JP2020102234A - 会話型インターフェースの一部として動的に適用されるフィルタリングオペレータを伴う適応会話状態管理のための方法 - Google Patents
会話型インターフェースの一部として動的に適用されるフィルタリングオペレータを伴う適応会話状態管理のための方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
本願は、以下の出願の利益を主張し、これらの出願の内容は、参照により本明細書に引用される:
米国仮特許出願第61/712,720号(2012年10月11日出願、名称「Method For Adaptive Conversation State Management Filtering Operators Applied Dynamically As Part Of A Conversation lnterface」);および
米国特許出願第13/801,958号(2013年3月13日出願、名称「Method For Adaptive Conversation State Management With Filtering Operators Applied Dynarnically As Part Of A Conversational lnterface」)。
フィルタリングオペレータが会話状態を修正するように動的に適用され得る、情報読み出しのための会話型インターフェースにおける適応会話状態管理のための方法が、開示される。
フィルタリングオペレータ自体は、会話のやりとりの一部であり、やりとりから推測される。会話状態空間は、フィルタリングオペレータを動的に適応し、状態を拡張または剪定し、オペレータに基づいて、会話空間内のアイテムの重みを調節する。本開示に説明される方法の1つはまた、会話スレッド境界を検出すると、状態空間を暗示的にフラッシュし、全ての適用されたフィルタを無効にする。本開示に説明される方法の1つは、会話のやりとりが人の相互作用に対して本質的により近いことを可能にし、意志表示は、複数のやりとりにわたり、会話スレッドは、多くの場合、連続フローにシームレスに作り上げられる。さらに、本発明の実施形態は、音声認識におけるエラー等のユーザ入力エラーのための自然補正方法を可能にする。これらの入力エラーは、情報読み出しシステムとの会話のやりとりの一部として、ユーザ音声化フィルタリング動作によって補正されることができる。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
(項目1)
ユーザから受信される検索要求を処理する方法であって、前記検索要求は、アイテムのセットから所望のアイテムを識別することを対象とし、前記識別は、前記検索要求の話題を以前のユーザ入力と比較することに基づき、前記方法は、
コンテンツアイテムのセットへのアクセスを提供することであって、前記コンテンツアイテムの各々は、対応するコンテンツアイテムを記述するメタデータに関連付けられている、ことと、
ユーザから以前に受信された少なくとも1つの検索に関する情報を提供することと、
ユーザから現在の入力を受信することであって、前記現在の入力は、所望のコンテンツアイテムを識別するように前記ユーザによって意図されている、ことと、
前記少なくとも1つの以前の検索に関する情報と前記現在の入力の要素との間の関連性の尺度を決定することと、
前記関連性尺度が閾値を超えていないという条件に応じて、前記現在の入力をコンテンツアイテムのサブセットを記述する前記メタデータと比較することに基づいて、コンテンツアイテムの前記サブセットを選択することと、
前記関連性尺度が閾値を超えているという条件に応じて、前記現在の入力および前記少なくとも1つの以前の検索に関する情報をコンテンツアイテムのサブセットを記述する前記メタデータと比較することに基づいて、コンテンツアイテムの前記サブセットを選択することと
を含む、方法。
(項目2)
前記関連性尺度が前記閾値を超えていないという条件に応じて、会話状態空間を前記現在の入力の前記要素としてリセットすることと、
前記関連性尺度が前記閾値を超えているという条件に応じて、前記会話状態空間を前記現在の入力の前記要素で増補することと
をさらに含み、
前記会話状態空間は、以前の検索入力のうちの前記少なくとも1つを記憶している、項目1に記載の方法。
(項目3)
前記会話状態空間を増補することは、前記現在の入力の前記要素のうちの少なくとも1つを前記会話状態空間に追加すること、および前記会話状態空間の前記要素のうちの少なくとも1つを除去することのうちの少なくとも1つに基づく、項目2に記載の方法。
(項目4)
コンテンツアイテムの関係距離を含む関係データベースへのアクセスを提供することをさらに含み、前記関連性尺度は、前記関係距離のうちの1つに基づく、項目1に記載の方法。
(項目5)
