JP2023008458A - Answer presentation program, answer presentation method and answer presentation device - Google Patents
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Abstract
Description
本件は回答提示プログラム、回答提示方法、及び回答提示装置に関する。 The present invention relates to an answer presentation program, an answer presentation method, and an answer presentation device.
問合せに自動応答するシステムとしてチャットボットが知られている(例えば特許文献1参照)。また、自動応答を支えるためのFAQ(Frequently Asked Questions)を対話ログから作成するにあたり、膨大な量の対話ログの中からFAQに追加すべきQ候補(問い合わせ候補)やA候補(回答候補)を、教師あり学習を用いて効率良く抽出する技術が提案されている。これにより、FAQの作成が省力化されている(例えば特許文献2参照)。 A chatbot is known as a system that automatically responds to inquiries (see Patent Document 1, for example). In addition, when creating FAQ (Frequently Asked Questions) to support automatic responses from dialogue logs, Q candidates (question candidates) and A candidates (answer candidates) to be added to FAQ are selected from a huge amount of dialogue logs. , techniques for efficient extraction using supervised learning have been proposed. As a result, the creation of FAQs is labor-saving (see Patent Document 2, for example).
そのほか、質問者からの質問がチャットメッセージとして入力され、サイトの提供者側の回答者が手作業で、質問に対する回答をチャットメッセージとして入力するシステムも知られている。このシステムでは、過去の質問と回答との組み合わせを教師データとする機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、回答候補が抽出されて回答者に提示されている。これにより、回答の内容の品質が維持されながら、回答者の負担が低減されている(例えば特許文献3参照)。 In addition, there is also known a system in which a question from an inquirer is input as a chat message, and an answerer on the side of the site provider manually inputs an answer to the question as a chat message. In this system, answer candidates are extracted and presented to the respondent using a trained model generated by machine learning using combinations of past questions and answers as teacher data. As a result, the burden on the respondent is reduced while maintaining the quality of the content of the reply (see Patent Document 3, for example).
しかしながら、教師あり学習といった機械学習を用いた場合、回答候補がブラックボックス的に抽出され、質問者の意図や疑問を汲み取った高品質な回答が質問者に提示さない可能性がある。 However, when machine learning such as supervised learning is used, answer candidates are extracted like a black box, and there is a possibility that high-quality answers that capture the questioner's intentions and questions may not be presented to the questioner.
そこで、1つの側面では、質問者に提示する回答の品質を向上させる回答提示プログラム、回答提示方法、及び回答提示装置を提供することを目的とする。 Therefore, in one aspect, it is an object to provide an answer presentation program, an answer presentation method, and an answer presentation device that improve the quality of the answers presented to the questioner.
1つの実施態様では、回答提示プログラムは、質問と電子メールを独立して取得し、取得した前記質問に疑問符が含まれている場合又は前記質問が疑問文相当である場合、前記疑問符が付いた第1文章又は前記疑問文相当が備える特定の第1文字に基づいて、前記第1文字が属する前記質問の質問カテゴリを決定し、取得した前記質問の少なくとも一文又は全文に基づいて、前記質問で対象とされた商取引対象を特定可能な第1特定語を決定し、取得した前記電子メールに前記疑問符が含まれている場合又は前記電子メールが前記疑問文相当である場合、前記疑問符が付いた第2文章又は前記疑問文相当が備える特定の第2文字に基づいて、前記第2文字が属する前記電子メールのメールカテゴリを決定し、取得した前記電子メールの少なくとも一文又は全文に基づいて、前記電子メールで対象とされた前記商取引対象を特定可能な第2特定語を決定し、前記質問カテゴリと前記メールカテゴリの第1類似度と、前記第1特定語と前記第2特定語の第2類似度とに基づいて、前記電子メールを前記質問に対する回答候補として提示する、処理をコンピュータに実行させる。 In one embodiment, the answer presentation program independently obtains a question and an e-mail, and if the obtained question contains a question mark or if the question corresponds to an interrogative sentence, the question mark is attached. Determine the question category of the question to which the first character belongs based on the first sentence or a specific first character included in the interrogative equivalent, and determine the question category based on at least one sentence or the whole sentence of the acquired question Determining a first specific word that can identify a target commercial transaction object, and adding the question mark if the obtained e-mail contains the question mark or if the e-mail corresponds to the interrogative sentence determining the mail category of the e-mail to which the second character belongs based on the second sentence or a specific second character included in the interrogative sentence equivalent, and based on at least one sentence or the whole text of the acquired e-mail, determining a second specific word capable of identifying the business transaction target addressed by the e-mail, and determining a first similarity between the question category and the mail category; A computer is caused to execute a process of presenting the e-mail as an answer candidate to the question based on the degree of similarity.
質問者に提示する回答の品質を向上させることができる。 It is possible to improve the quality of the answers presented to the questioner.
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。 Hereinafter, the form for carrying out this case will be described with reference to the drawings.
