JP2020532804A5

JP2020532804A5 -

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Publication number: JP2020532804A5
Application number: JP2020512817A
Authority: JP
Filing date: 2018-08-21
Publication date: 2021-02-18
Anticipated expiration: 2038-08-21

Description

本発明による実施形態は、コグニティブ調停のための、方法、コンピュータ・プログラム製品およびコンピュータ・システムを開示しており、方法は、第１のクエリを、コンピューティング・デバイスで受信することと、コンピューティング・デバイスによって、第１のクエリを複数のコグニティブ・エンジンに割り当てることであって、複数のコグニティブ・エンジンのそれぞれがデータを処理するための異なる特徴を含む、割り当てることと、第１のクエリについて複数のコグニティブ・エンジンのそれぞれから応答を受信したことに応答して、コンピューティング・デバイスによって、複数のコグニティブ・エンジンからの受信された応答を比較することと、第１のコグニティブ・エンジンからの第１の応答と、第２のコグニティブ・エンジンからの第２の応答との差異が所定のしきい値を上回ると判断したことに応答して、差異が所定のしきい値を下回るまでコンピューティング・デバイスによって、応答調停プロセスを実施することであって、応答調停プロセスは、コンピューティング・デバイスによって、第１の応答を第２のコグニティブ・エンジンに送信することと、コンピューティング・デバイスによって、第１の応答と第２の応答との間で共通の概念を決定することと、コンピューティング・デバイスによって、第１の応答およびナレッジ・データベースに基づいて第２のクエリを生成することと、コンピューティング・デバイスによって、第２のクエリを第２のコグニティブ・エンジンに送信することと、コンピューティング・デバイスで第２のコグニティブ・エンジンから第２のクエリについて第３の応答を受信することとを含む、実施することと、コンピューティング・デバイスによって、第１のクエリおよび第２のクエリについて受信された応答から第１の最終応答を選択することと、コンピューティング・デバイスによって、第１の最終応答をユーザに表示することとを含む。ここで、一実施形態として、第１のコグニティブ・エンジンがコンピューティング・デバイスであってもよいし、第２のコグニティブ・エンジンがコンピューティング・デバイスであってもよい。

本発明の実施形態による、クエリまたは質問に対する改善された応答を２つの異なるコグニティブ・エンジンから生成する方法を示す図である。本発明の実施形態による、図１に示される方法を実施するための構成を示すブロック図である。本発明の実施形態による、図１に示される方法に関与する要素を時系列で示すブロック図である。本発明の実施形態による、コグニティブ・モデレータ・エンジンのタスク、およびコグニティブ・エンジンとの対話を示すブロック図である。本発明の実施形態による、コグニティブ・モデレータ・エンジンの階層の例を示すブロック図である。本発明の実施形態による、コグニティブ・モデレータ・エンジンの階層の別の例を示すブロック図である。本発明の実施形態による、２つのコグニティブ・エンジンからのクエリに対して改善された応答を生成するためのシステムの統合したブロック図である。本発明の実施形態による、提案される方法に関するプログラム・コードを実行するために適切な例示のコンピューティング・システムである。

６つのコグニティブ・エンジンによって、回答が与えられ得る：
Ａ）１５３は、１から１７までの最初の整数の合計であり、１５３個のボールから三角形を形成する際、三角形はそれぞれ１７個のボールの辺の長さを有する。
Ｂ）１５３は、最初の５つの階乗の合計１！＋２！＋３！＋４！＋５！である。
Ｃ）１５３は、数字の三乗の合計１^３＋５^３＋３^３である
Ｄ）毎時１５３マイル（２４６ｋｍ）の奇跡的なピッチ
Ｅ）車モデル１５３は特別である。
Ｆ）アラバマ州道１５３号線は特別である。