前記関係データベースは、ノードおよびエッジを伴う関係グラフを提示し、各ノードは、コンテンツアイテムを表し、各エッジは、任意の2つのコンテンツアイテム間の直接的関係を表す、項目4に記載の方法。
(項目6)
2つのコンテンツアイテムの関係距離は、前記2つのコンテンツアイテムに対応する2つのノード間のホップの数で測定される、項目5に記載の方法。
(項目7)
2つのコンテンツアイテムの関係距離は、前記2つのコンテンツアイテムに対応する2つのノード間のホップの最小数で測定される、項目5に記載の方法。
(項目8)
各エッジは、重みを有し、2つのコンテンツアイテムの関係距離は、前記2つのコンテンツアイテムに対応する2つのノードを接続するエッジの重みの和である、項目5に記載の方法。
(項目9)
前記関係距離は、経時的に取得されるユーザ選好によって修正される、項目4に記載の方法。
(項目10)
履歴入力を含むデータベースへのアクセスを提供することをさらに含み、コンテンツアイテムの前記関係距離は、前記コンテンツアイテムが一緒に使用された頻度に基づいて決定される、項目4に記載の方法。
(項目11)
経時的に取得されたユーザ選好を含むデータベースへのアクセスを提供することと、前記ユーザ選好に基づいて前記決定された関連性尺度を修正することとをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目12)
前記現在の入力の前記要素を決定することは、予め定義されたルールを適用することに基づく、項目1に記載の方法。
(項目13)
前記予め定義されたルールは、ベイズ分類器を使用する、項目12に記載の方法。
(項目14)
前記閾値は、前記ユーザからのフィードバックに基づいて調節される、項目1に記載の方法。
(項目15)
前記少なくとも1つの以前の検索が有する関係の数を決定することをさらに含み、前記閾値は、前記関係の数に基づいて決定される、項目1に記載の方法。
(項目16)
前記ユーザに前記現在の入力に関して尋ねることをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目17)
ユーザから受信される検索要求を処理するためのシステムであって、前記検索要求は、アイテムのセットから所望のアイテムを識別することを対象とし、前記識別は、前記検索要求の話題を以前のユーザ入力と比較することに基づき、前記システムは、
前記システムは、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体上にエンコードされているコンピュータ読み取り可能な命令を備え、
前記コンピュータ読み取り可能な命令は、
コンテンツアイテムのセットへのアクセスを提供することであって、前記コンテンツアイテムの各々は、対応するコンテンツアイテムを記述するメタデータに関連付けられている、ことと、
ユーザから以前に受信された少なくとも1つの検索に関する情報を提供することと、
前記ユーザから現在の入力を受信することであって、前記現在の入力は、所望のコンテンツアイテムを識別するように前記ユーザによって意図されている、ことと、
前記少なくとも1つの以前の検索に関する情報と前記現在の入力の要素との間の関連性の尺度を決定することと、
前記関連性尺度が閾値を超えていないという条件に応じて、前記現在の入力をコンテンツアイテムのサブセットを記述する前記メタデータと比較することに基づいて、コンテンツアイテムの前記サブセットを選択することと、
前記関連性尺度が前記閾値を超えているという条件に応じて、前記現在の入力および前記少なくとも1つの以前の検索に関する情報をコンテンツアイテムのサブセットを記述する前記メタデータと比較することに基づいて、コンテンツアイテムの前記サブセットを選択することと
をコンピュータシステムに行わせる、システム。
(項目18)
前記コンピュータ読み取り可能な命令は、
前記関連性尺度が前記閾値を超えていないという条件に応じて、会話状態空間を前記現在の入力の前記要素としてリセットすることと、
前記関連性尺度が閾値を超えているという条件に応じて、前記会話状態空間を前記現在の入力の前記要素で増補することと
を前記コンピュータシステムにさらに行わせ、
前記会話状態空間は、以前の検索入力のうちの前記少なくとも1つを記憶している、項目17に記載のシステム。
(項目19)
前記会話状態空間を増補することは、前記現在の入力の前記要素のうちの少なくとも1つを前記会話状態空間に追加すること、および前記会話状態空間の前記要素のうちの少なくとも1つを除去することのうちの少なくとも1つに基づく、項目18に記載のシステム。
(項目20)
前記コンピュータ読み取り可能な命令は、コンテンツアイテムの関係距離を含む関係データベースへのアクセスを提供することを前記コンピュータシステムにさらに行わせ、前記関連性尺度は、前記関係距離のうちの1つに基づく、項目17に記載のシステム。
