JP2023515067A - サーバとユーザデバイスとの間の対話式かつプライバシー保護通信のための方法および装置 - Google Patents

サーバとユーザデバイスとの間の対話式かつプライバシー保護通信のための方法および装置 Download PDF

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Abstract

ユーザデバイスとサーバとの間の対話式通信のための方法および装置が説明される。その中で、ユーザデバイス上で、ユーザに通知が提供され、通知に対するユーザの反応を示す反応データが取得される。さらに、取得された反応データに基づいて、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアが判定され、センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す。さらに、センチメントスコアは、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信を改善するために、サーバによって使用可能である。【選択図】図４

Description

本開示は、概して、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信の分野に関する。特に、本開示は、サーバとのユーザデバイスの対話式通信のためのコンピュータ実装方法、ユーザデバイスとのサーバの対話式通信のためのコンピュータ実装方法、およびサーバとユーザデバイスとの間の対話式通信のためのコンピュータ実装方法に関する。本開示は、サーバとの対話式通信のためのユーザデバイス、そのようなユーザデバイスの使用、ユーザデバイスとの対話式通信のためのサーバ、およびそのようなユーザデバイスおよびそのようなサーバを備えるシステムにさらに関する。さらに、本開示は、１つ以上のコンピュータプログラムおよび１つ以上のコンピュータ可読媒体に関する。
例示的な対話式通信では、ユーザデバイスから受信されたクエリは、例えば、自然言語処理（ＮＬＰ）エンジンまたはクエリを処理するように構成された任意の他のエンジンを使用して、１つ以上のサーバによって処理され得る。クエリは、ユーザデバイスから、ユーザデバイスと１つ以上のサーバとの間の通信リンクまたはデータ接続を介して、１つ以上のサーバに送信または伝送され得る。次いで、クエリが、１つ以上のサーバによって処理され得、１つ以上の通知が、応答してユーザデバイスに提供され得る。一例として、そのようなクエリは、ユーザデバイスのユーザインターフェースを介したユーザのテキスト入力、ユーザデバイスのマイクロフォンを介した口頭入力、およびユーザデバイスのカメラを介したビデオベースの入力のうちの１つ以上を含むか、または示し得る。さらに、クエリに応答して１つ以上のサーバによって提供される１つ以上の通知は、例えば、テキスト、音声、音響メッセージ、メッセージ、警報、画像、およびビデオのうちの少なくとも１つを含み得る。
その中で、ユーザデバイスから受信されたクエリに対する適切な応答である通知の識別または選択は、困難なタスクであり得る。この目的のために、例えば、深層強化学習モデルまたは強化学習モデルが、１つ以上のサーバ上に実装され得、クエリに応答して提供される通知に関するユーザからのフィードバックが、より適切、正確、および／もしくは正しい回答、または内容を含むクエリへの通知の提供に関して、強化学習モデルを改善するための報酬として使用され得る。
しかしながら、強化学習モデルを改善するプロセスは、１つ以上のサーバ上で相当量のコンピューティング能力を必要とし得る。さらに、ユーザからのフィードバックは、ユーザに関する個人情報を含有し得、ユーザ側におけるデータ保護に関する懸念を生じさせ得、サーバ側における追加の安全対策を必要とし得る。
それゆえに、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信のための改善された方法および装置を提供することが望ましい場合がある。これは、独立請求項の主題によって達成され、さらなる実施形態が、従属請求項および以下の説明に組み込まれる。
以下に、本開示のそれらの態様の様々な態様ならびに実施形態および例が説明される。本開示の様々な態様は、少なくとも一部において、主として、または完全に、少なくとも１つのサーバ、少なくとも１つのユーザデバイス、少なくとも１つのユーザ側デバイス、少なくとも１つのユーザ側センサ、およびそのような構成要素もしくはデバイスのうちの１つ以上を含む少なくとも１つのシステムのうちの１つ以上と、関連することに留意されたい。言い換えれば、本発明は、少なくとも１つのサーバ、少なくとも１つのユーザデバイス、少なくとも１つのユーザ側デバイス、少なくとも１つのユーザ側センサ、およびそのような構成要素またはデバイスのうちの１つ以上を含む少なくとも１つのシステムのうち１つ以上の間で分散されているとみなされ得る。
しかしながら、本開示の一態様を参照して、本明細書の上記および下記に説明される任意の特徴、ステップ、機能、要素、技術的効果および／または利点は、本明細書の上記および下記に説明されるように、同様に、本開示の任意の他の態様に適用されることが強調される。
本開示の第１の態様によると、サーバとのユーザデバイスの対話式通信のためのコンピュータ実装方法が提供される。第１の態様による方法は、代替的にまたは追加的に、ユーザデバイスを動作させるための、例えば、サーバとの対話式通信のための、および任意選択的に１つ以上のユーザ側デバイスを動作させるための、コンピュータ実装方法に関連し得る。方法は、
－ユーザデバイス上で、ユーザデバイスのユーザに通知を提供することと、
－通知に対するユーザの反応を示す反応データを取得することと、
－取得された反応データに基づいて、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定することであって、センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、判定することと、を含む。
以下により詳細に説明および考察されるように、ユーザデバイス上のサーバへの伝送に対するセンチメントスコアを判定することは、サーバとユーザデバイスとの間の、またはサーバとユーザデバイスのユーザとの間の対話式通信を顕著に改善することを可能にし得る。特に、ユーザデバイス上のセンチメントスコアを判定することによって、対話式通信のためにサーバによって使用されるコンピューティングリソースが顕著に低減され得る。代替的に、または追加的に、サーバ上の通知を選択、識別、および／または生成するプロセスまたは方法（あるいは、それらを行うように構成されたエンジンもしくはモジュール）は、効率、品質、および正確性に関して改善され得る。代替的に、または追加的に、ユーザデバイス上のセンチメントスコアを判定することは、ユーザデバイスのユーザのプライバシーまたは匿名性を保護することを可能にし得る。
本開示の文脈では、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信は、例えば、サーバからユーザデバイスに送信または伝送される１つ以上の通知を含み得る。代替的に、または追加的に、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信は、例えば、ユーザデバイスにおける１つ以上のユーザ入力に応答して、ユーザデバイスからサーバに送信または伝送される１つ以上のクエリを含み得る。その中で、１つ以上の通知は、１つ以上のクエリに応答して、サーバからユーザデバイスに送信または伝送され得る。代替的に、または追加的に、１つ以上の通知は、サーバからユーザデバイスに先見的または自動的に送信または伝送され得る。例えば、１つ以上の通知または通知のうちの少なくともいくつかは、時間トリガおよび／またはイベントトリガされ得る。
さらに、ユーザデバイス上に提供される通知は、例えば、ユーザデバイスを介してユーザの注意を喚起し得る内容を有するか、または含む通知を指し得る。例えば、通知は、少なくとも１つの文字、少なくとも１つの記号、少なくとも１つの数字、テキスト、音声、音響メッセージ、質問、質問への回答、ステートメント、要求、メッセージ、テキストメッセージ、少なくとも１つのアイコン、警報、音響警報、光学警報、少なくとも１つの画像およびビデオのうちの１つ以上を含み得る。概して、通知は、ユーザの反応をトリガし得る、および／またはトリガするように構成され得る。
同様に、本開示の文脈において、クエリは、少なくとも１つの文字、少なくとも１つの記号、少なくとも１つの数字、テキスト、評価、質問、質問への回答、ステートメント、要求、音声、音響メッセージ、メッセージ、テキストメッセージ、少なくとも１つのアイコン、少なくとも１つの画像およびビデオのうちの１つ以上を含み得る。例えば、クエリは、ユーザデバイスでユーザインターフェースを介して受信されたテキスト入力、ユーザデバイスでマイクロフォンを介して受信された口頭入力、および／またはユーザデバイスのカメラを介して受信されたビデオベースの入力を含み得る。
非限定的な例では、ユーザデバイスとサーバとの間の対話式通信は、よくある質問（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ Ａｓｋｅｄ Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ、「ＦＡＱ」）に基づくものであってもよく、クエリは、ユーザデバイスを介してサーバに伝送されるユーザの質問に関連するか、またはそれを含み得、その質問またはクエリは、サーバの１つ以上の通知を用いて回答され得る。
さらに通知に対するユーザの反応が、例えば、ユーザの運動、ユーザのジェスチャ、ユーザの動き、ユーザの模倣、ユーザの表情、頭部の運動、感情、感情表現、頭を振ること、うなずき、笑顔、口の運動、ユーザの皮膚の色の変化、皮膚の色の変化、言葉による反応、音響反応、および、例えば、鳥肌（ｇｏｏｓｅ ｓｋｉｎ）、鳥肌（ｇｏｏｓｅ ｂｕｍｐｓ）、身体部位を振ること、手を振ることなどの身体反応であるか、またはそれらを指し得る。当業者であれば、これらの反応は、容易に利用可能なシステムを使用して感知され得ることを理解するであろう。例えば、画像データから感情、および感情表現を検出するための様々なソフトウェアパッケージが提供される。このソフトウェアの一例は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅ（商標）によって提供される顔検出パッケージである。
本開示の文脈では、「反応データ」という用語は、広範に理解または解釈されるべきである。例えば、反応データは、１つ以上の通知に対するユーザの１つ以上の反応についての情報を含有する、それらを示す、それらを代表する、および／またはそれらの記述的であるデータを含むか、またはそれを参照し得る。代替的に、または追加的に、反応データは、反応が１つ以上の通知に関連しない可能性がある、および／または１つ以上の通知によって引き起こされないか、またはトリガされない可能性がある、ユーザの１つ以上の反応についての情報を含有する、それらを示す、それらを代表する、および／またはそれらの記述的なデータを含むか、またはそれを参照し得る。
一例として、反応データは、ユーザの１つ以上の反応を感知するように構成されたセンサのセンサデータを含むか、または参照し得る。代替的に、または追加的に、反応データは、例えば、複数のセンサまたは独立したセンサからのセンサデータなどの、組み合わせられたセンサデータを参照するか、またはそれを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データは、１つ以上のセンサのセンサデータに由来するデータを参照するか、またはそれを含み得る。
以下にさらに論じられるように、少なくともいくつかの実施形態では、反応データは、ユーザデバイスの１つ以上のセンサに基づいて、またはそれらを使用して取得され得る。代替的に、または追加的に、反応データは、１つ以上のユーザ側デバイスの１つ以上のユーザ側センサに基づいて、またはそれらを使用して取得され得る。
概して、ユーザの反応は、ユーザデバイス上に提供される通知に対する反応および／または応答において、ユーザのセンチメントと関連付けられ得る、それを示し得る、および／またはその表現であり得る。その中で、ユーザのセンチメントは、例えば、ユーザの感覚、気分、および／または感情を指すか、またはそれらを示し得る。したがって、通知に対するユーザの反応を示す、記述する、および／または代表し得る反応データを取得することによって、ユーザのセンチメントは、反応データから判定および／または導出され得る。
本開示の文脈では、センチメントスコアは、尺度またはインジケータ、例えば、ユーザデバイス上に提供される通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、数値尺度、数値インジケータ、および／または数値スコアを参照するか、またはそれであり得る。したがって、ユーザのセンチメントまたは実際のセンチメントは、センチメントスコアに符号化される、および／またはそれに変換され得る。言い換えれば、センチメントスコアは、例えば、反応データに基づいて判定される際に、ユーザのセンチメントをセンチメントスコアに変換および／または符号化することに基づいて判定され得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアは、例えば、反応データの少なくともいくつかまたはその一部を処理することに基づいて、反応データから導出され得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアを判定することは、例えば、反応データに基づいて、センチメントスコアを算出および／または計算することを含み得る。
さらに、「サーバへの伝送のための」センチメントスコアという用語は、センチメントスコアが、伝送のために構成され得る、および／またはユーザデバイスからサーバへ伝送されるように構成され得ることを意味し得る。