図1に示すように、対話システムSTはユーザ端末100と管理者端末150と対話サーバ200とを含んでいる。対話サーバ200は回答提示装置の一例である。図1では、1台のユーザ端末100と1台の管理者端末150が示されているが、ユーザ端末100と管理者端末150の一方又は両方が複数台であってもよい。また、図1では、ユーザ端末100の一例としてPC(Personal Computer)が示されているが、スマートフォンやタブレット端末といったスマートデバイスであってもよい。管理者端末150についてもユーザ端末100と同様である。
As shown in FIG. 1, the dialogue system ST includes a
ユーザ端末100は入力装置110、表示装置120、及び制御装置130を含んでいる。入力装置110と表示装置120はいずれも制御装置130に接続されている。対話システムSTを利用するユーザ(例えば質問者など)が入力装置110を操作すると、制御装置130は操作内容に応じた指示に基づいて表示装置120の表示内容を制御する。例えば、ユーザが入力装置110を操作して対話サーバ200にアクセスする操作を行うと、対話サーバ200の処理に基づき、制御装置130は表示装置120に質問画面SCを表示する。
その他、詳細は後述するが、ユーザが入力装置110を操作して質問画面SC内に対し自然文といった文章で質問を入力して送信する操作を行うと、制御装置130は入力された質問を質問画面SC内に表示する。文章に代えて、名詞や代名詞といった単語で文章を終える体言止めが質問として入力されて送信されてもよい。制御装置130は入力された質問を対話サーバ200に向けて送信する。ユーザが入力装置110を操作して質問画面SC内に出現する所定の選択ボタンを選択する操作を行うと、制御装置130は選択ボタンに応じた選択肢を対話サーバ200に向けて送信する。なお、質問画面SC内には選択ボタン以外にも、選択不可能な文字列などが含まれる。
In addition, although the details will be described later, when the user operates the
管理者端末150は対話サーバ200の運用を管理する管理者によって操作される。管理者端末150の構成については基本的にユーザ端末100と同様であるため、詳細な説明は省略する。管理者は、管理者端末150を操作して自動応答を支えるためのFAQを作成して対話サーバ200に登録する。具体的には、質問者と対話サーバ200との膨大な量の対話ログの中からFAQに追加すべき誘導質問(例えば問い返しなど)や回答の候補を作成して対話サーバ200に登録する。また、管理者は対話サーバ200を介して電子メールによる問合せを受け付けた場合、その問合せに対する回答を、対話サーバ200を介して電子メールにより返信する。
The
ユーザ端末100と管理者端末150と対話サーバ200は通信ネットワークNWを介して互いに接続されている。通信ネットワークNWとしては例えばLAN(Local Area Network)がある。本実施形態では、対話サーバ200の運用形態をオンプレミスとして説明するが、対話サーバ200の運用形態をクラウドとしてもよい。クラウドはパブリッククラウドであってもよいし、プライベートクラウドであってもよい。この場合、インターネットを通信ネットワークNWとして利用すればよい。
The
対話サーバ200はユーザ端末100から送信された質問や選択肢を受け付けると、各種の処理を実行する。例えば、対話サーバ200は質問や選択肢を判別し、質問や選択肢に応じた回答や誘導質問などを含む画面情報をユーザ端末100に返信する。選択肢によっては、対話サーバ200は電子メールによる問合せを要求する画面情報をユーザ端末100に返信する。これにより、ユーザは電子メールによる問合せを行うことができる。このように、対話サーバ200はユーザの質問や選択肢に応じた誘導質問や回答を返信する。したがって、対話システムST又は対話サーバ200を質問に自動応答できるチャットボットと呼んでもよい。また、対話システムST又は対話サーバ200を、特定の話題について事前に定められたシナリオに沿ってユーザと対話を行うシナリオ型チャットボットと呼んでもよい。
When the
次に、図2を参照して、回答提示方法を実行する対話サーバ200のハードウェア構成について説明する。尚、上述した制御装置130や管理者端末150の制御部は対話サーバ200と基本的に同様のハードウェア構成であるため、説明を省略する。
Next, with reference to FIG. 2, the hardware configuration of the
図2に示すように、対話サーバ200は、プロセッサとしてのCPU(Central Processing Unit)200Aと、メモリとしてのRAM(Random Access Memory)200B及びROM(Read Only Memory)200Cを含んでいる。また、対話サーバ200はネットワークI/F(インタフェース)200Dと、HDD(Hard Disk Drive)200Eを含んでいる。HDD200Eに代えて、SSD(Solid State Drive)を採用してもよい。
As shown in FIG. 2, the
さらに、対話サーバ200は、入力I/F200F、出力I/F200G、入出力I/F200H、ドライブ装置200Iの少なくとも1つを含んでいてもよい。CPU200Aからドライブ装置200Iまでは、内部バス200Jによって互いに接続されている。すなわち、対話サーバ200はコンピュータによって実現することができる。
Furthermore, the
入力I/F200Fには、入力装置710が接続される。入力装置710としては、例えばキーボードやマウスなどがある。尚、上述した入力装置110についても入力装置710と同様である。出力I/F200Gには、表示装置720が接続される。表示装置720としては、例えば液晶ディスプレイがある。尚、上述した表示装置120についても表示装置720と同様である。入出力I/F200Hには、半導体メモリ730が接続される。半導体メモリ730としては、例えばUSB(Universal Serial Bus)メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力I/F200Hは、半導体メモリ730に記憶された回答提示プログラムを読み取る。入力I/F200F及び入出力I/F200Hは、例えばUSBポートを備えている。出力I/F200Gは、例えばディスプレイポートを備えている。
An
ドライブ装置200Iには、可搬型記録媒体740が挿入される。可搬型記録媒体740としては、例えばCD(Compact Disc)-ROM、DVD(Digital Versatile Disc)といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置200Iは、可搬型記録媒体740に記録された回答提示プログラムを読み込む。ネットワークI/F200Dは、例えばLANポートや通信回路などを備えている。ネットワークI/F200Dは通信ネットワークNWと接続される。
A portable recording medium 740 is inserted into the drive device 200I. Examples of the portable recording medium 740 include removable discs such as CD (Compact Disc)-ROM and DVD (Digital Versatile Disc). Drive device 200I reads the answer presentation program recorded in portable recording medium 740 . The network I/
上述したRAM200Bには、ROM200CやHDD200E、半導体メモリ730に記憶された回答提示プログラムがCPU200Aによって一時的に格納される。RAM200Bには、可搬型記録媒体740に記録された回答提示プログラムがCPU200Aによって一時的に格納される。格納された回答提示プログラムをCPU200Aが実行することにより、CPU200Aは後述する各種の機能を実現し、また、後述する各種の処理を実行する。尚、回答提示プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。
The answer presentation program stored in the