Claims

コンピュータ・プロセッサが実行する方法であって、
第１のクエリを受信することと、
各々がデータを処理するための異なる特徴を含む複数のコグニティブ・エンジンに、前記第１のクエリを割り当てることと、
前記第１のクエリについて前記複数のコグニティブ・エンジンの各々から応答を受信したことに応答して、前記複数のコグニティブ・エンジンから受信された前記応答を比較することと、
前記複数のコグニティブ・エンジンのうち第１のコグニティブ・エンジンからの第１の応答と前記複数のコグニティブ・エンジンのうち第２のコグニティブ・エンジンからの第２の応答との差異が所定のしきい値を上回ると判断したことに応答して、前記差異が前記所定のしきい値を下回るまで応答調停プロセスを実施することであって、前記応答調停プロセスは、
前記第１の応答を前記第２のコグニティブ・エンジンに送信することと、
前記第１の応答と前記第２の応答との間で共通の概念を決定することと、
前記第１の応答およびナレッジ・データベースに基づいて第２のクエリを生成することと、
前記第２のクエリを前記第２のコグニティブ・エンジンに送信することと、
前記第２のコグニティブ・エンジンから前記第２のクエリについて第３の応答を受信することと
を含む、前記実施することと、
前記第１のクエリおよび前記第２のクエリについて受信された前記応答から第１の最終応答を選択することと、
前記第１の最終応答をユーザに表示することと
を含む、方法。
選択された前記第１の最終応答に基づいて第２の最終応答を生成するように、前記複数のコグニティブ・エンジンのうちの少なくとも１つのコグニティブ・エンジンに関連付けられるデータのコーパスを適合することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記第１のクエリ、前記第２のクエリ、および受信された前記応答が、自然言語の形態である、請求項１または２に記載の方法。
前記異なる特徴の少なくとも１つの特徴が、データ・ソース、チューニング・パラメータ、およびアルゴリズムから成る群から選択される、請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
試験クエリのセットおよび試験応答のセットに基づいて、前記複数のコグニティブ・エンジンの各コグニティブ・エンジンにスコア値を割り当てることにより、前記複数のコグニティブ・エンジンを分類すること
をさらに含む、請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法。
前記第１のクエリを査定することと、
前記第１のクエリについて、前記第１のコグニティブ・エンジンが前記第２のコグニティブ・エンジンのスコア値よりも大きいスコア値を有していると特定することと
をさらに含む、請求項５に記載の方法。
前記第１のクエリを第１のカテゴリに関連付けられる第１の部分と第２のカテゴリに関連付けられる第２の部分とに分割することであって、前記第１のカテゴリおよび前記第２のカテゴリが、地理学的トピック、センサ・タイプ関連のトピック、および主題関連のトピックから成る群から選択される、前記分割することと、
前記第１のクエリの前記第１の部分および前記第２の部分のそれぞれを、前記複数のコグニティブ・エンジンのうちの異なるコグニティブ・エンジンに割り当てることと
をさらに含む、請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
前記第１のクエリの前記第１の部分および前記第２の部分のそれぞれを割り当てることが、地理学的トピック、センサ・タイプ関連のトピック、および主題関連のトピックから成る群から選択されるカテゴリに基づいている、請求項７に記載の方法。
前記第１のクエリを異なるやり方で再構築して関連する部分的な応答を比較することにより、自己一貫性、関連性、およびカバレッジによって定義される査定に基づいて、コグニティブ・エンジンからの少なくとも１つの不適当な応答を除去すること
をさらに含む、請求項１ないし８のいずれか一項に記載の方法。
自己一貫性が、少なくとも２つの異なるクエリに対する単一の応答によって定義される、請求項９に記載の方法。
前記除去される不適当な応答が、前記第１のクエリについてのクエリのタイプに一致しないものである、請求項９または１０に記載の方法。
前記カバレッジが、前記第１のクエリのすべての部分に対処する応答によって定義される、請求項９ないし１１のいずれか一項に記載の方法。
前記複数のコグニティブ・エンジンの各コグニティブ・エンジンの可用性に基づいて、前記第１のクエリを割り当てるための前記複数のコグニティブ・エンジンを選択すること
をさらに含む、請求項１ないし１２のいずれか一項に記載の方法。
前記第１のクエリについての共通の概念を決定することが、オントロジに基づくファジィ一致方法およびシノニム一致の少なくとも一方を適用することを含む、請求項１ないし１３のいずれか一項に記載の方法。
１つまたは複数のコンピュータ・プロセッサと、
前記１つまたは複数のコンピュータ・プロセッサのうちの少なくとも１つに請求項１ないし１４のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させるためのコンピュータ・プログラムを記録した、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体と、
を備える、コンピュータ・システム。
コンピュータ・プロセッサに、請求項１ないし１４のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させるための、コンピュータ・プログラム。