センチメントスコアは、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示すため、センチメントスコアは、通知に対するユーザのフィードバックとして機能する、および／またはそれを示し得る。したがって、センチメントスコアおよび／またはそれを用いて示されるフィードバックは、通知の正確性、適切性のレベル、および／または品質を反映し得る。通知は、例えば、ユーザデバイスからサーバに伝送された１つ以上のクエリに応答して、ユーザデバイスに伝送され得るため、センチメントスコアおよび／またはそれとともに示されるフィードバックは、代替的に、または追加的に、１つ以上のクエリに応答して、通知の正確性、適切性のレベル、および／または品質を反映し得る。
さらに、判定されたセンチメントスコアは、サーバによって使用され得る、サーバによって使用可能であり得る、ならびに／またはサーバとユーザデバイスとの間の対話式通信を改善、個別化、適合、および／もしくは修正するために、サーバによって使用されるように構成され得る。例えば、センチメントスコアは、通知、例えば、ユーザデバイスからの１つ以上のクエリに応答する通知を選択、識別、判定、および／または生成するように構成されたサーバのエンジンまたはモジュールを修正、個別化、および／または適合するために、サーバによって使用可能であり得る。
本開示の文脈では、サーバは、例えば、１つ以上のプロセッサを含む、少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備え得る。しかしながら、サーバは、サーバシステム、コンピュータシステム、サーバネットワーク、コンピューティングネットワーク、クラウドコンピューティングネットワークなどを指し得ることに留意されたい。したがって、「サーバ（ａ ｓｅｒｖｅｒ）」または「サーバ（ｔｈｅ ｓｅｒｖｅｒ）」へのいかなる言及も、複数のサーバを含むものとして解釈されるべきである。
概して、サーバは、例えば、ユーザデバイスからの１つ以上のクエリに応答して、ユーザデバイスに送信または伝送される通知を識別、選択、および／または生成するためのエンジンまたはモジュールを備えるか、またはそれらを含み得る。サーバは、例えば、ユーザデバイスから受信された１つ以上のクエリを処理、分析、および／または分解するように構成された自然言語処理（「ＮＬＰ」）モジュールまたはエンジンを備え得る。サーバは、例えば、１つ以上のクエリに応答して、先見的に、自動化された様式で、時間トリガ様式で、および／またはイベントトリガ様式で、１つ以上の通知がユーザデバイスに伝送されるように判定するようにさらに構成され得る。
さらに、サーバは、例えば、ユーザデバイスに伝送可能な複数の潜在的通知の中から、またはそれらに基づいて、適切または最も適切な通知を表し得る通知を判定、識別、選択、および／または生成することを可能にする人工知能（推薦エンジンとも呼ばれる）を備え得る。例として、サーバは、ユーザデバイスに伝送可能な複数の通知を含む知識ベースを備え得る。サーバの人工知能モジュールは、知識ベース内の複数の通知の中から、またはそれらに基づいて、適切または最も適切な通知を判定、選択、識別、および／または生成するように構成され得る。例えば、ユーザデバイスから受信された１つ以上のクエリは、知識ベース内の複数の通知の中から、またはそれらに基づいて、適切または最も適切な通知を判定、選択、識別、および／または生成するために、サーバの人工知能モジュールを用いて分類され得る。
例えば、ユーザデバイスからの１つ以上のクエリに応答して、サーバの人工知能モジュールによって選択される通知の品質、正確性、適切性のレベル、および／または妥当性を改善するために、センチメントスコアは、有利には、人工知能モジュールを訓練するためにサーバによって使用され得る。したがって、人工知能モジュールを訓練するために１つ以上のセンチメントスコアを使用することによって、人工知能モジュールを経時的に連続的に改善することが可能であり得る。
概して、人工知能モジュール（および／または推薦エンジン）は、入力、例えば、１つ以上のクエリを分類し、出力、例えば、この分類に基づいてユーザデバイスに伝送されることになる１つ以上の通知を判定するように構成された、サーバの分類器配置または分類器回路を指し得る。例えば、人工知能モジュールは、ニューラルネットワークを含み得る、機械学習モジュールを指し得る、および／または深層学習モジュールに関連し得る。しかしながら、任意の他のタイプの人工知能モジュールが使用されてもよい。
例として、サーバ、人工知能モジュールおよび／または推薦エンジンは、強化学習モデルを含み得、センチメントスコアは、サーバの強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用され得る。概して、強化学習モデルは、例えば、複数の訓練ステップで連続的におよび／または反復的に、経時的に報酬関数を最大化および／または最適化することに基づいて訓練されるように構成され得る。各訓練ステップでは、実施される強化学習モジュールの正しさのレベルまたは判定の品質を反映および／または示す強化学習報酬（「報酬」とも呼ばれる）は、誤った判定を行ったときに、強化学習モデルにペナルティを与え、正しい判定を行ったときに、それに報酬を与えるために、強化学習モデルに供給または支給され得る。
したがって、センチメントスコアは、有利には、強化学習報酬として使用され得る。代替的に、または追加的に、強化学習報酬は、センチメントスコアから導出され、および／またはセンチメントスコアに基づいて判定され得、強化学習報酬は、サーバの強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用されるか、またはサーバ上で付与され得る。例えば、センチメントスコアは、サーバの強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、および／またはそれを示し得る。
したがって、センチメントスコアに基づいて、サーバの強化学習モデルおよび／または人工知能モジュールが、効率的かつ正確に訓練され得、それによって、例えば、ユーザデバイスからの１つ以上のクエリに応答して、サーバによって選択、識別、および／または生成された１つ以上の通知の正確性のレベル、適切性のレベル、品質、および／または妥当性を、例えば、改善するという点で、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信を効率的に改善することを可能にする。
さらに、サーバとユーザデバイスとの間の対話は、センチメントスコアに基づいて経時的に個別化され得る。それゆえに、ユーザデバイスからの応答に正しい通知を提供するために十分なレベルの正確性を確保するために最小限のユーザ努力を必要としながら、ユーザ需要を満たすことが可能であり得る。そのような努力は、例えば、クエリに応答して提供される通知の正しさを評価することに基づいて、ユーザからの明示的なフィードバックを要求することを伴い得る。したがって、センチメントスコアに基づいて、サーバとユーザデバイスとの間の対話は、ユーザからの明示的なフィードバックなどのユーザ努力を最小限に保つか、またはそのようなユーザ努力を排除しながら、自動化された様式で改善され得る。
本開示の文脈では、ユーザデバイスは、例えば、データまたは情報の交換に基づいて、サーバと通信するように構成された任意のデバイスまたは装置を指し得る。概して、ユーザデバイスは、ハンドヘルドまたはポータブルデバイスであってもよい。代替的に、ユーザデバイスは、スタンドアローンまたは固定的にインストールされたデバイスであってもよい。一例として、ユーザデバイスは、ハンドヘルド、スマートフォン、パーソナルコンピュータ（「ＰＣ）、タブレットＰＣ、ノートパソコン、またはコンピュータを指し得る。ユーザデバイスは、例えば、ユーザデバイスのユーザインターフェースを介して、例えば、１つ以上のクエリなどのユーザからの入力を受信するように構成され得る。
ユーザデバイスは、データ処理のための１つ以上のプロセッサを備え得る。さらに、ユーザデバイスは、例えば、反応データなどのデータを記憶するためのデータ記憶装置を備え得る。ユーザデバイスは、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、本開示の第１の態様および／または任意の他の態様による方法の１つ以上のステップを実施するようにユーザデバイスに命令する、データ記憶装置内に記憶されたソフトウェア命令またはコンピュータプログラムを有し得る。代替的に、または追加的に、アプリまたはコンピュータプログラムは、例えば、１つ以上のクエリをサーバに伝送し、それに応答して、１つ以上の通知を受信することに基づいて、サーバと対話式通信するように構成されたユーザデバイス上に記憶され得る。
ユーザデバイスは、例えば、通信プロトコル、標準または技術を使用して、サーバとユーザデバイスとの間の通信リンクまたは通信接続を介してサーバと通信するように構成され得る。この目的のために、ユーザデバイスは、ユーザデバイスとサーバとの間のデータ交換を可能にするために、サーバの対応する通信配置と結合可能な通信回路を備え得る。一例として、ユーザデバイスは、インターネット接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、携帯電話ネットワーク、３Ｇ接続、エッジ接続、ＬＴＥ接続、ＢＵＳ接続、無線接続（ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）、有線接続、無線接続（ｒａｄｉｏ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）、近距離接続、ＩｏＴ接続、または任意の適切な通信プロトコルを使用した任意の他の接続を介して、サーバと結合可能であり得る、および／またはそれと通信するように構成され得る（その逆も同様である）。
方法は、判定されたセンチメントスコアをサーバに伝送することをさらに含み得る。言い換えれば、センチメントスコアは、ユーザデバイスからサーバに伝送され得る。その中で、センチメントスコアをサーバに伝送することは、センチメントスコアをサーバに提供および／または送信することを含み得る。任意選択的に、センチメントスコアをサーバに伝送することは、ユーザデバイスとサーバとの間の通信リンクまたは接続を確立することを含み得る。任意選択的に、センチメントスコアを伝送することは、例えば、センチメントスコアの受信時に、サーバによってユーザデバイスに伝送される信号または確認に基づいて、サーバでセンチメントスコアの受信を確認することを含み得る。センチメントスコアをサーバに伝送することによって、センチメントスコアは、サーバに提供されて、それによって、サーバがセンチメントスコアを使用して、例えば、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信を改善、修正、個別化、および／または適合することを可能にする。
センチメントスコアは、ユーザデバイスによって、自動化された様式でサーバに伝送され得る。これは、ユーザデバイスとのユーザ対話、および／またはユーザデバイス上のユーザ入力が、センチメントスコアを伝送するために必要とされないことを意味し得る。したがって、センチメントスコアの判定は、ユーザデバイスへのセンチメントスコアの伝送をトリガし得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアは、ユーザデバイスにおけるユーザ入力時に、またはそれに応答して、伝送され得る。
センチメントスコアは、例えば、ユーザデバイスの制御回路を用いて反応データの少なくとも一部を処理することに基づいて、ユーザデバイスによって判定され得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアは、ユーザデバイスと通信可能に結合されるか、または結合可能な少なくとも１つのユーザ側デバイスで、および／またはその上で判定され得る。例えば、ユーザデバイスは、反応データの少なくとも一部を処理することに基づいて、センチメントスコアを判定するようにユーザ側デバイスに命令し得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアを判定することは、例えば、サーバへの伝送またはセンチメントスコアのさらなる処理のために、ユーザデバイス上のセンチメントスコアを判定し、センチメントスコアをユーザ側デバイスに提供することを含み得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアを判定することは、例えば、サーバへの伝送またはセンチメントスコアのさらなる処理のために、ユーザ側デバイス上のセンチメントスコアを判定し、センチメントスコアをユーザデバイスに提供することを含み得る。
ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイス上のセンチメントスコアを判定することは、有利には、例えば、センチメントスコアを判定するコンピューティング負荷がユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスに分散され得るため、サーバ上で使用されるコンピューティングリソースを低減することを可能にし得る。次いで、サーバとユーザデバイスとの間の全体的な対話式通信は、例えば、ユーザデバイスからのクエリに応答して、サーバのより効率的かつ高速な反応の観点から、顕著に改善され得る。その努力およびコストとは別に、例えば、サーバに対するハードウェアコストおよび／または保守コストは、有利に低減され得る。
本開示の文脈では、ユーザ側デバイスは、ユーザデバイスの近傍、周囲、環境、および／または遠隔に配置されるデバイスまたは装置を指し得る。代替的に、または追加的に、ユーザ側デバイスは、ユーザデバイスのユーザの少なくとも部分的制御下にあるデバイスまたは装置を指し得る。例えば、ユーザデバイスは、１つ以上の制御信号をユーザ側デバイスに伝送するように構成され得る、および／またはユーザ側デバイスは、ユーザデバイスから１つ以上の制御信号を受信するように構成され得る。代替的に、または追加的に、ユーザ側デバイスは、共通通信ネットワーク、例えば、ユーザデバイスと同じローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を介して、ユーザデバイスに接続されるデバイスまたは装置を指し得る。