次に、図3を参照して、対話サーバ200の機能構成について説明する。なお、図3では対話サーバ200の機能の要部が示されている。
Next, the functional configuration of the
図3に示すように、対話サーバ200は記憶部210、処理部220、及び通信部230を備えている。記憶部210は上述したRAM200BとHDD200Eの一方又は両方によって実現することができる。処理部220は上述したCPU200Aによって実現することができる。通信部230は上述したネットワークI/F200Dによって実現することができる。したがって、記憶部210、処理部220、及び通信部230は互いに接続されている。
As shown in FIG. 3, the
ここで、記憶部210は、シナリオDB(Database)211、質問DB212、メールDB213、カテゴリテーブルDB214、キーワードテーブルDB215、及び回答DB216を含んでいる。一方、処理部220は、対話処理部221、取得部222、質問カテゴリ決定部223、及び第1キーワード決定部224を含んでいる。また、処理部220は、メールカテゴリ決定部225、第2キーワード決定部226、及び回答提示部227を含んでいる。
Here, the
例えば、取得部222は質問DB212にアクセスして質問情報を取得する。詳細は後述するが、質問DB212には、質問画面SCに入力されてユーザ端末100から送信された質問情報が格納されている。また、取得部222はメールDB213にアクセスして電子メールを取得する。詳細は後述するが、メールDB213には、ユーザが電子メールを使用して送信した問合せを単独で含む電子メールが格納されている。すなわち、メールDB213には管理者による回答前の電子メールが格納されている。また、メールDB213には、この問合せとこの問合せに対する管理者の回答の両方を含む電子メールも格納されている。すなわち、メールDB213には管理者による回答後の電子メールも格納されている。
For example, the
ここで、取得部222は質問情報と電子メールを独立して取得する。例えば、取得部222は質問DB212を監視し、対話処理部221が質問DB212に質問情報を格納すると、取得部222は即時に質問情報を取得する。すなわち、取得部222はリアルタイムで質問情報を取得することができる。一方、取得部222はメールDB213も監視し、対話処理部221がメールDB213にユーザの問合せを単独で含む電子メールを格納しても、取得部222はその電子メールの取得を待機する。対話処理部221がユーザの問合せとその問合せに対する管理者の回答の両方を含む電子メールを格納すると、取得部222はその電子メールを取得する。すなわち、取得部222は、質問情報の取得とは異なり、リアルタイムには電子メールを取得することができず、質問情報の取得との間にタイムラグがある。
Here, the
したがって、取得部222は対話処理部221が第1時期に受信した質問情報を取得する一方で、第1時期より前の第2時期に対話処理部221が受信した電子メールを取得する。すなわち、取得部222は対話処理部221が質問情報を受信した第1時期より過去の第2時期に対話処理部221が受信した電子メールを取得する。なお、記憶部210に含まれるシナリオDB211などの残りのDB要素、及び処理部220に含まれる質問カテゴリ決定部223などの残りの機能部の詳細については後述する。
Therefore, the acquiring
続いて、図4から図13を参照して、対話サーバ200の動作について説明する。なお、図8に示す対話関連処理と図12に示すメール関連処理は独立して並行的に実行される。
Next, operations of the
まず、ユーザが入力装置110を操作して対話サーバ200にアクセスする操作を行うと、対話処理部221はそのアクセスに基づいてシナリオDB211を参照し、最初の誘導質問情報を取得する。ここで、図4に示すように、シナリオDB211は誘導質問の順序が規定された複数の誘導質問情報11,12,13,14をシナリオとして記憶する。図4において、誘導質問の順序は誘導質問情報11,12,13,14のそれぞれに付与された誘導ID「Y001」などによって規定されている。誘導IDは誘導質問情報を識別する識別子である。本実施形態では、誘導質問「ご質問内容を・・・」を含む誘導質問情報11が最初の誘導質問情報に相当する。
First, when the user operates the
最初の誘導質問情報を取得すると、対話処理部221はその誘導質問情報を含む質問画面SCの画面情報を制御装置130に送信する。制御装置130は画面情報を受信すると、受信した画面情報に基づき表示装置120に質問画面SCを表示する。これにより、図5(a)に示すように、表示装置120に質問画面SCが出現する。質問画面SCは、ユーザに質問画面SCの操作手法等を案内する案内文20、複数の選択ボタン21,22,23、質問を入力する入力欄24、及び送信ボタン25などを含んでいる。
When the initial guidance question information is acquired, the
ユーザが入力装置110を操作して例えばポインタPTにより選択ボタン22を押下すると、制御装置130は選択ボタン22に関連付けられた選択肢「製品体系」を対話サーバ200に向けて送信する。これにより、対話処理部221は誘導質問情報11に続く次の誘導質問情報12をシナリオDB211から取得し、その誘導質問情報12を含む次の質問画面SCの画面情報を制御装置130に送信する。
When the user operates the
また、例えば選択ボタン23を押下すると、制御装置130は表示装置120に電子メールの作成と電子メールの送受信を支援する所定画面(不図示)を表示する。この所定画面には電子メールの送信元を表すユーザ端末100のメールアドレスが含まれている。また、この所定画面には電子メールの宛先として対話サーバ200のメールアドレスも含まれている。これにより、ユーザは電子メールによって対話サーバ200に向けた問合せを行うことができる。ユーザが入力装置110を操作して問合せを含む電子メールの送信を指示すると、制御装置130は電子メールを対話サーバ200に向けて送信する。これにより、対話処理部221は電子メールを受信する。電子メールを受信すると、対話処理部221は電子メールをメールDB213に格納するとともに、受信した電子メールを管理者端末150に転送する。これにより、管理者は問合せに対する回答を作成することができる。
Further, for example, when the
管理者が管理者端末150の入力装置を操作して回答を含む電子メールの送信を指示すると、管理者端末150の制御部はこの電子メールを対話サーバ200に向けて送信する。これにより、対話処理部221は電子メールを受信する。電子メールを受信すると、対話処理部221は電子メールをメールDB213に格納する。これにより、図6に示すように、メールDB213は問合せと回答の両方を含む電子メール31を記憶する。なお、メールDB213には電子メール31のほかにも、問合せを単独で含む複数の電子メール32,33が格納されている。対話処理部221は回答を含む電子メールを受信すると、受信した電子メールをユーザ端末100のメールアドレスに向けて送信する。これにより、ユーザは問合せに対する回答を確認することができる。
When the administrator operates the input device of the
ところで、図5(a)に示すように、ユーザが入力装置110を操作して入力欄24に質問を入力し、送信ボタン25を押下すると、制御装置130は入力欄24に入力された質問を含む質問情報を対話サーバ200に向けて送信する。本実施形態では、制御装置130は質問「A製品はいくら?」を含む質問情報を送信する。対話処理部221は質問情報を受信すると、受信した質問情報に質問を識別する質問IDを付与して受信日時とともに質問DB212に格納する。これにより、図7に示すように、質問DB212は質問情報を記憶する。
By the way, as shown in FIG. 5A, when the user operates the
上述したように、取得部222は質問DB212を監視しており、対話処理部221が質問DB212に質問情報を格納すると、図8に示すように、質問を取得する(ステップS1)。例えば、図7に示すように、受信日時が異なる複数の質問情報が質問DB212に格納されていれば、取得部222は最新の受信日時の質問を取得する。本実施形態であれば、取得部222は質問「A製品はいくら?」を取得する。