(項目21)
前記関係データベースは、ノードおよびエッジを伴う関係グラフを提示し、各ノードは、コンテンツアイテムを表し、各エッジは、任意の2つのコンテンツアイテム間の直接的関係を表す、項目20に記載のシステム。
(項目22)
2つのコンテンツアイテムの関係距離は、前記2つのコンテンツアイテムに対応する2つのノード間のホップの数で測定される、項目21に記載のシステム。
(項目23)
2つのコンテンツアイテムの関係距離は、前記2つのコンテンツアイテムに対応する2つのノード間のホップの最小数で測定される、項目21に記載のシステム。
(項目24)
各エッジは、重みを有し、2つのコンテンツアイテムの関係距離は、前記2つのコンテンツアイテムに対応する2つのノードを接続するエッジの重みの和である、項目21に記載のシステム。
(項目25)
前記関係距離は、経時的に取得されるユーザ選好によって修正される、項目20に記載のシステム。
(項目26)
前記コンピュータ読み取り可能な命令は、履歴入力を含むデータベースへのアクセスを提供することを前記コンピュータシステムにさらに行わせ、コンテンツアイテムの前記関係距離は、コンテンツアイテムが一緒に使用された頻度に基づいて決定される、項目20に記載のシステム。
(項目27)
前記コンピュータ読み取り可能な命令は、経時的に取得されたユーザ選好を含むデータベースへのアクセスを提供することと、前記ユーザ選好に基づいて、前記決定された関連性尺度を修正することとを前記コンピュータシステムにさらに行わせる、項目17に記載のシステム。
(項目28)
前記現在の入力の前記要素を決定することは、予め定義されたルールを適用することに基づく、項目17に記載のシステム。
(項目29)
前記予め定義されたルールは、ベイズ分類器を使用する、項目28に記載のシステム。
(項目30)
前記閾値は、前記ユーザからのフィードバックに基づいて調節される、項目17に記載のシステム。
(項目31)
前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記少なくとも1つの以前の検索が有する関係の数を決定することを前記コンピュータシステムにさらに行わせ、前記閾値は、前記関係の数に基づいて決定される、項目17に記載のシステム。
(項目32)
前記コンピュータ読み取り可能な命令は、前記ユーザに現在の入力に関して尋ねすることを前記コンピュータシステムにさらに行わせる、項目17に記載のシステム。
図1は、音声入力を使用した情報読み出しのための本発明の実施形態の全体的システムアーキテクチャを表す。本明細書に説明される本発明の実施形態は、随意に、2012年11月2日出願の米国特許出願第13/667,388号「Method of and Systems for Using Conversation State Information in a Conversational Interaction System」および2012年11月2日出願の米国特許出願第13/667,400号「Method of and Systems for Inferring
User Intent in Search Input in a Conversational Interaction System」(それぞれ、参照することによって本明細書に組み込まれる)に記載の技法およびシステムと協働することができる。ユーザ101が、ユーザの質問を発話し、質問は、音声/テキストエンジン102にフィードされる。音声/テキストエンジンは、認識された単語および休止を基準形式(例えば、当技術分野において公知の技法を使用する、解析ツリーの形態)で出力する。ユーザ入力のテキスト形態は、セッション対話コンテンツモジュール103にフィードされる。本モジュールは、会話にわたって状態を維持する役割を果たし、その重要な用途は、以下に説明されるように、会話の間、ユーザの意図を理解するのに役立つことである。
いくつかの実施形態では、本発明は、情報読み出しの際、情報リポジトリを使用し得る。情報リポジトリは、類似タイプの情報および/またはあるタイプのコンテンツアイテムのグループである、ドメインに関連付けられている。あるタイプの情報リポジトリは、エンティティおよびエンティティ間の関係を含む。各エンティティ/関係は、それぞれ、タイプのセットからのタイプを有する。さらに、各エンティティ/関係に関連付けられるのは、いくつかの実施形態では、名前−値フィールドの定義された有限セットとして捕捉されることができる、属性のセットである。エンティティ/関係マッピングもまた、エンティティ/関係マッピングが種々のコンテンツアイテムを記述する情報を提供するので、コンテンツアイテムに関連付けられたメタデータのセットとしての役割を果たす。言い換えると、特定のエンティティは、他のエンティティと関係を有し、これらの「他のエンティティ」は、「特定のエンティティ」に対するメタデータとしての役割を果たす。加えて、マッピング内の各エンティティは、それに、または、そのエンティティをマッピング内の他のエンティティに結び付ける関係に割り当てられる属性を有することができる。集合的に、これは、エンティティ/コンテンツアイテムに関連付けられたメタデータを構成する。一般に、そのような情報リポジトリは、構造化情報リポジトリと呼ばれる。ドメインに関連付けられる情報リポジトリの実施例は、以下に続く。