ユーザ側デバイスは、例えば、通信プロトコル、標準または技術を使用して、ユーザ側デバイスとユーザデバイスとの間の通信リンクまたは通信接続を介してユーザデバイスと通信するように構成され得る。この目的のために、ユーザ側デバイスは、ユーザデバイスとユーザ側デバイスとの間のデータ交換を可能にするために、ユーザデバイスの対応する通信回路と結合可能な通信回路を備え得る。一例として、ユーザ側デバイスは、インターネット接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、携帯電話ネットワーク、３Ｇ接続、エッジ接続、ＬＴＥ接続、ＢＵＳ接続、無線接続、有線接続、無線接続、近距離接続、ＩｏＴ接続、または任意の適切な通信プロトコルを使用した任意の他の接続を介して、ユーザデバイスと結合可能であり得る、および／またはそれと通信するように構成され得る（その逆も同様である）。
さらに、ユーザ側デバイスは、例えば、通信プロトコル、標準または技術を使用して、ユーザ側デバイスとサーバとの間の通信リンクまたは通信接続を介してサーバと通信するように構成され得る。この目的のために、ユーザ側デバイスは、サーバとユーザ側デバイスとの間のデータ交換を可能にするために、サーバの対応する通信配置と結合可能な通信回路を備え得る。一例として、ユーザ側デバイスは、インターネット接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、携帯電話ネットワーク、３Ｇ接続、エッジ接続、ＬＴＥ接続、ＢＵＳ接続、無線接続、有線接続、無線接続、近距離接続、ＩｏＴ接続、または任意の適切な通信プロトコルを使用した任意の他の接続を介して、サーバと結合可能であり得る、および／またはそれと通信するように構成され得る（その逆も同様である）。ユーザ側デバイスは、ユーザデバイスを介してサーバと通信するように構成され得る。
ユーザ側デバイスは、ユーザ側デバイスの近く、環境、および／または周囲を感知、監視、および／または検出するように構成され得る。この目的のために、ユーザ側デバイスは、１つ以上のユーザ側センサを備え得る。ユーザ側デバイスは、例えば、反応データの少なくとも一部を捕捉するおよび／または取得するように構成され得る。代替的に、または追加的に、ユーザ側デバイスは、データ、例えば、反応データおよび／またはユーザ側デバイスの１つ以上のユーザ側センサで取得されたユーザ側センサデータを処理するように構成されたコントローラまたは制御回路を備え得る。
一例として、ユーザ側デバイスは、スマートテレビ、スマートスピーカ、スマートウォッチ、スマートデバイスヘルスモニタ、および電気エアロゾル生成デバイスのうちの１つ以上を指すか、またはそれらであり得る。しかしながら、本開示が上述の例示的なユーザ側デバイスに限定されないことに留意されたい。
判定されたセンチメントスコアは、ユーザデバイスからサーバに、および／またはユーザデバイスと通信可能に結合された少なくとも１つのユーザ側デバイスから伝送され得る。一例として、ユーザデバイスは、例えば、ユーザデバイスまたはユーザ側デバイスにおけるセンチメントスコアの判定時に、ユーザ側デバイスに、センチメントスコアをサーバに伝送するように命令し得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアをサーバに伝送することは、ユーザデバイスからユーザ側デバイスにセンチメントスコアを伝送し、ユーザ側デバイスからサーバにセンチメントスコアを伝送することを含み得る。逆も同様で、センチメントスコアをサーバに伝送することは、ユーザ側デバイスからユーザデバイスにセンチメントスコアを伝送し、ユーザデバイスからサーバにセンチメントスコアを伝送することを含み得る。
反応データまたはその少なくとも一部は、ユーザデバイスで、および／またはそれによって取得され得る。代替的に、または追加的に、反応データまたはその少なくとも一部は、ユーザデバイスと通信可能に結合されるか、または結合可能な少なくとも１つのユーザ側デバイスで、および／またはそれらによって取得され得る。代替的に、または追加的に、反応データの一部は、ユーザデバイスで取得され得、反応データのさらなる部分は、少なくとも１つのユーザ側デバイスで取得され得る。反応データの様々な部分は、例えば、ユーザデバイス上および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス上で、さらに併合される、および／または組み合わせられ得る。代替的に、または追加的に、反応データは、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスで完全に取得され得ることに留意されたい。言い換えれば、反応データの完全なセットは、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスで取得され得る。したがって、例えば、ユーザデバイスを用いて取得された反応データをユーザ側デバイスで取得された反応データと比較することに基づいて、反応データのもっともらしさのチェックを実施することが可能であり得る。
方法は、ユーザデバイスでクエリを受信することをさらに含み得、通知は、サーバによってクエリに応答して提供される。その中で、クエリは、例えば、ユーザインターフェース、マイクロフォン、カメラ、および／またはユーザデバイスのセンサを介して、１つ以上のユーザ入力に基づいて、ユーザデバイスで受信され得る。代替的に、または追加的に、通知は、クエリに応答して、サーバによってユーザデバイス上に提供され得る。
方法は、ユーザデバイスで受信されたクエリをサーバに伝送することをさらに含み得る。その中で、クエリを伝送することは、例えば、１つ以上のデータパッケージの形態で、クエリをサーバに伝送することを含み得る。任意選択的に、クエリをサーバに伝送することは、ユーザデバイスとサーバとの間の通信リンクまたは接続を確立することを含み得る。
クエリは、ユーザデバイスでユーザインターフェースを介して受信されたテキスト入力、ユーザデバイスでマイクロフォンを介して受信された口頭入力、および／またはユーザデバイスのカメラを介して受信されたビデオベースの入力を含み得る。上記のように、クエリは、少なくとも１つの文字、少なくとも１つの記号、少なくとも１つの数字、テキスト、質問、質問への回答、ステートメント、要求、音声、音響メッセージ、メッセージ、テキストメッセージ、少なくとも１つのアイコン、少なくとも１つの画像およびビデオのうちの１つ以上を含み得る。
通知は、少なくとも１つの文字、少なくとも１つの記号、少なくとも１つの数字、テキスト、音声、音響メッセージ、質問、質問への回答、ステートメント、要求、メッセージ、テキストメッセージ、少なくとも１つのアイコン、警報、音響警報、光学警報、少なくとも１つの画像およびビデオのうちの１つ以上を含み得る。しかしながら、通知が任意の他のタイプの通知であってもよいことに留意されたい。通知は、任意の好適な内容を含み得る。
センチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を示す、匿名化された数値尺度（またはスコア）であり得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用されるように構成された強化学習報酬と相関する、および／またはそれを示し得る。
その中で、「匿名化された」という用語は、センチメントスコアが、ユーザデバイスのユーザに関する個人情報および／または個人情報を含有しない、欠く、および／または欠いていることを意味し得る。概して、センチメントスコアは、ユーザデバイス上に提供される通知に対するユーザの反応の数値尺度とみなされ得るか、または参照し得る。
さらに、センチメントスコアは、センチメントスコアの最小値とセンチメントスコアの最大値との間の絶対または相対値のスケールであり得るスケールで測定され得、センチメントスコアの実際の値は、通知に対する反応において、ユーザのセンチメント、現在のセンチメント、および／または実際のセンチメントを示す、および／または反映し得る。
例として、センチメントスコアは、「－１０」と「＋１０」との間のスケールで測定され得、「－１０」のセンチメントスコアは、通知に対するユーザの最も否定的な反応を指し得、「０」のセンチメントスコアは、通知に対するユーザの中立的な反応を指し得、「＋１０」のセンチメントスコアは、通知に対するユーザの最も肯定的な反応を指し得る。しかしながら、センチメントスコアの非整数値を伴うスケールを含む、任意の他のスケールが、センチメントスコアに使用され得ることが強調される。
センチメントスコアを判定することは、
－取得された反応データに基づいて、中間センチメントスコアを判定することと、
－中間センチメントスコアを匿名化して、それによって、センチメントスコアを生成することと、を含み得る。
その中で、中間センチメントスコアは、ユーザの個人情報および／または個人データに関連する情報またはデータを含み得るが、一方、センチメントスコアは、ユーザの個人情報および／または個人データを含有しないか、または含まない場合がある。したがって、中間センチメントスコアは、センチメントスコアを判定するために、判定され得る、例えば、一時的に判定され得る、中間量または尺度とみなされ得る。概して、中間センチメントスコアは、ユーザデバイス上、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス上で判定され、匿名化され得る。
概して、中間センチメントスコアを匿名化されたスコアまたは尺度として生成するために匿名化することは、有利には、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信のプライバシーまたは匿名性を保護することを可能にする。これは、ユーザまたはユーザに関連するいかなる個人情報または個人データも、ユーザデバイスからサーバに伝送されないことを意味し得る。一方で、（匿名化された）センチメントスコアは、匿名化にかかわらず、例えば、センチメントスコアに基づいて、サーバ上で人工知能モジュールおよび／または強化学習モデルを訓練することに基づいて、ユーザデバイスとサーバとの間の対話式通信を改善および／または個別化するために、同様に使用可能であり得、個人情報、または反応データなどのデータがサーバに伝送される場合も同様である。したがって、中間センチメントスコアを匿名化することに基づいてセンチメントスコアを判定することは、いかなる個人情報または個人データもサーバに提供することなく、全体的な対話式通信の改善に有用であり得る情報またはデータをサーバに選択的に提供することを可能にし得る。
加えて、ユーザのプライバシーに関する懸念は、包括的な様式で遵守され得る。その結果、これは、ユーザが危険にさらされることに関連するセキュアなデータの可能性を減少させ得る。
さらに、サーバの観点から、個人データまたは情報のいずれもサーバによって処理されなくてもよいか、またはそれに記憶されなくてもよいため、セキュリティまたは安全に関連する対策に伴った処理負荷およびコストが効果的に低減され得る。したがって、いかなるコンピューティングリソースもサーバ上の追加の安全対策に必要とされない可能性もあり、これは、ユーザデバイスからのクエリに応答して、サーバのより効率的かつ迅速な反応につながり得る。また、サーバの全体的な性能が向上し得、サーバ上に包括的な安全対策を提供するために別様に必要とされ得る、処理負荷およびコスト、例えば、ハードウェアコストおよび／または保守コストが、効果的に低減され得る。
それとは別に、匿名化されたセンチメントスコアを判定し、かつ対話式通信を改善するためにセンチメントスコアをサーバに伝送することによって、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスからサーバに伝送されるデータの量または容量は、例えば、反応データをサーバに伝送し、かつサーバ上でセンチメントスコアを判定することと比較したときに、顕著に低減され得る。これは、サーバの全体性能をさらに改善し、サーバとユーザデバイスとの間の全体的な対話式通信を、例えば、ユーザデバイスからのクエリに応答して、サーバのより効率的かつ高速な反応の観点から、改善し得る。
センチメントスコアが、中間センチメントスコアを基準センチメントスコア（および／または基準センチメントスコア値）と正規化することに基づいて匿名化され得る。その中で、例えば、センチメントスコアが判定されるスケールに応じて、基準センチメントスコアが選択され得る。例えば、基準センチメントスコアは、通知に対するユーザの最も否定的な反応、通知に対するユーザの中立反応、通知に対するユーザの最も肯定的な反応、またはそれらの間のユーザの任意の反応を指す、および／または示し得る。さらに、中間センチメントスコアを正規化することは、基準センチメントスコアに基づいて、中間センチメントスコアをセンチメントスコアに変換することを含み得る。例えば、中間センチメントスコアは、基準センチメントスコアによって除算されてもよく、またはそれと乗算されてもよい。しかしながら、任意の他の数学的演算が適用され得る。さらに、センチメントスコアは、絶対値または相対値で与えられ得ることに留意されたい。
任意選択的に、さらなる安全対策および／またはプライバシー保護スキームが、中間センチメントスコアおよび／またはセンチメントスコアを保護するために、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイス上に実装され得る。例えば、秘密共有、暗号、および／または準同型暗号が、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイス上で使用され得る。