As described above, the
取得部222が質問を取得すると、図8に示すように、質問カテゴリ決定部223は質問カテゴリ決定処理を実行する(ステップS2)。質問カテゴリ決定処理は、例えば取得部222が取得した質問に疑問符が含まれている場合、疑問符が付いた文章が備える特定の文字に基づいて、その文字が属する質問のカテゴリを表す質問カテゴリを決定する処理である。質問カテゴリ決定処理は、質問に疑問符が含まれていなくても、質問が疑問文相当である場合、疑問文相当が備える特定の文字に基づいて、質問カテゴリを決定する。
When the
ここで、図9及び図10を参照して、質問カテゴリ決定処理の詳細について説明する。質問カテゴリ決定部223は質問カテゴリ決定処理を実行し始めると、まず、図9(a)に示すように、質問が疑問符を含むか否かを判断する(ステップS21)。疑問符は具体的にはクエスチョンマーク「?」である。取得部222が質問「A製品はいくら?」を取得した場合、質問の末尾に疑問符があるため、質問カテゴリ決定部223はこの質問が疑問符を含むと判断する(ステップS21:YES)。これにより、質問カテゴリ決定部223は疑問符が付いた文章を特定する(ステップS22)。したがって、質問カテゴリ決定部223は文章「A製品はいくら」を特定する。なお、質問カテゴリ決定部223が決定する文章は疑問符を含んでいてもよい。
Details of the question category determination process will now be described with reference to FIGS. 9 and 10. FIG. When the question
文章を特定すると、質問カテゴリ決定部223は文章中の文字を特定する(ステップS23)。より詳しくは、質問カテゴリ決定部223はカテゴリテーブルDB214を参照して文章中の文字を特定する。図10に示すように、カテゴリテーブルDB214には複数の文字と複数の文字のそれぞれが属するカテゴリとを事前に対応付けたカテゴリ情報の一例であるカテゴリテーブルが格納されている。複数の文字とカテゴリは事前に対応付けられている。質問カテゴリ決定部223はカテゴリテーブルに登録された文字「いくら」や文字「性能」など複数(又は全て)の文字を取得し、取得した複数の文字を1文字ずつ文章と対比して、一致する文字を特定する。例えば文章「A製品はいくら」を特定した場合、質問カテゴリ決定部223は文字「いくら」を特定する。
After identifying the sentence, the question
文字を特定すると、質問カテゴリ決定部223は質問カテゴリを決定し(ステップS24)、処理を終了する。より詳しくは、質問カテゴリ決定部223はカテゴリテーブルDB214を参照し、特定した文字が属するカテゴリを質問カテゴリとして決定する。例えば文字「いくら」を特定した場合、図10に示すように、質問カテゴリ決定部223は文字「いくら」が属するカテゴリ「コスト」を質問カテゴリとして決定する。
After identifying the characters, the question
一方、質問が疑問符を含まないと判断した場合(ステップS21:NO)、質問カテゴリ決定部223は質問が疑問文相当であるか否かを判断する(ステップS25)。例えば、取得部222が疑問符を含まない質問「A製品の費用」を取得した場合、質問が体言止めであることから疑問文に相当すると推定することができる。このような場合、質問カテゴリ決定部223は質問が疑問文相当であると判断する(ステップS25:YES)。例えば、取得部222が疑問符を含まない質問「A製品の値段を知りたい」を取得した場合、質問の末尾に疑問の解消を求める言葉「知りたい」が記載されているため、疑問文に相当すると推定することができる。このような場合も同様に、質問カテゴリ決定部223は質問が疑問文相当であると判断する。なお、言葉「知りたい」以外にも、言葉「欲しい」や言葉「教えてください」などを採用してもよい。
On the other hand, if it is determined that the question does not contain a question mark (step S21: NO), the question
質問カテゴリ決定部223は質問が疑問文相当であると判断した場合、疑問文相当中の文字を特定する(ステップS26)。より詳しくは、質問カテゴリ決定部223はカテゴリテーブルに登録された文字「費用」や文字「値段」など複数(又は全て)の文字を取得し、取得した複数の文字を1文字ずつ疑問文相当と対比して、一致する文字を特定する。例えば質問「A製品の費用」を取得した場合、質問カテゴリ決定部223は文字「費用」を特定する。質問「A製品の値段を知りたい」を取得した場合、質問カテゴリ決定部223は文字「値段」を特定する。質問カテゴリ決定部223は疑問文相当中の文字を特定すると、ステップS24の処理により、特定した文字が属するカテゴリ「コスト」を質問カテゴリとして決定する。
When the question
なお、質問が疑問文相当でない判断した場合(ステップS25:NO)、図9(b)に示すように、対話処理部221は誘導質問を提示する(ステップS27)。より詳しくは、対話処理部221はシナリオDB211から質問に応じた誘導質問情報を取得し、その誘導質問情報を含む質問画面SCの画面情報を制御装置130に送信する。これにより、表示装置120に新たな質問画面(不図示)が出現する。例えば、ユーザが入力装置110を操作して選択ボタンを押下すると、制御装置130はその選択ボタンに関連付けられた選択肢を誘導質問に対する回答として対話サーバ200に向けて送信する。これにより、対話処理部221は回答を取得する(ステップS28)。
If it is determined that the question does not correspond to an interrogative sentence (step S25: NO), the
対話処理部221が回答を取得すると、質問カテゴリ決定部223は質問カテゴリを特定可能か否か判断する(ステップS29)。より詳しくは、質問カテゴリ決定部223は対話処理部221が取得した回答とカテゴリテーブルに登録された複数の文字を1文字ずつ対比し、一致する文字を特定可能か否か判断する。一致する文字を特定できた場合、特定した文字に基づいて質問カテゴリを決定できるため、質問カテゴリ決定部223は質問カテゴリを特定可能と判断する(ステップS29:YES)。この場合、図9(a)に示すように、質問カテゴリ決定部223はステップS24の処理により質問カテゴリを決定し、処理を終了する。
When the
一方、一致する文字を特定できなかった場合、質問カテゴリ決定部223は質問カテゴリを特定不可能と判断し(ステップS29:NO)、質問カテゴリの特定を試みた回数が所定回数以上であるか否かを判断する(ステップS30)。所定回数はこの判断の閾値を表し、例えば3回から5回といった数回を採用することができる。質問カテゴリの特定を試みた回数が所定回数未満である場合(ステップS30:NO)、質問カテゴリ決定部223はステップS27の処理を実行する。これにより、新たな誘導質問に続く次の誘導質問がユーザ端末100に提示される。
On the other hand, if the matching character cannot be identified, the question
一方、質問カテゴリの特定を試みた回数が所定回数以上である場合(ステップS30:YES)、質問カテゴリ決定部223はカテゴリ特定エラーを管理者端末150に通知して(ステップS31)、図9(a)に示すように、処理を終了する。これにより、管理者が質問カテゴリを特定できなかった原因を調査することができる。このように、質問カテゴリ決定部223が対話処理部221と連携して質問カテゴリ決定処理を実行することにより、質問の質問カテゴリを決定することができる。
On the other hand, if the number of attempts to identify the question category is equal to or greater than the predetermined number (step S30: YES), the question