Wide Web)に対応する情報リポジトリは、リンクされた文献(エンティティ)の関係ウェブと見なされることができる。しかしながら、一般に、いずれの直接適用可能なタイプの構造も、自明でない方法において、前述の構造化情報リポジトリという意味では、インターネットの要素に関連付けられたあらゆる種類のエンティティならびに関係および属性を有意義に記述することができない。しかしながら、ドメイン名、インターネットメディアタイプ、ファイル名、ファイル名拡張子等の要素が、エンティティまたは属性として、そのような情報とともに使用されることができる。
以下の説明は、前述のように、構造化および非構造化情報リポジトリに照らして情報読み出しタスクの例を図示する。
関係またはコネクションエンジン1010は、ユーザ入力を理解し、方向性のある応答をもたらす役割を果たす、モジュールのうちの1つである。関係エンジンは、多くの方法で実装され得、グラフデータ構造は、名前グラフエンジンによって関係エンジンを呼び出し得るような1つのインスタンスである。グラフエンジンは、エンティティ間の既知の重み付きコネクションの背景において、ユーザ入力を評価する。
以下は、情報読み出しシステムにおいて採用される明示的コネクション指向型制約の例である。ノードおよびエッジのグラフモデル専門用語もまた、エンティティおよび関係の専門用語と同様に、コネクション指向型制約を説明するために使用され得る。
「出演」エッジ630によって、「Jack Ryan」610と名付けられた役のタイプの明示的ノードに接続されたパーソナリティのタイプ(意図)のノードを得る。本明細書に開示される本発明のシステムの実施形態は、俳優「Alec Baldwin」635、「Harrison Ford」640、および「Ben Affleck」645を返すであろう。
以下の実施例は、具体的情報読み出し目標のために使用される暗示的コネクション指向型制約および暗示的エンティティを例証する。最初の2つの実施例は、エンティティおよび関係の専門用語を使用した。
Wars815との出演関係810を介して、かつ登場人物エンティティObi Wan KenobiObi825に対する登場人物関係820を介して、到達され、順に、登場人物関係830を介して、映画エンティティStar Wars815に関連する。一方、結果エンティティThe Island835は、俳優/パーソナリティエンティティScarlett Johansson845と映画エンティティThe Island835との間の出演関係840、および暗示的俳優エンティティEwan McGregor805と映画エンティティThe Islandとの間の出演関係850を介して到達される。
Zeppelin(曲の作曲家として)およびDaniel Craig(映画内の俳優として)の既知のエンティティを指定することによって、介在する暗示されるノードが、ユーザの所望の結果を満たすために発見される。したがって、本明細書の本発明の技法の実施形態は、以下のようにクエリ制約を構成し、「作曲家」エッジ905によってバンドのタイプの暗示的ノード910(Trent Reznor)に接続された曲のタイプ(意図)のノードを返す。なぜなら、このバンドノードは、曲のタイプの暗示的ノード920(Immigrant Song)との「カバー演奏者」エッジ915を有し、暗示的ノード920は、順に、「Led Zeppelin」と名付けられたバンドのタイプの明示的ノード930との「作曲家」エッジ925と、アルバムのタイプの暗示的ノード940(Girl with the Dragon Tattoo Original
Sound Track)との「アルバム内のトラック」エッジ935とを有し、暗示的ノード940が、映画のタイプの暗示的ノード950(Girl with the Dragon Tattoo Original Sound Track)との「オリジナルサウンドトラック(OST)」エッジ945を有し、暗示的ノード950は、「Daniel Craig」と名付けられたパーソナリティのタイプの明示的ノード960との「出演」エッジ955を有するからである。