方法は、中間センチメントスコアを匿名化する際に、および／またはセンチメントスコアを生成する際に、ユーザデバイスから中間センチメントスコアを除去することをさらに含み得る。代替的に、または追加的に、中間センチメントスコアは、少なくとも１つのユーザ側デバイスから除去され得る。ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザデバイスから中間センチメントスコアを除去することによって、ユーザのプライベートまたは個人情報が、さらに保護され得る。その中で、中間センチメントスコアを除去することは、中間センチメントスコアを削除、上書き、および／または破壊することを含み得る。
方法は、センチメントスコアをサーバに伝送する際に、ユーザデバイスからセンチメントスコアを除去することをさらに含み得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアは、センチメントスコアをサーバに伝送する際、少なくとも１つのユーザ側デバイスから除去され得る。言い換えれば、例えば、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスからの、サーバへのセンチメントスコアの伝送は、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスからのセンチメントスコアの除去をトリガし得る。したがって、センチメントスコアがサーバに伝送されている場合、いかなる記憶リソースまたはメモリも、センチメントスコアによって使用されないか、または遮断されないことが確保され得る。
ユーザデバイス上に通知を提供することは、ユーザデバイスのユーザインターフェース上に通知を表示することを含み得る。ユーザデバイス上に通知を表示することは、ユーザの注意を確実に通知に向けることを可能にし得る。代替的に、または追加的に、ユーザデバイス上に通知を提供することは、マイクロフォンを介して通知を再生または出力することを含み得る。
反応データを取得することは、ユーザデバイスのデータ記憶装置から反応データを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを取得することは、１つ以上のユーザ側デバイスのデータ記憶装置またはメモリから反応データを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを取得することは、ユーザデバイスによって、１つ以上のユーザ側デバイスからユーザデバイスに伝送される反応データを要求することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを取得することは、ユーザデバイスによって、１つ以上のユーザ側デバイスに、反応データをユーザデバイスに伝送するように命令することを含み得る。
反応データを取得することは、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサを用いて、センサデータを捕捉することを含み得る。言い換えれば、反応データまたはその少なくとも一部は、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータに基づいて取得され得る。
方法は、ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサの捕捉されたセンサデータから反応データを導出することをさらに含み得る。その中で、反応データを導出することは、例えば、ユーザデバイスの制御回路によって、センサデータを処理することを含み得る。そのような処理は、例えば、反応データを生成するために、捕捉されたセンサデータをフィルタ処理すること、変形すること、および変換することのうちの１つ以上を含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、センサデータの少なくとも一部を反応データとして選択することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、センサデータの少なくとも一部を反応データとして使用することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、センサデータの少なくとも一部を、ユーザデバイスのさらなるセンサのさらなるセンサデータと、および／または少なくとも１つのユーザ側センサのユーザ側センサデータと組み合わせることを含み得る。
ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサは、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、光学センサ、赤外線センサ、近接場センサ、および位置センサのうちの少なくとも１つであってもよい。そのようなセンサは、有利には、通知に応答して、ユーザの反応を検出または感知することを可能にし、結果的に、ユーザの反応を示す反応データを確実に判定することを可能にし得る。しかしながら、ユーザデバイスの任意の他のタイプのセンサは、センサデータを捕捉するために、および／またはそれに基づいて反応データを判定するために使用され得ることに留意されたい。
反応データは、ユーザデバイスの複数のセンサ、例えば、異なるタイプのセンサからのセンサデータに基づいて取得され得る。したがって、反応データを取得することは、ユーザデバイスの複数のセンサを用いて、センサデータを捕捉することを含み得る。その中で、異なるセンサのセンサデータは、反応データを判定するために組み合わせられてもよく、併合されてもよく、および／または融合されてもよい。したがって、例えば、通知に対するユーザの反応を正確かつ包括的に反映し得る、および／または通知に対するユーザの反応に関する包括的かつ正確な情報を含有し得る、正確かつ包括的な反応データを提供することが可能であり得る。代替的に、または追加的に、反応データを判定するために複数のセンサのセンサデータを使用することは、センサデータおよび／または反応データのもっともらしさのチェックを可能にし得る。
例えば、ユーザデバイスの第１のセンサの第１のセンサデータが捕捉され得、第１のセンサデータが、ユーザデバイスの第２のセンサの第２のセンサデータと補完、併合、組み合わせ、および／または融合されて、反応データを生成し得、第１のセンサは、第２のセンサとは異なり得る。
反応データを取得することは、ユーザデバイスを用いて、および／またはそれにおいて、ユーザデバイスと通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側センサから、ユーザ側センサデータを受信することを含み得る。言い換えれば、反応データまたはその少なくとも一部は、１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて取得され得る。その中で、「ユーザ側センサ」は、ユーザ側デバイスのセンサを示すか、または指し得る。さらに、ユーザ側センサデータを受信することは、少なくとも１つのユーザ側センサからユーザ側センサデータを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、ユーザ側センサ側データを受信することは、ユーザ側センサデータをユーザデバイスに伝送するように、少なくとも１つのユーザ側センサに命令することを含み得る。
概して、ユーザ側センサは、ユーザデバイスの近傍、周囲、環境、および／または遠隔に配置されたセンサを指し得る。代替的に、または追加的に、ユーザ側センサは、ユーザデバイスに結合される、それに通信可能に結合される、それと結合可能な、および／またはそれと通信するように構成されたセンサを指し得る。例えば、ユーザ側センサは、ユーザ側デバイス内に含まれてもよく、またはその一部であってもよい。代替的に、または追加的に、ユーザ側センサは、スタンドアローンセンサであってもよい。しかしながら、例えば、少なくとも１つのユーザ側デバイスと、スタンドアローンユーザ側センサであり得る少なくとも１つのさらなるユーザ側センサとに含まれた少なくとも１つのユーザ側センサなどの、様々なまたは複数の異なるユーザ側センサが、反応データを取得するために使用され得ることに留意されたい。ユーザ側センサがユーザ側デバイス内に含まれる場合、ユーザデバイスとユーザ側センサ（またはユーザ側デバイス）との間の通信は、ユーザ側デバイスの通信回路を介して実施され得る。ユーザ側センサがスタンドアローンセンサである場合、ユーザ側センサとユーザデバイスとの間の通信は、例えば、ユーザ側デバイスに関して上記で説明されたように、例えば、通信リンク、通信接続、および／または通信プロトコルを使用して、ユーザ側センサの対応する通信回路を介して実施され得る。
方法は、ユーザデバイスを用いて、少なくとも１つのユーザ側センサの受信されたユーザ側センサデータから、反応データを導出することをさらに含み得る。その中で、反応データを導出することは、例えば、ユーザデバイスの制御回路によって、ユーザ側センサデータを処理することを含み得る。そのような処理は、例えば、反応データを生成するために、ユーザ側センサデータをフィルタ処理すること、変形すること、および変換することのうちの１つ以上を含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、ユーザ側センサデータの少なくとも一部を反応データとして選択することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、ユーザ側センサデータの少なくとも一部を反応データとして使用することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、ユーザ側センサデータの少なくとも一部を、さらなるユーザ側センサのさらなるユーザ側センサデータと、および／またはユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータと組み合わせることを含み得る。
少なくとも１つのユーザ側センサは、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、接触血圧センサ、フォトプレチスモグラフィセンサ、オキシメータ、（非侵襲性）レーザーセンサ、心拍数センサ、呼吸センサ、空気流センサ、空気圧力センサ、温度センサ、電気化学ガスセンサ、超音波センサ、音響共鳴センサ、光学センサ、赤外線センサ、近距離センサ、タイムオブフライトセンサ、レーダーセンサ、およびバイオインピーダンスセンサのうちの少なくとも１つとすることができる。しかしながら、任意の他のタイプのユーザ側センサが使用され得ることに留意されたい。
少なくとも１つのユーザ側センサは、ユーザデバイスの近傍に配置された少なくとも１つのユーザ側デバイスに含まれ得、少なくとも１つのユーザ側デバイスが、スマートテレビ（テレビ）、スマートスピーカ、スマートウォッチ、ヘルスモニタ、ＩｏＴ（モノのインターネット）デバイス、およびエアロゾル発生デバイスのうちの１つ以上である。
本開示の文脈では、エアロゾル発生デバイスは、エアロゾルを発生するためにエアロゾル形成基体と相互作用するデバイスに関連し得る。エアロゾル形成基体は、エアロゾル発生物品の一部、例えば、喫煙物品の一部であってもよい。エアロゾル発生デバイスは、電源からエアロゾル形成基体にエネルギーを供給して、エアロゾルを発生させるために使用される１つ以上の構成要素を含み得る。エアロゾル発生デバイスおよびすべてのその構成要素は、ポータブルかつ移動性であってもよい。その中で、発熱体は、異なる形状、サイズ、および数で提供され得る。例えば、発熱体は、エアロゾル形成基体と接触するために、喫煙物品内に挿入され得る針、ピン、ロッド、またはブレードとして形状決めされ得る。エアロゾル発生デバイスは、１つよりも多い発熱体を備え得、以下の説明では、発熱体に対する言及は、１つ以上の発熱体を意味する。エアロゾル発生デバイスはまた、その温度を制御するために発熱体への電流の供給を制御するように配置された電子回路を備え得る。エアロゾル発生デバイスは、発熱体の温度を感知するための手段を任意選択的に含み得る。
方法は、反応データから、少なくとも１つの環境パラメータを導出することであって、少なくとも１つの環境パラメータが、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、導出することをさらに含み得る。その中で、センチメントスコアが、少なくとも１つの環境パラメータに基づいて判定され得る。概して、少なくとも１つの環境パラメータを判定することによって、およびそれに基づいてセンチメントスコアを判定することによって、少なくとも１つの環境パラメータに対する、ユーザの環境に対する、および／またはユーザの環境の状況に対する、ユーザの１つ以上の反応は、通知に応答するユーザの実際の反応とは区別される、および／またはそれに対して差別化され得る。これは、対話式通信を改善するためにサーバによって使用され得るセンチメントスコアが、好ましくは、通知に対する直接の結果におけるユーザのセンチメントまたは反応を反映するか、またはそれらを少なくとも主に示すのみであることを確保し得る。したがって、より正確な、具体的な、標的指向および目標指向の様式で、対話式通信を改善することが可能であり得る。これは、誤った訓練が効果的に回避されるか、または最小限に少なくとも低減され得るため、センチメントスコアが、サーバの人工知能モジュールおよび／または強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用される場合、特に有利であり得る。
本開示の文脈では、ユーザのセンチメントに影響を及ぼすユーザの環境を示す少なくとも１つの環境パラメータは、例えば、通知に対するユーザの反応を重ねるか、またはそれと干渉する、ユーザのセンチメントに影響を及ぼす、および／またはユーザの反応を（潜在的に）トリガする、任意の因子または状況を指し得る。そのような環境パラメータの例は、ユーザの環境内の温度、ユーザの環境内のノイズ、ユーザの環境内に存在する家族または友人、ユーザの場所などであり得る。