図8に戻り、質問カテゴリ決定部223は質問カテゴリ決定処理を実行し終えると、第1キーワード決定部224は質問ベースの第1キーワードを決定する(ステップS3)。質問ベースは質問を基準にということを意味している。ステップS2の処理とステップS3の処理の処理順序は逆であってもよいし、並行して実行されてもよい。より詳しくは、第1キーワード決定部224は、キーワードテーブルDB215を参照して、質問の少なくとも一文又は全文に基づいて、質問で対象とされた製品を特定可能な第1キーワードを決定する。なお、製品は商取引対象の一例である。第1キーワードは第1特定語の一例である。製品に代えて、サービスを商取引対象としてもよい。
Returning to FIG. 8, after the question
図11に示すように、キーワードテーブルDB215には製品やサービスに関連する複数の単語と、製品やサービスを特定可能なキーワードとを対応付けたキーワードテーブルが格納されている。キーワードテーブルは特定語情報の一例である。キーワードテーブルに例えばHCI(Hyper-Converged Infrastructure)関連の複数の単語(例えばストレージやコンピューディングなど)を登録し、これら複数の単語にHCI関連の製品を特定可能なキーワード(例えば○○統合システムなど)を対応付けて登録してもよい。なお、複数の単語とキーワードは事前に対応付けられている。
As shown in FIG. 11, the
キーワードテーブルは、質問ベースの第1キーワードを特定する場合と、後述するメールベースの第2キーワードを特定する場合の両方の場合で共通して使用される。キーワードテーブルにより、複数の単語のいずれかに該当すれば、該当する単語に対応付けられたキーワードを決定することができる。本実施形態であれば、取得部222は質問「A製品はいくら?」を取得しているため、第1キーワード決定部224は、キーワードテーブルDB215に登録された複数の単語と質問とを1単語ずつ対比して、質問から第1キーワード「A製品」を決定する。
The keyword table is commonly used in both cases of specifying a question-based first keyword and specifying a mail-based second keyword, which will be described later. From the keyword table, if a word corresponds to one of a plurality of words, a keyword associated with that word can be determined. In this embodiment, the
ところで、上述したように、対話関連処理とメール関連処理は独立して並行的に実行されているため、取得部222はメールDB213も監視する。取得部222は、メールDB213を監視し、対話処理部221がメールDB213に管理者の回答を含む電子メールを格納すると、メール関連処理を実行する。
By the way, as described above, since the dialogue-related process and the mail-related process are executed independently and in parallel, the
図12などを参照して、メール関連処理の詳細について説明する。上述したように、対話処理部221がメールDB213に管理者の回答を含む電子メールを格納すると、取得部222は電子メールを取得する(ステップS41)。図6に示すように、管理者の回答をそれぞれ含む電子メール31がメールDB213に格納されていれば、取得部222は電子メール31を取得する。
Details of the mail-related processing will be described with reference to FIG. 12 and the like. As described above, when the
取得部222が電子メールを取得すると、メールカテゴリ決定部225はメールカテゴリを特定可能か否か判断する(ステップS42)。より詳しくは、メールカテゴリ決定部225は取得部222が取得した電子メールとカテゴリテーブルに登録された文字「概算」や文字「スペック」などの複数の文字を1文字ずつ対比し、一致する文字を特定可能か否か判断する。一致する文字を特定できた場合、特定した文字に基づいてメールカテゴリを決定できるため、メールカテゴリ決定部225はメールカテゴリを特定可能と判断する(ステップS42:YES)。例えば取得部222が電子メール31を取得した場合(図6参照)、電子メール31にはカテゴリテーブルに登録された文字「概算」が含まれている。したがって、この場合、メールカテゴリ決定部225はメールカテゴリを特定可能と判断する。
When the obtaining
メールカテゴリを特定できた場合、メールカテゴリ決定部225はメールカテゴリを決定する(ステップS43)。より詳しくは、メールカテゴリ決定部225はカテゴリテーブルDB214を参照し、特定できた文字が属するカテゴリをメールカテゴリとして決定する。例えば文字「概算」を特定できた場合、図10に示すように、メールカテゴリ決定部225は文字「概算」が属するカテゴリ「コスト」をメールカテゴリとして決定する。メールカテゴリを決定すると、メールカテゴリ決定部225はメールカテゴリを電子メールに関連付けて(ステップS44)、処理を終了する。これにより、メールカテゴリをキー項目として電子メールを検索することができる。
When the mail category can be identified, the mail
なお、メールカテゴリを特定不可能と判断した場合(ステップS42:NO)、メールカテゴリ決定部225はカテゴリ特定エラーを管理者端末150に通知して(ステップS45)、処理を終了する。これにより、管理者がメールカテゴリを特定できなかった原因を調査することができる。
If it is determined that the mail category cannot be specified (step S42: NO), the mail
図8に戻り、ステップS3の処理において第1キーワード決定部224が第1キーワードを決定すると、回答提示部227は質問カテゴリとメールカテゴリの第1類似度を算出する(ステップS4)。例えば、回答提示部227は、コサイン類似度を利用して、質問カテゴリとメールカテゴリの第1類似度を算出する。質問カテゴリとメールカテゴリが完全に一致していれば、回答提示部227は第1類似度「1.0」を算出する。一方、質問カテゴリとメールカテゴリが全く一致していなければ、回答提示部227は第1類似度「0.0」を算出する。したがって、回答提示部227は、質問カテゴリとメールカテゴリに基づいて、第1類似度「0.0」から第1類似度「1.0」の範囲の数値を第1類似度として算出する。なお、コサイン類似度に代えて、レーベンシュタイン距離といった文字列同士の類似度を算出する公知の技術を採用して、質問カテゴリとメールカテゴリの第1類似度を算出してもよい。
Returning to FIG. 8, when the first
第1類似度を算出すると、回答提示部227は第1類似度に基づき電子メールを検索し(ステップS5)、絞り込めたか否かを判断する(ステップS6)。上述したように、電子メールにはメールカテゴリが関連付けられている(図12参照)。回答提示部227は電子メールを検索し、第1類似度が閾値類似度以上になるメールカテゴリと関連付けられた電子メールに絞り込む。例えば閾値類似度「0.5」より大きな閾値類似度を採用することにより、質問カテゴリと一致する又は類似度が高いメールカテゴリと関連付けられた電子メールに絞り込むことができる。
After calculating the first degree of similarity, the
例えば第1類似度が閾値類似度以上になるメールカテゴリと関連付けられた電子メールを発見できなかった場合(すなわち検索結果が0件の場合)、回答提示部227は電子メールを絞り込めなかったと判断する(ステップS6:NO)。この場合、回答提示部227は対話関連処理を終了する。なお、対話関連処理を終了する前に、回答提示部227は第1類似度を算出する算出元となった質問カテゴリの質問を管理者端末150に提示し、当該質問に対する回答の作成と追加を依頼してもよい。
For example, if no e-mail associated with a mail category whose first similarity is greater than or equal to the threshold similarity is found (that is, if the search result is 0), the