図8は、ユーザがシステムと相互作用する度の会話状態空間の修正のプロセスを表す。会話状態空間は、フィルタが適用されるエンティティおよび意図から構成される。音声/テキストエンジン201の出力は、前述のように、エンティティ、意図、およびフィルタ202に分割される。保存された会話状態空間206内のエンティティからの現在発話されているエンティティのセットの関係距離閾値が、グラフエンジン110を利用して評価される203。エンティティ関係グラフを使用する実施形態の場合、関係距離は、接続されるノード間の「ホップ」の観点から測定されることができる。エンティティ関係グラフのエッジが、関係に関連付けられた重みを有する場合、関係距離は、重みを考慮することができる。例えば、Red SoxとSan Franciscoとの間に、2つのホップが存在し、Bostonの中間ノードを有し得る。Red SoxとBostonとの間の関係値は、0.8であり得、BostonとSan Franciscoとの間の関係値は、0.5であり得る。そして、Red SoxとSan Franciscoとの間の関係距離は、1.3であり得る。
以下の実施例は、種々の実施形態を例証する。
応答:システムは、いくつかの結果を挙げるが、正しい回答ではない可こともある。
ユーザ(暗示的にフィルタを追加する):「殺人関連」。
応答:システムは、依然として、所望の結果が得られない。
ユーザ(暗示的にフィルタを追加する):「おそらく、Kevin Kline」。
応答:システムは、BaldwinをKelvin Klineと置換し、保険詐欺に関するKlineの映画を返す。
システムは、「90年代の映画」、「Baldwin」、および「保険詐欺」を会話状態空間に追加する。システムは、いくつかの結果を返すが、ユーザが探している映画を含むことも、含まないこともある。ユーザから追加の入力を受信することによって、システムは、ユーザ供給フィルタを追加する。追加の入力「殺人関連」の受信に応じて、システムは、この追加の入力を会話状態空間に投入する。システムは、所望の映画を返さない場合がある。システムは、別の入力「おそらく、Kelvin Kline」を待つ。例えば、システムは、ここで、追加のフィルタとして、Kevin Klineを追加する。例えば、Kevin KlineとBaldwinとの間にコネクション/関係/エッジが存在しない(直接または他のノードを通してのいずれかにおいて)ため、いかなる結果も得られない。言い換えると、それらの間の関係距離は、かけ離れている。したがって、システムは、自動的に、制約としてのBaldwinを除去し、それによって、ユーザが、映画内の俳優に関する新しい手掛かりとして「Kevin Kline」を提供していると推測する。したがって、いくつかの実施形態では、より最新の制約は、より重要性が与えられる一方、より以前の制約は、除去されるか、または重要視されない。さらに、システムは、「Baldwin」が俳優のタイプのエンティティであり、「Kevin Kline」が俳優のタイプのエンティティであることを認識することができる。この認識を前提として、システムは、俳優に対する保存された状態エンティティを新しい俳優エンティティと置換する。さらになお、新しい俳優エンティティの周囲の単語の言語学的分析は、ユーザの意図を推測する。具体的には、単語「おそらく」は、不確実性を表し、したがって、これは、初期俳優エンティティが正しくないであろうという推測を強調する。
応答:システムは、一式を挙げ、ユーザに選定すべき種類を尋ね得る。
ユーザ(暗示的フィルタ):「アクションもの」。
応答:システムは、Tom Cruiseのアクション映画を挙げる。
ユーザ(暗示的フィルタ):「コメディは?」
応答:ジャンル「コメディ」の指定は、同一のタイプのエンティティとの関連で前述されたものと同様の様式において、ジャンルフィルタ「アクション」を除去する。したがって、システムは、Tom Cruiseのコメディを提示する。
ユーザ(暗示的フィルタ):「Dustin Hoffmanと共演したもの」。
応答:システムは、Rain Manを提示する。
システムは、「Tom Cruise」および「映画」を会話状態空間に記憶する。システムが、「アクションもの」を受信すると、システムは、「アクション」を「Tom Cruise」および「映画」と比較し、関係距離が閾値を超えないことを決定する。したがって、システムは、「アクション」を会話状態空間に追加する。システムは、「コメディ」を受信すると、システムは、「コメディ」と「アクション」との間の関係距離が閾値を超えることを決定し、会話状態空間内で「アクション」を「コメディ」と置換する。ユーザがさらに、「Dustin Hoffmanと共演したもの」を入力することによって、その意図を指定すると、システムは、最初に、「Tom Cruise」、「Dustin Hoffman」、および「コメディ」が密接に関連しているかどうか決定する。システムは、Dustin Hoffmanと共演のTom Cruiseのコメディの検索を試み得る。存在しないため、システムは、「コメディ」が適用されないと推定し、それを除去する。システムは、Dustin Hoffmanとの共演のTom Cruiseの映画を試し、Rain Manを提示する。本実施例では、システムは、後続の会話に含まれる単語のため、同様に俳優タイプである新しいエンティティが提示されているにもかかわらず、Tom Cruise(俳優タイプのエンティティ)の保存状態値を保っている。具体的には、単語「共演」は、フィルタまたはエンティティの連結を暗示する。したがって、システムは、ユーザがTom CruiseおよびDustin Hoffmanの両方を使用することを所望していると推測する。