以下では、少なくとも１つの環境パラメータの判定およびそれと関連付けられた利益に対する例示的な例が提供される。センチメントスコアは、例えば、ユーザデバイスの１つ以上のセンサおよび／または、例えば、スマートテレビ、サーモスタット、ＧＰＳセンサなどの１つ以上のユーザ側センサもしくはユーザ側デバイスなどの、複数のソースから暗示的に計算され得る。したがって、センチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を少なくとも主に示すことを確保するという点で、判定されたセンチメントスコアを検証することが可能であり得る。これは、例えば、外部因子に基づく反応とは反対に、サーバによって提供される通知の結果および／または特定の通知を選択するための強化学習モデルの判定の結果である反応に主にまたはそれらのみに基づいて、サーバ上で強化学習モデルを訓練することを可能にし得る。例えば、サーバは、ユーザデバイスに通知を提供し得、ユーザからの否定的なセンチメントまたは否定的な反応は、例えば、ユーザデバイスのカメラのセンサデータまたは画像データなどの、１つ以上のセンサデータに基づいて判定され得る。しかしながら、ユーザのこの否定的なセンチメントまたは否定的な反応は、ユーザの環境内の低温、ユーザの環境内の騒音、またはユーザのセンチメントに悪影響を及ぼす任意の他の環境パラメータの結果である場合がある。したがって、ユーザの否定的なセンチメントまたは否定的な反応は、通知によってではなく、１つ以上の環境パラメータによって引き起こされる場合がある。判定された少なくとも１つの環境パラメータに基づいてセンチメントスコアを判定することによって、センチメントスコアが、通知に対する直接の結果におけるユーザのセンチメントもしくは反応を主に反映するか否か、またはユーザの反応もしくはセンチメントが、１つ以上の環境パラメータによって主に引き起こされたか否かが判定され得る。したがって、センチメントスコアの品質は、少なくとも１つの環境パラメータに基づいてセンチメントスコアを判定することによって向上し得る。
反応データが、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサのセンサデータに基づいて、かつユーザデバイスの環境内に配置された少なくとも１つのユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて、ユーザデバイスによって取得され得る。複数のソースを使用して、例えば、ユーザデバイスの１つ以上のセンサおよび／または１つ以上のユーザ側センサなどの、センチメントスコアを判定することは、判定されたセンチメントスコアのもっともらしさのチェックを可能にし得る。その結果、センチメントスコアの品質がさらに向上し得る。
センチメントスコアを判定することは、反応データの少なくとも一部をユーザデバイスの分類器回路に提供することを含み得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアは、反応データの少なくとも一部を、ユーザデバイスの分類器回路で分類することに基づいて判定され得る。分類器回路は、例えば、センチメントスコアを判定するためのユーザの反応を判定することを可能にし得る、ユーザデバイスの人工知能モジュールおよび／または、例えば、ニューラルネットワークなどの機械学習分類器を指し得る。
方法は、
－ユーザデバイスのカメラを用いて、ユーザデバイスのユーザの１つ以上の画像を示す画像データを捕捉することと、
－捕捉された画像データに基づいて、反応データを判定することと、
－反応データの少なくとも一部をユーザデバイスの分類器回路に提供することに基づいて、センチメントスコアを判定することと、をさらに含み得る。
したがって、ユーザデバイスのカメラは、画像データの形態でセンサデータを取得するために使用され得る。しかしながら、画像データは、ユーザデバイスからサーバに送信されず、代わりに、センチメントスコアを判定することは、画像データがユーザデバイスを離れることなく、匿名化されたセンチメントスコアがサーバに送信され得ることを意味し得る。反応データは、例えば、画像データの１つ以上の画像を選択することによって、センサデータに基づいて判定され得る。さらに、センチメントスコアは、次いで、これらの反応データを処理することに基づいて判定され得る。その中で、反応データの少なくとも一部を分類器回路に提供することは、反応データの少なくとも一部を分類器回路に提供することを含み得る。分類器回路によって、ユーザの多くの異なる反応が分類器回路によって確実に判定され得るため、センチメントスコアが迅速かつ正確に判定され得る。
センチメントスコアを判定することは、
－ユーザデバイスの分類器回路を用いて、反応データの少なくとも一部を処理することに基づいて反応パターンを判定することであって、反応パターンが、通知に応答して、ユーザの感情表現を示す、判定することと、
－判定された反応パターンからセンチメントスコアを導出することと、をさらに含み得る。
その中で、感情表現を示す反応パターンは、通知に対するユーザの反応を反映し得る。したがって、分類器回路を用いて反応パターンを判定することによって、センチメントスコアは、高い正確性かつ高精度で判定され得る。
センチメントスコアは、ユーザデバイスを用いて現在のセンチメントスコアをコンピューティングおよび／または計算することと、コンピューティングされた現在のセンチメントスコアからセンチメントスコアを導出することと、に基づいて判定され得る。
本開示の文脈では、「現在のセンチメントスコア」は、ユーザデバイス上で局所的に判定またはコンピューティングされるセンチメントスコアを指し得る。例えば、現在のセンチメントスコアは、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータに基づいて判定され得る。特に、現在のセンチメントスコアは、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータのみに基づいて判定され得る。
センチメントスコアを判定することは、ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスに通信可能に結合可能な、および／またはそれに通信可能に結合された少なくとも１つのユーザ側デバイスから、少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアを受信することを含み得、センチメントスコアは、少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信されたユーザ側センチメントスコアに基づいて判定され得る。
本開示の文脈では、「ユーザ側センチメントスコア」は、１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて判定またはコンピューティングされる、センチメントスコアを指し得る。ユーザ側センチメントスコアは、１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて、ユーザデバイスによって、および／または１つ以上のユーザ側デバイスによって判定され得る。例えば、ユーザ側センチメントスコアは、１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータのみに基づいて判定され得る。
センチメントスコアは、（ａ）ユーザデバイスを用いてコンピューティングされた現在のセンチメントスコアに基づいて、かつ（ｂ）ユーザデバイスに通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側デバイスからユーザデバイスによって受信された少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアに基づいて、または（ｂ）少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信されたユーザ側センサデータに基づいてユーザデバイスによってコンピューティングされた少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアに基づいて、判定され得る。言い換えれば、センチメントスコアは、複数のセンチメントスコアに基づいて、すなわち、現在のセンチメントスコアに基づいて、かつ少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアに基づいて、判定され得る。
言い換えれば、センチメントスコアは、現在のセンチメントスコアまたは少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアのいずれかをセンチメントスコアとして選択することに基づいて、判定され得る。代替的に、現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアが、センチメントスコアを判定するために組み合わせられてもよい。例えば、現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアの平均値（ｍｅａｎ ｖａｌｕｅ）または平均値（ａｖｅｒａｇｅ ｖａｌｕｅ）が、センチメントスコアを判定するためにコンピューティングされてもよい。
センチメントスコアを判定することは、現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアを比較することを含み得る。現在のセンチメントスコアを１つ以上のユーザ側センチメントスコアと比較することによって、現在のセンチメントスコアおよび１つ以上のユーザ側センチメントスコアが互いに一致および／または一貫しているか否かが判定され得る。したがって、センチメントスコアは、複数のソースに基づいて判定され得る。したがって、例えば、対話式通信を改善するために、サーバに伝送され得るセンチメントスコアを検証することが可能であり得、少なくとも特定の実施形態では、サーバの人工知能モジュールを訓練するために使用され得る。さらに、現在のセンチメントスコアおよびユーザ側センチメントスコアのもっともらしさのチェックを実施することが可能であり得る。
センチメントスコアを判定することは、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を含み得る。偏差を閾値と比較することによって、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の一致、一貫性、不一致、および／または矛盾が効率的に判定され得る。その中で、閾値は、所定の閾値であってもよい。任意選択的に、閾値は、ユーザデバイスのデータ記憶装置内に記憶され得るか、または別のソースから、例えば、サーバから、取得され得る。さらに、偏差に対する閾値は、偏差の範囲を指すか、またはそれを示し得ることに留意されたい。
方法は、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、現在のセンチメントスコア、少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、およびセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄および／または無視することをさらに含み得る。その中で、現在のセンチメントスコア、少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、およびセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄することは、例えば、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスから、現在のセンチメントスコア、少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、およびセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを除去および／または削除することを含み得る。
このような理由で、センチメントスコアのみが対話式通信を改善するために、サーバによって使用されることを確保することが可能であり得、センチメントスコアは、互いに一致および／または一貫している現在のセンチメントスコアおよび１つ以上のユーザ側センチメントスコアに基づく。一方で、別のものとは異なる現在のセンチメントスコアおよび１つ以上のユーザ側センチメントスコアに基づいて判定されるセンチメントスコアは、無視され得、サーバによって使用されなくてもよい。全体的に、例えば、センチメントスコアを使用して、人工知能モジュールおよび／またはサーバの強化学習モデルを訓練することによって、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信を効果的に改善することが可能であり得る。
方法は、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、センチメントスコアがサーバに伝送されることを防止することをさらに含み得る。代替的に、または追加的に、方法は、現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、センチメントスコアをサーバに伝送することをさらに含み得る。したがって、センチメントスコアが、互いに一致する、および／または互いに合致する、現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアに基づく場合、センチメントスコアのみが、サーバに伝送される、および／または対話式通信を改善するために、サーバによって使用されることが確保され得る。
本開示の文脈では、「実質的に」合致（または異なる）は、それぞれの数量または尺度、例えば、現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアの間の相対偏差が、特定の範囲内であることを意味し得る。例えば、実質的に合致するか、または異なるとは、それぞれの尺度が互いに４０％未満、特に３０％未満、２５％未満、２０％未満、１５％未満、または１０％未満、異なることを意味し得る。