一方、第1類似度が閾値類似度以上になるメールカテゴリと関連付けられた電子メールを発見できた場合(すなわち検索結果が1件以上の場合)、回答提示部227は電子メールを絞り込めたと判断する(ステップS6:YES)。ただし、検索結果が例えば1000件など膨大な数となることもある。この場合、回答提示部227は所定の基準で電子メールに重み付け(具体的には得点の付与)を行い、重みの重い(すなわち得点の高い)上位10件程度の電子メールに絞り込む。所定の基準としては、例えば電子メールでの回答頻度、電子メールの更新日付、後述する回答評価の高さなどがある。
On the other hand, if an e-mail associated with a mail category whose first degree of similarity is greater than or equal to the threshold similarity can be found (that is, if the search result is one or more), the
電子メールを絞り込めた場合、第2キーワード決定部226は絞り込んだ電子メールの中からメールベースの第2キーワードを決定する(ステップS7)。メールベースは電子メールを基準にということを意味している。より詳しくは、第2キーワード決定部226は、キーワードテーブルDB215を参照しつつ、電子メールの全文に基づいて、電子メールで対象とされた製品を特定可能な第2キーワードを決定する。第2キーワード決定部226は電子メールの少なくとも一文に基づいて第2キーワードを決定してもよい。例えば、取得部222が電子メール31(図6参照)を取得すると、第2キーワード決定部226は、キーワードテーブルDB215に登録された複数の単語と電子メール31内の全文とを1単語ずつ対比して、電子メール31から第2キーワード「A製品」を決定する。
When the e-mails are narrowed down, the second
第2キーワード決定部226が第2キーワードを決定すると、回答提示部227は第1キーワードと第2キーワードの第2類似度を算出する(ステップS8)。質問カテゴリとメールカテゴリの第1類似度を算出した場合と同様に、回答提示部227は、コサイン類似度等を利用して、第1キーワードと第2キーワードの第2類似度を算出する。したがって、回答提示部227は、第1キーワードと第2キーワードに基づいて、第2類似度「0.0」から第2類似度「1.0」の範囲の数値を第2類似度として算出する。
After the second
第2類似度を算出すると、回答提示部227は第2類似度に基づき電子メールをさらに検索し(ステップS9)、電子メールがあるか否かを判断する(ステップS10)。より詳しくは、回答提示部227は既に絞り込んだ複数の電子メールを検索し、第2類似度が閾値類似度以上になる第2キーワードと対応付けられた単語を含む電子メールを検索する。例えば閾値類似度「0.5」より大きな閾値類似度を採用することにより、第1キーワードと一致する又は類似度が高い第2キーワードと関連付けられた単語を含む電子メールを特定することができる。本実施形態であれば、第1キーワード「A製品」が決定されたため、第1キーワード「A製品」と一致する第2キーワード「A製品」と関連付けられた単語「A製品」を含む電子メール31を特定することができる。したがって、回答提示部227は電子メールがあると判断する。
After calculating the second degree of similarity, the
電子メールがない場合(ステップS10:NO)、回答提示部227は対話関連処理を終了する。一方、電子メールがある場合(ステップS10:YES)、回答提示部227は電子メールを回答候補としてユーザ端末100に提示して(ステップS11)、対話関連処理を終了する。より詳しくは、回答提示部227は特定した電子メールから本文全体又は本文の一部を抽出した抽出情報を回答候補として制御装置130に送信する。制御装置130は抽出情報を受信すると、受信した抽出情報に基づき表示装置120に表示された質問画面SCを更新する。
If there is no e-mail (step S10: NO), the
これにより、表示装置120に質問画面SCが更新される。例えば回答提示部227が電子メール31(図6参照)を特定し、電子メール31から本文の一部「A製品は3,500,000円です。」を抽出した抽出情報を回答候補として送信した場合、図5(b)に示すように、その回答候補が質問画面SC内に出現する。回答提示部227が電子メールから本文の一部を抽出する場合、例えば本文全体から人名を含む部分や挨拶を含む部分、引用符を含む部分を除去した残りの部分を本文の一部とすればよい。電子メール31であれば、人名を含む部分「山田太郎様」及び「〇〇社担当:富士花子」が除去される。同様に、挨拶を含む部分「・・・ありがとうございます。」が除去され、引用符「>」を含む部分も除去される。
Thereby, the question screen SC is updated on the
図5(b)に示すように、質問画面SC内には、回答候補のほかにも、回答候補の回答元「回答DB」と回答元「メールDB」が出現する。本実施形態であれば、回答候補がメールDB213から抽出されているため、回答提示部227は回答元「回答DB」に取消線を付し、回答元「メールDB」に下線を付している。これにより、ユーザ端末100を操作するユーザは回答候補の出所を視認することができる。
As shown in FIG. 5(b), in the question screen SC, in addition to the answer candidates, the answer source "Answer DB" and the answer source "Mail DB" of the answer candidates appear. In this embodiment, since the answer candidates are extracted from the
なお、回答元の一方に取消線を付し、回答元の他方に下線を付さずに、2つの回答元のどちらか一方を出現させても、ユーザ端末100を操作するユーザは回答候補の出所を視認することができる。一方、これら2つの回答元を質問画面SC内に含めなくてもよい。これにより、ユーザは回答候補の出所を意識しないで済む。
Even if one of the answer sources is crossed out and the other answer source is not underlined, and either one of the two answer sources appears, the user operating the
また、図5(b)に示すように、質問画面SC内に回答候補と回答元以外にも回答評価を出現させてもよい。回答評価は対話サーバ200による回答候補の提示がユーザにとって望ましい結果であったか否かのアンケートである。肯定ボタン41が押下された場合、制御装置130は対話サーバ200に肯定情報を送信する。否定ボタン42が押下された場合、制御装置130は対話サーバ200に否定情報を送信する。
Further, as shown in FIG. 5(b), answer evaluations may appear on the question screen SC in addition to answer candidates and answer sources. The answer evaluation is a questionnaire as to whether or not presentation of answer candidates by
対話サーバ200では、例えば回答提示部227が肯定情報又は否定情報を受信し、受信した肯定情報又は否定情報を回答候補となった電子メールに関連付ける。回答提示部227は肯定情報又は否定情報を関連付けた電子メールを管理者端末150に提示してもよい。これにより、管理者は質問者に提示する回答の品質を向上させる様々な対策を検討することができる。
In the