ユーザ:アクション映画
応答:システムは、アクション映画を返す。
ユーザ:Tom Cruise
応答:システムは、Tom Cruiseが主演のアクション映画を返す。
ユーザ:コメディ
応答:システムは、アクションおよびコメディの両方のTom Cruiseの映画を返す。
ユーザ:Dustin Hoffman
応答:システムは、Rain Manを返す。
システムは、「アクション映画」を会話状態空間内に記憶し、アクション映画を返す。ユーザは、俳優を指定し、検索の範囲を狭める。システムは、「Tom Cruise」を会話状態空間に打ち込み、Tom Cruiseが主演のアクション映画を返す。ユーザが、追加の入力「コメディ」を打ち込むと、システムは、アクションおよびコメディの両方のTom Cruiseの映画を返す。そのような映画が存在しない場合、システムは、「アクション」を「コメディ」と置換する。システムが、「Dustin Hoffman」と述べる入力を受信すると、システムは、「アクション映画」、「コメディ」、「Tom Cruise」、および「Dustin Hoffman」を使用して、映画を見つける。4つのエンティティに関連付けられたメタデータを有する映画な存在しない場合、システムは、「コメディ」、「Tom Cruise」、および「Dustin Hoffman」に基づいて、映画を検索する。システムが、Rain Manがこれらのキーワードに一致する映画であることを見つけると、システムは、Rain Manをユーザに提示する。
ユーザ:Tom Cruise
応答:システムは、Tom Cruiseの映画を返答する。
ユーザ(暗示的フィルタ):侍
応答:システムは、Last Samuraiを返す。
システムは、「Tom Cruise」を会話状態空間内に記憶し、Tom Cruiseが主演の映画のリストを提示する。システムが、「侍」を受信すると、システムは、「侍」と「Tom Cruise」とが密接な関係を有するかどうか決定する。この関連性の尺度は、グラフに関する関係データベースを照会することによって決定されることができる。システムが、密接な関係が存在すると決定すると、システムは、侍を追加のエンティティとして取り扱い、「Tom Cruise」を「Samurai」と置換するのではなく、それを会話状態空間内に打ち込む。次いで、システムは、Tom Cruiseが主演の侍映画を検索し、Last Samuraiを提示する。
ユーザ:Star Wars
応答:システムは、全てのStar Wars映画を列挙する。
ユーザ(フィルタ):最新。
応答:システムは、最新のStar Wars映画を提示する。
ユーザ(フィルタ):2作目。
応答:システムは、2作目のStar Wars映画を提示する。
システムは、「Star Wars」を会話状態空間内に記憶する。別の入力「最新」を受信すると、システムは、その入力を会話状態空間内に投入し、最新のStar Wars映画をユーザに提示する。さらなる入力「2作目」を受信すると、会話状態空間は、その入力を会話状態空間内に投入する。しかしながら、連続して2つの映画のみが存在する場合を除き、「2作目」および「最新」は、互に排他的であるため、システムは、「最新」を状態空間から除去し、2作目のStar Wars映画を返す。
ユーザ:Seinfeld
応答:システムは、Seinfeld番組を返答する。
ユーザ(選択フィルタ):シーズン2
応答:システムは、シーズン2エピソードを返答する。
ユーザ(選択):最後のエピソード
応答:システムは、シーズン2の最後のエピソードを返答する。
システムは、「Seinfeld」を会話状態空間内に記憶し、Seinfeld番組をユーザに提示する。システムが、別の入力「シーズン2」を受信すると、システムは、その入力を会話状態空間内に記憶し、Seinfeldのシーズン2を返す。ユーザが、追加の入力「最後のエピソード」を提供すると、システムは、フィルタ「最後のエピソード」と「シーズン2」とが互に排他的であるかどうかを決定する。これらの2つのフィルタは、互に排他的ではないため、システムは、「最後のエピソード」を会話状態空間内に記憶する。全3つのキーワード(「Seinfeld」、「シーズン2」、および「最後のエピソード」)を使用して、システムは、Seinfeld番組のシーズン2の最後のエピソードを提示する。