方法は、複数のセンチメントスコア、例えば、現在のセンチメントスコアおよび少なくともユーザ側センチメントスコアのうちの１つ以上を集計して、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定することをさらに含み得る。したがって、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアは、複数のセンチメントスコアに基づいて判定された、統合されたセンチメントスコアを指し得る。
複数のセンチメントスコアを集計することは、例えば、加重平均などの、集計関数を適用することを含み得る。
さらに、複数のセンチメントスコアは、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間の偏差に応じて、集計され得る。
例として、少なくとも２つのセンチメントスコア間の偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定するために、異なる加重が、異なるセンチメントスコアに適用され得る。
代替的に、または追加的に、集計されたセンチメントスコアのソース、例えば、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスに応じた加重が適用され得る。例えば、ユーザデバイスのセンサデータに基づいて判定される現在のセンチメントスコアは、１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて判定される１つ以上のユーザ側センチメントスコアよりも高い加重を有し得る。
方法は、
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、サーバへのセンチメントスコアの伝送を妨げる、および／または遅延させることと、
－サーバからユーザにさらなる通知を受信することであって、さらなる通知が、通知と実質的に合致する、および／または等しい、受信することと、
－さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データを取得することと、
－取得されたさらなる反応データに基づいて、さらなるセンチメントスコアを判定することであって、さらなるセンチメントスコアが、さらなる通知に対する反応におけるユーザのさらなるセンチメントを示す、判定することと、をさらに含み得る。
言い換えれば、サーバへの判定されたセンチメントスコアの伝送は、遅延され得、さらなるセンチメントスコアは、センチメントスコアをサーバに伝送する前に判定され得る。したがって、互いに実質的に合致する、互いに等しい、および／または同一である、ユーザの同様または同一の反応が、通知およびさらなる通知によってトリガされるべきである際、センチメントスコアを検証するためにさらなるセンチメントスコアを使用することが可能であり得る。その結果、センチメントスコアまたはさらなるセンチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を実際に示し、かつ、例えば、ユーザの環境内の低温または騒音などの、環境パラメータまたは因子に対するユーザの反応を示さないか否かを検出することが可能であり得る。したがって、センチメントスコアの品質が、改善され得る、および／またはセンチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを少なくとも主に反映する、および／またはそれを示すことが確保され得る。さらに、例えば、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントスコアが互いに異なっていた場合、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントスコアを比較することに基づいて、そのようなセンチメントスコアが効果的に識別され得るため、誤ったセンチメントスコアがサーバによって使用されない可能性があるため、対話式通信を効果的に改善することが可能であり得る。
方法は、さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データに基づいて判定される、さらなるセンチメントスコアを、通知に対するユーザの反応を示す反応データに基づいて判定される、センチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアと比較することをさらに含み得る。その中で、比較することは、センチメントスコアとさらなるセンチメントスコアとの間の偏差を判定することを含み得る。任意選択的に、さらなるセンチメントスコアとセンチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアとの間の偏差が判定され得る。
方法は、さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データに基づいて判定される、さらなるセンチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を示す反応データに基づいて判定される、センチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアと実質的に合致する場合のみ、センチメントスコア、現在のセンチメントスコア、およびさらなるセンチメントスコアのうちの少なくとも１つをサーバに伝送することをさらに含み得る。
一例として、センチメントスコアをサーバに伝送し、かつこれらのセンチメントスコアを比較する前に、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントスコアを判定することは、ユーザの反応の誤った解釈を回避することを可能にし得る。例えば、判定されたセンチメントスコアは、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントスコアが互いに一致しない場合、例えば、一方が正であり、一方が負である場合、負の反応と相関されているとはみなされない場合がある。代わりに、通知と同一または同様であり得るさらなる通知が、例えば、通知とは異なる時点で、ユーザデバイス上に提供され得る。次いで、さらなる通知および／またはさらなるセンチメントスコアに対するユーザのさらなる反応は、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合、センチメントスコアが、通知に対する（およびいかなる環境パラメータに対するものではない）ユーザの反応を少なくとも主に示すことを確認することを可能にし得る。したがって、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントスコアを判定し、これらのセンチメントスコアを比較することは、センチメントスコアおよび／またはさらなるセンチメントスコアの正しさを確認することを可能にし得る。その結果、対話式通信は、確認されたセンチメントスコアのみが、例えば、人工知能モジュールおよび／または強化学習モデルを訓練するために、サーバによって使用され得るため、効果的に改善され得る。
方法は、反応データ、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータ、および１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータのうちの少なくとも１つに対するプライバシーレベルを判定することをさらに含み得、プライバシーレベルが、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴を示し、１つ以上の特徴が、センチメントスコアを判定するために、および／またはそれを判定する前に、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上において操作される、および／またはそれらから除去されることになる。そのような操作は、ユーザデバイス、１つ以上のユーザ側センサ、および１つ以上のユーザ側デバイスのうちの１つ以上の上で、またはそれらによって実施され得る。
プライバシーレベルは、例えば、定義可能、ユーザ設定可能、およびプログラム可能のうちの少なくとも１つであってもよい。例えば、ユーザは、例えば、「場所、人物、健康、活動」などの、１つ以上の特徴グループに対して１つ以上のプライバシーレベルを定義し得る。その中で、プライバシーレベルは、例えば、「低、中、高」に設定され得る。さらに、特徴グループは、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴を定義し得る。
特徴グループのうちの１つ以上に対する定義されたプライバシーレベルに基づいて、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理するための１つ以上の処理動作が、１つ以上の特徴グループによって定義された１つ以上の特徴に対して、ユーザデバイスによって選択され得る。
反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴は、ユーザの運動、身体運動、活動、健康状態、心拍数、顔の表情、ユーザの皮膚の色の変化などのうちの１つ以上に関連するユーザの反応特徴および／または反応パターンを含む、および／またはそれらを指し得る。代替的に、または追加的に、１つ以上の特徴は、例えば、ユーザの近傍の人々、ユーザおよび／またはユーザデバイスの場所、ユーザデバイスの環境内の温度などの、ユーザのセンチメントに影響を及ぼす１つ以上の環境パラメータを含む、および／またはそれらを指し得る。
反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理するための選択された１つ以上の処理動作は、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータのデータタイプに依存し得る。
例えば、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータが、１つ以上の画像または画像データを含むとき、プライバシーレベルと関連付けられた処理動作は、プライバシーレベル「低」については画像をそのままに保ち、プライバシーレベル「中」については人物の顔をぼかし、プライバシーレベル「高」については人物を画像からトリミングし得る。
同様に、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータが、特定の特徴に対して設定されたプライバシーレベルに応じて、例えば、ユーザインターフェースを介して、もしくはマイクロフォンを介して受信された、テキスト入力または音響を含むとき、テキスト入力または音響入力がトリミングされ得、名前、生年月日、都市名、住所などの、特定の特徴または情報が、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータから除去され得る。
本開示の第２の態様によると、命令またはソフトウェア命令を含むコンピュータプログラムが提供され、命令またはソフトウェア命令は、プログラムがユーザデバイスの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、ユーザデバイスに、本開示の第１の態様による方法を実行させる。コンピュータプログラムは、例えば、ユーザデバイスのデータ記憶装置またはメモリ上に記憶され得る。
本開示の第３の態様によると、本開示の第２の態様によるコンピュータプログラム上に記憶された非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
本開示の第４の態様によると、サーバとのユーザデバイスの対話式通信のためのコンピュータ実装方法が提供される。第４の態様による方法は、代替的にまたは追加的に、ユーザデバイスを動作させるための、例えば、サーバとの対話式通信のための、および任意選択的に１つ以上のユーザ側デバイスを動作させるための、コンピュータ実装方法に関連し得る。方法は、
－ユーザデバイス上で、ユーザデバイスのユーザに１つ以上の通知を提供することと、
－１つ以上の通知に対するユーザの１つ以上の反応を示す反応データを取得することと、
－取得された反応データに少なくとも部分的に基づいて、複数のセンチメントスコアを判定することであって、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、１つ以上の通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、判定することと、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを互いに比較することに基づいて、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアを判定することであって、最終センチメントスコアが、サーバ上に実装された人工知能モジュールおよび／または強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用可能である、判定することと、を含む。
言い換えれば、複数のセンチメントスコアは、ユーザデバイス上に提供される少なくとも１つの通知に対して判定され得、最終センチメントスコアは、センチメントスコアのうちの少なくとも２つの比較に基づいて判定され得る。また、例えば、本開示の第１の態様を参照して上記で、かつ以下に論じられるように、少なくとも２つのセンチメントスコアを比較することによって、少なくとも２つのセンチメントスコアの間の偏差、一致、一貫性、不一致、および／または矛盾が、判定され得る。したがって、判定されたセンチメントスコアおよび／またはもっともらしさのチェックを検証することが可能であり得る。したがって、（最終）センチメントスコアのみが対話式通信を改善するために、サーバによって使用されることを確保することが可能であり得、（最終）センチメントスコアは、互いに一致および／または一貫している、少なくとも２つのセンチメントスコア、例えば、現在のセンチメントスコアおよび１つ以上のユーザ側センチメントスコアに基づく。
