10 acquires the corrected word “wiring was touched” as the text data TD of the cause. Therefore, the display unit 40 highlights "touched the wire" similar to "touched the wire" from the "cause" category of the master DB. As a result, the operator of the primary reception 230 can immediately know from the hierarchical structure data HD displayed in the display area 44 the measures related to “touching the wiring”.

このように、対応提示装置100は、テキストデータTDの誤認識または誤変換が発生した場合であっても、修正して、より最適な対処方法を顧客に提示することができる。テキストデータTDの修正履歴は、過去の質問応答記録に関連する情報として、記憶部20のマスタDBに記憶されてもよい。これにより、テキスト取得部10は、テキストデータTDの修正履歴に基づいて、誤認識または誤変換の可能性を低減することができる。 In this way, the correspondence presentation device 100 can correct the text data TD even if erroneous recognition or erroneous conversion of the text data TD occurs, and present a more optimal coping method to the customer. The correction history of the text data TD may be stored in the master DB of the storage unit 20 as information related to past question answer records. Thereby, the text acquisition unit 10 can reduce the possibility of erroneous recognition or erroneous conversion based on the correction history of the text data TD.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 Although the present invention has been described above using the embodiment, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiment. It is apparent to those skilled in the art that various changes or improvements can be added to the above-described embodiment. It is apparent from the description of the scope of claims that the embodiments added with such changes or improvements can be included in the technical scope of the present invention.

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。 The execution order of each process such as operation, procedure, step, and step in the device, system, program, and method shown in the claims, the specification, and the drawings is, in particular, “before” or “prior to”. It should be noted that the output of the previous process can be realized in any order unless the output of the previous process is used in the subsequent process. Even if "first," "next," and the like are used for convenience in the claims, the description, and the operation flow in the drawings, it means that it is essential to perform them in this order. Not a thing.

10・・・テキスト取得部、20・・・記憶部、30・・・階層構造データ生成部、40・・・表示部、42・・・表示領域、44・・・表示領域、46・・・修正ボタン、48・・・一括修正ボタン、50・・・階層決定部、100・・・対応提示装置、200・・・対応システム、210・・・顧客、220・・・公衆交換電話網、225・・・構内交換機、230・・・一次受付、232・・・電話機、234・・・受付用端末、240・・・二次受付、242・・・電話機、244・・・受付用端末、250・・・LAN、260・・・サーバー機 10... Text acquisition unit, 20... Storage unit, 30... Hierarchical structure data generation unit, 40... Display unit, 42... Display area, 44... Display area, 46... Correction button, 48... Batch correction button, 50... Hierarchy determination unit, 100... Corresponding presentation device, 200... Corresponding system, 210... Customer, 220... Public switched telephone network, 225 ... Private branch exchange, 230... Primary reception, 232... Telephone, 234... Reception terminal, 240... Secondary reception, 242... Telephone, 244... Reception terminal, 250 ...LAN, 260...Server machine

Claims (6)

過去の質問応答記録のマスタDBを記憶する記憶部と、
現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するテキスト取得部と、
前記テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、前記要点を集約して、前記マスタDBの階層構造データを生成する階層構造データ生成部と、
前記テキストデータに対応する前記階層構造データを、前記階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示する表示部と
を備え、
前記表示部は、前記テキストデータに対する類似度の高い前記階層構造データを強調表示する対応提示装置。
A storage unit that stores a master DB of past question and answer records,
A text acquisition unit that acquires text data obtained by voice recognition of the current question answer record,
A hierarchical structure data generation unit that classifies the main points of the text data into predetermined categories, aggregates the main points, and generates the hierarchical structure data of the master DB;
A display unit for displaying the hierarchical structure data corresponding to the text data for each category classified by the hierarchical structure data generation unit,
The display unit is a correspondence presentation device that highlights the hierarchical structure data having a high degree of similarity to the text data.
前記表示部は、第1のカテゴリの内容を、前記テキストデータに対する類似度の高い順に表示し、前記第1のカテゴリよりも低次の階層である第2のカテゴリの内容を、前記マスタDBに記憶された件数の多い順に並べて表示する
請求項1に記載の対応提示装置。
The display unit displays the contents of the first category in descending order of similarity to the text data, and stores the contents of the second category, which is a lower hierarchy than the first category, in the master DB. The correspondence presentation device according to claim 1, wherein the correspondence presentation device is arranged and displayed in descending order of the number of stored cases.
前記階層構造データの階層の数を決定する階層決定部を更に備え、
前記階層構造データ生成部は、前記階層決定部の決定した階層の数に応じて、前記階層構造データを生成する
請求項1または2に記載の対応提示装置。
Further comprising a hierarchy determining unit that determines the number of layers of the hierarchical structure data,
The correspondence presentation device according to claim 1, wherein the hierarchical structure data generation unit generates the hierarchical structure data according to the number of layers determined by the layer determination unit.
前記階層構造データ生成部は、顧客とオペレータとの会話の前記テキストデータから、状況、原因および対処のカテゴリ毎に、前記テキストデータの要点を抽出する
請求項1から3のいずれか一項に記載の対応提示装置。
The said hierarchical structure data production|generation part extracts the essential point of the said text data for every category of a situation, a cause, and a countermeasure from the said text data of a conversation between a customer and an operator. Corresponding presentation device.
前記テキスト取得部は、前記テキストデータを修正し、
前記階層構造データ生成部は、修正後の前記テキストデータに基づいて、前記階層構造データを生成し、
前記表示部は、修正後の前記テキストデータに対応する前記階層構造データを、前記階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示する
請求項1から4のいずれか一項に記載の対応提示装置。
The text acquisition unit corrects the text data,
The hierarchical structure data generation unit generates the hierarchical structure data based on the corrected text data,
The correspondence presentation device according to claim 1, wherein the display unit displays the hierarchical structure data corresponding to the corrected text data for each category classified by the hierarchical structure data generation unit. ..
過去の質問応答記録のマスタDBを記憶するステップと、
現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するステップと、
前記テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、前記要点を集約して、前記マスタDBの階層構造データを生成するステップと、
前記テキストデータに対応する前記階層構造データを、前記分類されたカテゴリ毎に表示するステップと、
前記テキストデータに対する類似度の高い前記階層構造データを強調表示するステップと、
を備える対応提示方法。
Storing a master DB of past question and answer records,
A step of obtaining text data obtained by voice-recognizing the current question answer record,
Classifying the main points of the text data into predetermined categories, aggregating the main points, and generating hierarchical structure data of the master DB;
Displaying the hierarchical structure data corresponding to the text data for each of the classified categories;
Highlighting the hierarchical structure data having a high degree of similarity to the text data;
A method for presenting correspondence.
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