ユーザ:Star Wars
応答:システムは、Star Wars映画を返答する。
ユーザ(選択):最後の作品応答:システムは、Star Warsシリーズの最後の映画を返答する。
システムは、「Star Wars」を会話状態空間内に記憶し、Star Wars映画を提示する。ユーザが、入力「最後の作品」を提供すると、システムは、それを会話状態空間内に記憶する。利用可能なエンティティ「Star Wars」およびフィルタ「最後の作品」を使用して、システムは、Star Warsシリーズの最後の映画を提示する。
ユーザ:Patriot games
応答:システムは、New EnglandのPatriotの試合を返す。
ユーザ:いいえ、映画のこと。
応答:システムは、映画「Patriot games」を返す。
システムは、「Patriot games」を会話状態空間内に記憶する。New EnglandのPatriotの試合を提示するシステムの応答は、New EnglandのPatriotの試合に対する好みを反映するユーザの選好シグネチャによって影響される。これは、個人化に基づいて、Patriotエンティティを試合エンティティまたは概念にリンクするショートカットを例証する。個人化がなければ、「Patriot」と「試合」とは、New EnglandのPatriotsを結果として提供するにはかけ離れていると考えられ得る。ユーザがPatriotの試合を検索しているのではない場合、ユーザは、追加の入力を提供し得る。システムが追加の入力「いいえ、映画のこと」を受信すると、システムは、「映画」を会話状態空間に追加する。システムが、「映画」および「Patriot games」に関連付けられたメタデータを有するコンテンツアイテムを見つけると、その結果をユーザに提示する。本実施例では、システムは、映画Patriot gamesを表示する。
ユーザ:Star Trek
応答:システムは、「映画ですか、TVシリーズですか?」と尋ねる。
ユーザ:映画
応答:システムは、Star Trek映画を返す。
システムは、「Star Trek」をその会話状態空間内に記憶する。単語「Star
Trek」に曖昧性が存在するため、システムは、会話状態空間の範囲を狭める追加の質問を尋ねる。ユーザが、次の入力「映画」を提供すると、システムは、「映画」と「Star Trek」との間の関係距離を確認する。2つのキーワードが密接な関係を有するため、システムは、新しい入力および会話状態空間を使用して、Star Trek映画を見つける。その結果、システムは、Star Trek映画をユーザに提示する。
ユーザ:Star WarsでObi Wan Kenobiを演じたのは?
応答:システムは、単一結果Alec Guinnessまたは結果のリストのいずれかを応答し得る。
ユーザ:新しい方。
応答:システムは、Ewan McGregorを返答する。
システムは、俳優のエンティティを見つけるユーザの意図を決定する。システムはまた、「Obi Wan Kenobi」および「Star Wars」をその会話状態空間内に投入する。ユーザが検索している登場人物を演じた複数の俳優が存在し得る。本実施例では、Alec GuinnessおよびEwan McGregorの両方がObi Wan KenobiObi Wan Kenobiとして演じている。システムは、結果の完全リストまたは部分的リストのいずれかを返し得る。ユーザが、フィルタ「新しい方」を提供すると、システムは、「Obi Wan Kenobi」、「Star Wars」、および新しいフィルタを含む会話状態空間を使用して、ユーザが検索しているエンティティがEwan McGregorであると決定する。システムは、Ewan McGregorを返す。
ユーザ:Tom CruiseおよびDustin Hoffmanの映画
応答:システムは、「Rain Manを見たいですか?」と返答する。
ユーザ:はい、Netflixで利用可能か調べて。
これは、曖昧性を解決するための質問ではないが、回答に関連付けられた非常に高い信頼性値を前提として、会話のフローに適合する応答スタイルである。システムは、「Tom Cruise」、「Dustin Hoffman」、および「映画」を会話状態空間内に記憶する。「Rain Man」が唯一の結果または非常に高い信頼性を伴う結果である場合、システムは、結果が映画であるという事実に基づいて行われ得る、可能なアクションを返す。次いで、システムは、会話状態空間を使用して、Netflixでの映画の可用性を見つける。システムは、他のオンラインストリーミングまたはレンタルウェブサイトを検索し得る。他のサイトを検索するかどうかは、ユーザ選好シグネチャに基づき得る。
ユーザ:Star WarsでObi Wanobeを演じたのは誰?