なお、上述したステップS1の処理において、取得部222が質問を取得し、取得した質問に応じた回答を取得部222が回答DB216から抽出できる場合、質問カテゴリ決定部223等は後述するステップS2~S11の処理をスキップしてもよい。図13に示すように、回答DB216には質問に対応する回答のほか、回答を識別する回答ID、誘導IDと選択肢とを組合せた複数の遷移状態を含む回答情報が互いに対応付けられて格納されている。
In addition, in the process of step S1 described above, when the
例えば誘導ID「Y001」の誘導質問情報11における複数の選択肢の中から選択肢「第1選択肢」が選択されると、誘導ID「Y002」の誘導質問情報12に遷移する(図4参照)。そして、誘導質問情報12における複数の選択肢の中から選択肢「第1選択肢」が選択された場合、回答提示部227はこれらの遷移状態と関連付けられた回答ID「A001」の回答を回答候補としてユーザ端末100に提示する。この場合、図5(b)に示す質問画面SCでは、回答候補が回答DB216から抽出されるため、回答元「回答DB」に下線を付与され、回答元「メールDB」に取消線が付与される。
For example, when the option "first option" is selected from among a plurality of options in the
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。上述した各種のサーバは物理的なサーバで実現してもよいし、仮想的なサーバで実現してもよい。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the specific embodiments, and various modifications can be made within the spirit and scope of the present invention described in the claims.・Changes are possible. The various servers described above may be realized by physical servers or by virtual servers.
また、上述した実施形態では、質問カテゴリとメールカテゴリが一致し、第1キーワードと第2キーワードも一致する場合について説明したが、質問カテゴリとメールカテゴリが一致し、第1キーワードと第2キーワードが類似する場合であってもよい。また、質問カテゴリとメールカテゴリが類似し、第1キーワードと第2キーワードが一致する場合であってもよいし、質問カテゴリとメールカテゴリが類似し、第1キーワードと第2キーワードも類似する場合であってもよい。類似する場合には、最も高い第1類似度と最も高い第2類似度となった電子メールの本文全体又はその一部を回答候補としてユーザ端末100に提示すればよい。なお、提示件数は1件であってもよいし、2件以上であってもよい。
In the above-described embodiment, the case where the question category and the mail category match, and the first keyword and the second keyword match has been described. It may be similar. Also, the question category and the mail category may be similar and the first keyword and the second keyword may be the same, or the question category and the mail category may be similar and the first keyword and the second keyword are similar. There may be. In the case of similarity, all or part of the text of the e-mail with the highest first similarity and highest second similarity may be presented to the
ST 対話システム
100 ユーザ端末
150 管理者端末
200 対話サーバ
210 記憶部
220 処理部
221 対話処理部
222 取得部
223 質問カテゴリ決定部
224 第1キーワード決定部
225 メールカテゴリ決定部
226 第2キーワード決定部
227 回答提示部
230 通信部
Claims (8)
取得した前記質問に疑問符が含まれている場合又は前記質問が疑問文相当である場合、前記疑問符が付いた第1文章又は前記疑問文相当が備える特定の第1文字に基づいて、前記第1文字が属する前記質問の質問カテゴリを決定し、
取得した前記質問の少なくとも一文又は全文に基づいて、前記質問で対象とされた商取引対象を特定可能な第1特定語を決定し、
取得した前記電子メールに前記疑問符が含まれている場合又は前記電子メールが前記疑問文相当である場合、前記疑問符が付いた第2文章又は前記疑問文相当が備える特定の第2文字に基づいて、前記第2文字が属する前記電子メールのメールカテゴリを決定し、
取得した前記電子メールの少なくとも一文又は全文に基づいて、前記電子メールで対象とされた前記商取引対象を特定可能な第2特定語を決定し、
前記質問カテゴリと前記メールカテゴリの第1類似度と、前記第1特定語と前記第2特定語の第2類似度とに基づいて、前記電子メールを前記質問に対する回答候補として提示する、
処理をコンピュータに実行させるための回答提示プログラム。 Get questions and emails independently,
If the obtained question contains a question mark or if the question corresponds to an interrogative sentence, the first determining the question category of said question to which the character belongs;
Based on at least one sentence or the entire sentence of the obtained question, determining a first specific word that can specify a commercial transaction target in the question,
If the obtained e-mail contains the question mark or if the e-mail corresponds to the interrogative sentence, based on the second sentence with the question mark or a specific second character included in the interrogative sentence equivalent , determining the mail category of said email to which said second character belongs;
Based on at least one sentence or the entire text of the acquired e-mail, determining a second specific word capable of specifying the commercial transaction target in the e-mail,
presenting the e-mail as an answer candidate to the question based on a first degree of similarity between the question category and the mail category and a second degree of similarity between the first specific word and the second specific word;
An answer presentation program for causing a computer to execute processing.