「最終センチメントスコア」という用語は、サーバに伝送可能であり、かつ人工知能モジュールおよび／または強化学習モジュールを訓練するためにサーバによって使用可能である、センチメントスコアを指し得ることに留意されたい。
概して、最終センチメントスコアは、とりわけ、本開示の第１の態様を参照して説明されるように、「センチメントスコア」を指し得る。さらに、「少なくとも２つのセンチメントスコア」の各々および／または「複数のセンチメントスコア」の各々は、例えば、とりわけ、本開示の第１の態様を参照して説明されるように、現在のセンチメントスコアおよびユーザ側センチメントスコアのうちの少なくとも１つを指し得る。
ユーザデバイス上で、少なくとも１つの通知が提供され得る。さらに、複数のセンチメントスコアが判定される。複数のセンチメントスコアは、同じソースに基づいて、または異なるソースに基づいて判定され得る。例えば、複数のセンチメントスコアの全部または部分集合は、例えば、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータに基づいて、および／または１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて、ユーザデバイスを用いて判定され得る。代替的に、または追加的に、複数のセンチメントスコアの全部または部分集合は、例えば、１つ以上のユーザ側デバイスのユーザ側センサデータに基づいて、１つ以上のユーザ側デバイスを用いて判定され得る。その中で、判定されたセンチメントスコアのうちの少なくとも１つは、少なくとも１つの通知に対するユーザの反応を示す。複数のセンチメントスコアのうちの１つ以上は、少なくとも１つの環境パラメータまたは因子に対するユーザの反応を示し得る。代替的に、複数のセンチメントスコアの全部は、少なくとも１つの通知に対するユーザの反応を示し得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアの少なくとも部分集合は、異なる通知、例えば、異なる時点で提供される通知に対するユーザの反応を示し得る。
例えば、少なくとも１つのユーザ側デバイスのユーザ側センサデータに基づいて判定される第１のセンチメントスコアと、ユーザデバイスのセンサデータに基づいて判定される第２のセンチメントスコアとが、互いに一致しないか、または互いに実質的に合致しない場合、これは、少なくとも１つの通知に対するユーザの反応が、低温の室温またはユーザの環境内の騒音などの、１つ以上の環境パラメータまたは因子によってトリガまたは引き起こされ得ることを示し得る。したがって、これらの２つのセンチメントスコアを比較することによって、最終センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを主にもしくは正しく示すか、もしくは反映するかどうか、またはユーザの反応が、ユーザのセンチメントに影響を及ぼす１つ以上の環境パラメータもしくは因子によって引き起こされたかどうかが、確実に判定され得る。
代替的に、または追加的に、例えば、第１の通知に対するユーザの第１の反応を示す第１のセンチメントスコアが判定され、かつ第２の通知に対するユーザの第２の反応を示す第２のセンチメントスコアが判定され、互いに一致しないか、または互いに実質的に合致しない場合、これは、ユーザの第１および第２の反応のうちの少なくとも１つが、低温の室温またはユーザの環境内の騒音などの、１つ以上の環境パラメータまたは因子によってトリガまたは引き起こされ得ることを示し得る。その中で、第１および第２の通知は、異なる時点で、例えば、互いに前後して、ユーザデバイス上に提供され得る。
したがって、少なくとも２つの異なるセンチメントスコアを比較することに基づいて、センチメントスコアおよび／または最終センチメントスコアを検証することが可能であり得る。その中で、２つの異なるセンチメントスコアは、例えば、少なくとも１つのユーザ側センサのユーザ側センサデータおよび／またはユーザデバイスの少なくとも１つのセンサのセンサデータなどの、異なるセンサデータおよび／または反応データに基づき得る。代替的に、または追加的に、少なくとも２つのセンチメントスコアは、例えば、異なる時点で提供された、複数の通知に応答して、ユーザの異なるまたは複数の反応を示し得る。少なくとも２つのセンチメントスコアを比較することは、少なくとも２つのセンチメントスコアが互いに一貫しているかどうかを確実に判定することを可能にし得、これは、判定されたセンチメントスコアおよび／またはもっともらしさのチェックの包括的検証を可能にする。したがって、少なくとも１つの通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを正確に反映するか、または示す、人工知能モジュールおよび／または強化学習モデルをサーバ上で訓練するために使用可能な最終センチメントスコアを提供することが可能であり得る。
本開示の一態様を参照して、本明細書の上記および下記に説明される任意の特徴、ステップ、要素、および／または例は、本開示の任意の他の態様に適用されることが強調され、その逆も同様である。特に、第１の態様の任意の実施形態は、第４の態様の任意の実施形態と組み合わせられ得、その逆も同様である。
複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つは、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、少なくとも１つの環境パラメータに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示し得る。
複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つは、例えば、異なる時点で、サーバから受信された少なくとも２つの通知に対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示し得る。
最終センチメントスコアは、最終センチメントスコアとして複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを選択することに基づいて判定され得る。代替的に、または追加的に、複数のセンチメントスコア、例えば、当該少なくとも２つのセンチメントスコアが、最終センチメントスコアを判定するために組み合わせられ得る。例えば、最終センチメントスコアは、少なくとも２つのセンチメントスコアの平均値（ｍｅａｎ ｖａｌｕｅ）または平均値（ａｖｅｒａｇｅ ｖａｌｕｅ）として判定され得る。
方法は、ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスに通信可能に結合可能な、および／または通信可能に結合された、少なくとも１つのユーザ側デバイスから、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを受信することをさらに含み得る。言い換えれば、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つは、１つ以上のユーザ側デバイスで判定され、ユーザデバイスに伝送され得る。その中で、センチメントスコアを受信することは、少なくとも１つのユーザ側デバイスからセンチメントスコアを取得すること、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスに、センチメントスコアをユーザデバイスに伝送または送信するように命令することを含み得る。
反応データを取得することは、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサを用いて、センサデータを捕捉することを含み得る。言い換えれば、反応データまたはその少なくとも一部は、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータに基づいて取得され得る。
方法は、ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサの捕捉されたセンサデータから反応データを導出することをさらに含み得る。その中で、反応データを導出することは、例えば、ユーザデバイスの制御回路によって、センサデータを処理することを含み得る。そのような処理は、例えば、反応データを生成するために、捕捉されたセンサデータをフィルタ処理すること、変形すること、および変換することのうちの１つ以上を含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、センサデータの少なくとも一部を反応データとして選択することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、センサデータの少なくとも一部を反応データとして使用することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、センサデータの少なくとも一部を、ユーザデバイスのさらなるセンサのさらなるセンサデータと、および／または少なくとも１つのユーザ側センサのユーザ側センサデータと組み合わせることを含み得る。
ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサは、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、光学センサ、赤外線センサ、近接場センサ、および位置センサのうちの少なくとも１つであってもよい。そのようなセンサは、有利には、通知に応答して、ユーザの反応を確実に検出または感知することを可能にし、結果的に、ユーザの反応を示す反応データを確実に判定することを可能にし得る。しかしながら、ユーザデバイスの任意の他のタイプのセンサは、センサデータを捕捉するために、および／またはそれに基づいて反応データを判定するために使用され得ることに留意されたい。
反応データは、ユーザデバイスの複数のセンサ、例えば、異なるタイプのセンサからのセンサデータに基づいて取得され得る。したがって、反応データを取得することは、ユーザデバイスの複数のセンサを用いて、センサデータを捕捉することを含み得る。その中で、異なるセンサのセンサデータは、反応データを判定するために組み合わせられてもよく、併合されてもよく、および／または融合されてもよい。したがって、例えば、１つ以上の通知に対するユーザの反応を正確かつ包括的に反映し得る、または１つ以上の通知に対するユーザの反応に関する包括的かつ正確な情報を含有し得る、正確かつ包括的な反応データを提供することが可能であり得る。代替的に、または追加的に、反応データを判定するために複数のセンサのセンサデータを使用することは、すべてのセンサデータおよび／または反応データのもっともらしさのチェックを可能にし得る。
例えば、ユーザデバイスの第１のセンサの第１のセンサデータが捕捉され得、第１のセンサデータが、ユーザデバイスの第２のセンサの第２のセンサデータと補完、併合、組み合わせ、および／または融合されて、反応データを生成し得、第１のセンサは、第２のセンサとは異なり得る。
反応データを取得することは、ユーザデバイスを用いて、および／またはそれにおいて、ユーザデバイスと通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側センサから、ユーザ側センサデータを受信することを含み得る。言い換えれば、反応データまたはその少なくとも一部は、１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて取得され得る。
「ユーザ側センサ」は、ユーザ側デバイスのセンサを示すか、または指し得る。さらに、ユーザ側センサデータを受信することは、少なくとも１つのユーザ側センサからユーザ側センサデータを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、ユーザ側センサ側データを受信することは、ユーザ側センサデータをユーザデバイスに伝送するように、少なくとも１つのユーザ側センサに命令することを含み得る。
本開示の第１の態様を参照して本明細書で上記に説明されたように、ユーザ側センサは、ユーザデバイスの近傍、周囲、環境、および／または遠隔に配置されたセンサを指し得る。代替的に、または追加的に、ユーザ側センサは、共通通信ネットワーク、例えば、ユーザデバイスが接続される同じローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を介して、ユーザデバイスに結合される、それに通信可能に結合される、それと結合可能な、および／またはそれと通信するように構成されたセンサを指し得る。例えば、ユーザ側センサは、ユーザ側デバイス内に含まれてもよく、またはその一部であってもよい。代替的に、または追加的に、ユーザ側センサは、スタンドアローンセンサであってもよい。しかしながら、例えば、少なくとも１つのユーザ側デバイスと、スタンドアローンユーザ側センサであり得る少なくとも１つのさらなるユーザ側センサとに含まれた少なくとも１つのユーザ側センサなどの、様々なまたは複数の異なるユーザ側センサが、反応データを取得するために使用され得ることに留意されたい。ユーザ側センサがユーザ側デバイス内に含まれる場合、ユーザデバイスとユーザ側センサ（またはユーザ側デバイス）との間の通信は、ユーザ側デバイスの通信回路を介して実施され得る。ユーザ側センサがスタンドアローンセンサである場合、ユーザ側センサとユーザデバイスとの間の通信は、例えば、ユーザ側デバイスに関して上記で説明されたように、例えば、通信リンク、通信接続、および／または通信プロトコルを使用して、ユーザ側センサの対応する通信回路を介して実施され得る。