応答:システムは、Star Warsにおける全登場人物を列挙し、また、その登場人物を演じた俳優を列挙し得る。
ユーザ:(ユーザは、訂正する)Obi Wan Kenobiを演じたのは?
応答:システムは、他の登場人物および俳優を除去し、Alec Guinnessおよび/またはEwan McGregorの一方あるいは両方を返す。
システムは、最初に、「演じる」、「Obi Wanobe」、および「Star Wars」を会話状態空間に追加する。この場合、ユーザが正しい登場人物名を挙げなかったか、またはシステムがユーザの単語を正しく検出しなかったかのいずれかである。システムは、ユーザの意図が「Star Wars」における俳優名のエンティティを見つけることであることを理解する。システムは、最初に、「Obi Wanobe」という名前の登場人物を見つけようとするが、そのような登場人物が存在しないため、見つけることができない。次いで、システムは、「Star Wars」内の全登場人物を提供し、また、それらの登場人物を演じた俳優を提供し得る。全登場人物および俳優を列挙するとき、システムは、「Obi Wanobe」の発音が登場人物とどれだけ近いかに基づいてリストを順序付け得る。システムは、「Obi Wanobe」を「Obi Wan Kenobi」と置換する。「Obi Wanobe」の記録が存在しないため、2つのキーワード間の関係距離は、存在しないか、またはかけ離れている。ユーザが、「Obi Wan Kenobiのこと」と訂正すると、システムは、「Star Wars」で「Obi Wan Kenobi」を演じた俳優を検索し、「Star Wars」で「Obi Wan Kenobi」を演じたAlec GuinnessおよびEwan McGregorを返す。「Star Wars」は、会話状態に保存されているため、繰り返される必要はない。システムは、GuinnessおよびMcGregorの一方のみ返し得る。代替として、システムが「Obi Wanobe」を見つけることができないとき、システムは、「Obi Wanobe」に最も音声が類似する登場人物を決定し、「Obi Wan Kenobi」およびその登場人物を演じた俳優を返し得る。
ユーザ:Tom CruiseおよびPaul Manningの映画。
応答:システムは、「Tom CruiseおよびPeyton Manningの映画は見つかりません」と返す。
ユーザ:Peyton Manningではなく、Paul Neumann。
応答:システムは、Color of Moneyを提示する。
本実施例では、語彙エンジンおよび/または音声/テキストエンジンが、入力のある部分が、意図、エンティティ、および/または属性に関連するかどうかの検討から独立して、ユーザ入力に補正を行う。実施例では、名前「Manning」が名前「Paul」より一般的ではなく、したがって、入力を解決しようとするとき、語彙エンジンによってより高い重みが与えられるため、「Paul Neumann」は、「Paul Manning」と誤変換されている。代替として、ユーザは、単に、その名前を「Paul Manning」と誤って発話し得る。さらになお、ユーザ入力における潜在的エラーをスクリーニングする場合にエンティティ関係グラフが考慮されるある実施形態では、American Footballのユーザの選好が、考慮され、ユーザが本事例において意図していないとういう事実にもかかわらず、「Peyton Manning」を可能性のある入力エンティティとして提供し得る。システムは、「映画」、「Tom Cruise」、および「Paul Manning」を会話状態空間内に記憶し、結果が存在しないことを提示する。ユーザは、システムが、「Paul Neumann」ではなく、「Peyton Manning」を検索したことを認識し、追加の入力を与え、システムを補正する。システムは、誤ったエンティティ「Peyton Manning」のユーザの表明識別を認識し、そのエンティティを「Paul Neumann」と置換する。システムは、会話状態空間内で「Payton Manning」を「Paul Neumann」と置換する。会話状態空間内の「Tom Cruise」、「映画」、および「Paul Neumann」を使用して、システムは、Color of Moneyを提示する。
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