前記メールカテゴリを決定する処理は、前記第2文字と、前記カテゴリ情報とに基づいて、前記メールカテゴリを決定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の回答提示プログラム。 The process of determining the question category determines the question category based on the first character and category information in which a plurality of characters and categories to which the plurality of characters belong are associated in advance,
the process of determining the mail category determines the mail category based on the second character and the category information;
The answer presentation program according to claim 1, characterized by:
前記第2特定語を決定する処理は、取得した前記電子メールの少なくとも一文又は全文に含まれる第2単語と、前記特定語情報とに基づいて、前記第2特定語を決定する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の回答提示プログラム。 The process of determining the first specific word includes, in advance, a first word included in at least one sentence or the entire sentence of the acquired question, a plurality of words related to the business transaction object, and a specific word capable of specifying the business transaction object. Determine the first specific word based on the specific word information associated with
In the process of determining the second specific word, the second specific word is determined based on the second word included in at least one sentence or the entire sentence of the acquired e-mail and the specific word information.
3. The answer presentation program according to claim 1 or 2, characterized by:
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の回答提示プログラム。 In the process of determining the question category, if the question category cannot be determined, presenting a guiding question that can determine the question category, and determining the question category based on the answer to the presented guiding question.
4. The answer presentation program according to any one of claims 1 to 3, characterized by:
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の回答提示プログラム。 The process of independently obtaining the question and the e-mail includes obtaining the question received during a first period and obtaining the e-mail received during a second period prior to the first period.
5. The answer presentation program according to any one of claims 1 to 4, characterized by:
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の回答提示プログラム。 The answer presentation program is a program used for a scenario-type chatbot that interacts with the questioner according to a predetermined scenario about a specific topic.
6. The answer presentation program according to any one of claims 1 to 5, characterized by:
取得した前記質問に疑問符が含まれている場合又は前記質問が疑問文相当である場合、前記疑問符が付いた第1文章又は前記疑問文相当が備える特定の第1文字に基づいて、前記第1文字が属する前記質問の質問カテゴリを決定し、
取得した前記質問の少なくとも一文又は全文に基づいて、前記質問で対象とされた商取引対象を特定可能な第1特定語を決定し、
取得した前記電子メールに前記疑問符が含まれている場合又は前記電子メールが前記疑問文相当である場合、前記疑問符が付いた第2文章又は前記疑問文相当が備える特定の第2文字に基づいて、前記第2文字が属する前記電子メールのメールカテゴリを決定し、
取得した前記電子メールの少なくとも一文又は全文に基づいて、前記電子メールで対象とされた前記商取引対象を特定可能な第2特定語を決定し、
前記質問カテゴリと前記メールカテゴリの第1類似度と、前記第1特定語と前記第2特定語の第2類似度とに基づいて、前記電子メールを前記質問に対する回答候補として提示する、
処理をコンピュータが実行する回答提示方法。 Get questions and emails independently,
If the obtained question contains a question mark or if the question corresponds to an interrogative sentence, the first determining the question category of said question to which the character belongs;
Based on at least one sentence or the entire sentence of the obtained question, determining a first specific word that can specify a commercial transaction target in the question,
If the obtained e-mail contains the question mark or if the e-mail corresponds to the interrogative sentence, based on the second sentence with the question mark or a specific second character included in the interrogative sentence equivalent , determining the mail category of said email to which said second character belongs;
Based on at least one sentence or the entire text of the acquired e-mail, determining a second specific word capable of specifying the commercial transaction target in the e-mail,
presenting the e-mail as an answer candidate to the question based on a first degree of similarity between the question category and the mail category and a second degree of similarity between the first specific word and the second specific word;
An answer presentation method in which processing is performed by a computer.
取得した前記質問に疑問符が含まれている場合又は前記質問が疑問文相当である場合、前記疑問符が付いた第1文章又は前記疑問文相当が備える特定の第1文字に基づいて、前記第1文字が属する前記質問の質問カテゴリを決定し、
取得した前記質問の少なくとも一文又は全文に基づいて、前記質問で対象とされた商取引対象を特定可能な第1特定語を決定し、
取得した前記電子メールに前記疑問符が含まれている場合又は前記電子メールが前記疑問文相当である場合、前記疑問符が付いた第2文章又は前記疑問文相当が備える特定の第2文字に基づいて、前記第2文字が属する前記電子メールのメールカテゴリを決定し、
取得した前記電子メールの少なくとも一文又は全文に基づいて、前記電子メールで対象とされた前記商取引対象を特定可能な第2特定語を決定し、
前記質問カテゴリと前記メールカテゴリの第1類似度と、前記第1特定語と前記第2特定語の第2類似度とに基づいて、前記電子メールを前記質問に対する回答候補として提示する、
処理部を備える回答提示装置。 Get questions and emails independently,
If the obtained question contains a question mark or if the question corresponds to an interrogative sentence, the first determining the question category of said question to which the character belongs;
Based on at least one sentence or the entire sentence of the obtained question, determining a first specific word that can specify a commercial transaction target in the question,
If the obtained e-mail contains the question mark or if the e-mail corresponds to the interrogative sentence, based on the second sentence with the question mark or a specific second character included in the interrogative sentence equivalent , determining the mail category of said email to which said second character belongs;
Based on at least one sentence or the entire text of the acquired e-mail, determining a second specific word capable of specifying the commercial transaction target in the e-mail,
presenting the e-mail as an answer candidate to the question based on a first degree of similarity between the question category and the mail category and a second degree of similarity between the first specific word and the second specific word;
An answer presentation device comprising a processing unit.
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
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Family Applications (1)
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