方法は、ユーザデバイスを用いて、少なくとも１つのユーザ側センサの受信されたユーザ側センサデータから、反応データを導出することをさらに含み得る。その中で、反応データを導出することは、例えば、ユーザデバイスの制御回路によって、ユーザ側センサデータを処理することを含み得る。そのような処理は、例えば、反応データを生成するために、ユーザ側センサデータをフィルタ処理すること、変形すること、および変換することのうちの１つ以上を含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、ユーザ側センサデータの少なくとも一部を反応データとして選択することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、ユーザ側センサデータの少なくとも一部を反応データとして使用することを含み得る。代替的に、または追加的に、反応データを導出することは、ユーザ側センサデータの少なくとも一部を、さらなるユーザ側センサのさらなるユーザ側センサデータと、および／またはユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータと組み合わせることを含み得る。
少なくとも１つのユーザ側センサは、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、接触血圧センサ、フォトプレチスモグラフィセンサ、オキシメータ、（非侵襲性）レーザーセンサ、心拍数センサ、呼吸センサ、空気流センサ、空気圧力センサ、温度センサ、電気化学ガスセンサ、超音波センサ、音響共鳴センサ、光学センサ、赤外線センサ、近距離センサ、タイムオブフライトセンサ、レーダーセンサ、およびバイオインピーダンスセンサのうちの少なくとも１つとすることができる。しかしながら、任意の他のタイプのユーザ側センサが使用され得ることに留意されたい。
少なくとも１つのユーザ側センサは、ユーザデバイスの近傍に配置された少なくとも１つのユーザ側デバイスに含まれ得、少なくとも１つのユーザ側デバイスが、スマートテレビ（テレビ）、スマートスピーカ、スマートウォッチ、ヘルスモニタ、ＩｏＴ（モノのインターネット）デバイス、およびエアロゾル発生デバイスのうちの１つ以上である。
方法は、ユーザデバイスを用いて、少なくとも１つのユーザ側デバイスから、ユーザ側センサデータを受信することと、受信されたユーザ側センサデータから、ユーザデバイスを用いて、反応データおよび／またはさらなる反応データの少なくとも一部を導出することに基づいて、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つをコンピューティングすることと、をさらに含み得る。言い換えれば、ユーザ側センサデータは、少なくとも１つのユーザ側センサから取得され得、さらなる反応データは、複数のセンチメントスコアのうちの１つ以上を判定するためにユーザデバイスによってそこから導出され得る。
方法は、少なくとも１つのクエリをユーザデバイスで受信することをさらに含み得、少なくとも１つの通知は、サーバによって少なくとも１つのクエリに応答して提供される。その中で、少なくとも１つのクエリは、例えば、ユーザインターフェース、マイクロフォン、カメラ、および／またはユーザデバイスのセンサを介して、１つ以上のユーザ入力に基づいて、ユーザデバイスで受信され得る。代替的に、または追加的に、１つ以上の通知は、少なくとも１つのクエリに応答して、サーバによってユーザデバイス上に提供され得る。
方法は、ユーザデバイスで受信された少なくとも１つのクエリをサーバに伝送することをさらに含み得る。その中で、少なくとも１つのクエリを伝送することは、例えば、１つ以上のデータパッケージの形態で、少なくとも１つのクエリをサーバに伝送することを含み得る。任意選択的に、少なくとも１つのクエリをサーバに伝送することは、ユーザデバイスとサーバとの間の通信リンクまたは接続を確立することを含み得る。
少なくとも１つのクエリは、ユーザデバイスでユーザインターフェースを介して受信されたテキスト入力、ユーザデバイスでマイクロフォンを介して受信された口頭入力、および／またはユーザデバイスのカメラを介して受信されたビデオベースの入力を含み得る。上記のように、少なくとも１つのクエリは、少なくとも１つの文字、少なくとも１つの記号、少なくとも１つの数字、テキスト、質問、質問への回答、ステートメント、要求、音声、音響メッセージ、メッセージ、テキストメッセージ、少なくとも１つのアイコン、警報、音響警報、光学警報、少なくとも１つの画像およびビデオのうちの１つ以上を含み得る。
１つ以上の通知の各々は、少なくとも１つの文字、少なくとも１つの記号、少なくとも１つの数字、テキスト、音声、音響メッセージ、質問、質問への回答、ステートメント、要求、メッセージ、テキストメッセージ、少なくとも１つのアイコン、警報、音響警報、光学警報、少なくとも１つの画像およびビデオのうちの１つ以上を含み得る。しかしながら、任意の他のタイプの通知または任意の通知の内容が考えられることに留意するべきである。
判定された最終センチメントスコアは、サーバに伝送され得る。その中で、最終センチメントスコアは、ユーザデバイスから、および／または１つ以上のユーザ側デバイスから、サーバに伝送され得る。
方法は、例えば、ユーザデバイスのユーザインターフェース上に、１つ以上の通知を表示することをさらに含み得る。代替的に、または追加的に、通知のうちの１つ以上が、ユーザデバイスのマイクロフォン上で再生または出力され得る。
最終センチメントスコアを判定することは、
－取得された反応データに基づいて、中間センチメントスコアを判定することと、
－中間センチメントスコアを匿名化して、それによって、最終センチメントスコアを生成することと、を含み得る。
本開示の第１の態様を参照して説明されたように、中間センチメントスコアは、ユーザの個人情報および／または個人データに関連する情報またはデータを含み得るが、一方、最終センチメントスコアは、ユーザの個人情報および／または個人データを含有しないか、または含まない場合がある。したがって、中間センチメントスコアは、最終センチメントスコアを判定するために、判定され得る、例えば、一時的に判定され得る、中間量または尺度とみなされ得る。概して、中間センチメントスコアは、ユーザデバイス上、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス上で判定され、匿名化され得る。概して、中間センチメントスコアを匿名化されたスコアまたは尺度として生成するために匿名化することは、本開示の第１の態様に関して本明細書で上記に説明されたように、有利には、サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信のプライバシーまたは匿名性を保護することを可能にする。
最終センチメントスコアが、中間センチメントスコアを基準センチメントスコア（および／または基準センチメントスコア値）と正規化することに基づいて匿名化され得る。その中で、例えば、センチメントスコアが判定されるスケールに応じて、基準センチメントスコアが選択され得る。例えば、基準センチメントスコアは、通知に対するユーザの最も否定的な反応、通知に対するユーザの中立反応、通知に対するユーザの最も肯定的な反応、またはそれらの間のユーザの任意の反応を指す、および／または示し得る。さらに、中間センチメントスコアを正規化することは、基準センチメントスコアに基づいて、中間センチメントスコアを最終センチメントスコアに変換することを含み得る。例えば、中間センチメントスコアは、基準センチメントスコアによって除算されてもよく、またはそれと乗算されてもよい。しかしながら、任意の他の数学的演算が適用され得る。さらに、最終センチメントスコアは、絶対値または相対値で与えられ得ることに留意されたい。
方法は、中間センチメントスコアを匿名化する際に、および／または最終センチメントスコアを生成する際に、ユーザデバイスから中間センチメントスコアを除去することをさらに含み得る。代替的に、または追加的に、中間センチメントスコアは、少なくとも１つのユーザ側デバイスから除去され得る。ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザデバイスから中間センチメントスコアを除去することによって、ユーザのプライベートまたは個人情報が、さらに保護され得る。その中で、中間センチメントスコアを除去することは、中間センチメントスコアを削除、上書き、および／または破壊することを含み得る。
方法は、最終センチメントスコアをサーバに伝送する際に、ユーザデバイスから最終センチメントスコアを除去することをさらに含み得る。代替的に、または追加的に、最終センチメントスコアは、最終センチメントスコアをサーバに伝送する際、少なくとも１つのユーザ側デバイスから除去され得る。言い換えれば、例えば、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスからの、サーバへの最終センチメントスコアの伝送は、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスからの最終センチメントスコアの除去をトリガし得る。このようにして、最終センチメントスコアがサーバに伝送されている場合、いかなる記憶リソースまたはメモリも、最終センチメントスコアによって使用されないか、または遮断されないことが確保され得る。
１つ以上の通知を提供することは、第１の通知および第２の通知をユーザデバイスで受信することを含み得、第２の通知は、第１の通知と実質的に合致する、および／または等しい。その中で、反応データを取得することは、第１の通知に対するユーザの第１の反応を示す第１の反応データを取得することと、第２の通知に対するユーザの第２の反応を示す第２の反応データを取得することと、を含み得る。さらに、複数のセンチメントスコアを判定することは、第１の反応データに基づいて、第１のセンチメントスコアを判定することと、第２の反応データに基づいて、第２のセンチメントスコアを判定することと、を含み得る。第１および第２の反応データは、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータ、および１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータのうちの少なくとも１つに基づいて判定され得る。独立または別個のセンチメントスコア、例えば、第１および第２のセンチメントスコアを、独立の、別個の、および／または異なる通知、例えば、実質的に互いに合致する第１および第２の通知に基づいて判定することによって、最終センチメントスコアが、通知のうちの１つに対する反応におけるユーザのセンチメントを主にまたは正しく示すことが確保され得る。その結果、対話式通信は、例えば、サーバ上で人工知能モジュールおよび／または強化学習モデルを訓練することに基づいて、正確に改善および／または個別化され得る。例えば、最終センチメントスコアは、第１および第２のセンチメントスコアに基づいて判定され得る。
最終センチメントスコアを判定することは、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つ、例えば、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの間の偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を含み得る。閾値は、所定であってもよく、および／またはユーザデバイスのデータ記憶装置またはメモリに記憶されてもよい。代替的に、または追加的に、閾値は、別のソース、例えば、サーバから取得されてもよい。さらに、偏差に対する閾値は、偏差の範囲、例えば、少なくとも２つのセンチメントスコアの間の相対偏差の割合を指してもよい。
方法は、少なくとも２つのセンチメントスコア間、例えば、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、当該少なくとも２つのセンチメントスコア、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄および／または無視することをさらに含み得る。
方法は、当該少なくとも２つのセンチメントスコア間、例えば、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、最終センチメントスコアがサーバに伝送されることを防止することをさらに含み得る。代替的に、または追加的に、方法は、当該少なくとも２つのセンチメントスコア、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアが、実質的に互いに合致する場合のみ、最終センチメントスコアをサーバに伝送することをさらに含み得る。
方法は、複数のセンチメントスコアを集計して、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアを判定することをさらに含み得る。したがって、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアは、複数のセンチメントスコアに基づいて判定された、統合されたセンチメントスコアを指し得る。
複数のセンチメントスコアを集計することは、例えば、加重平均などの、集計関数を適用することを含み得る。
さらに、複数のセンチメントスコアは、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間の偏差に応じて、集計され得る。
例として、少なくとも２つのセンチメントスコア間の偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、最終センチメントスコアを判定するために、異なる加重が、異なるセンチメントスコアに適用され得る。
代替的に、または追加的に、集計されたセンチメントスコアのソース、例えば、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスに応じた加重が適用され得る。例えば、ユーザデバイスのセンサデータに基づいて判定されるセンチメントスコアは、１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて判定される１つ以上の（ユーザ側）センチメントスコアよりも高い加重を有し得る。
方法は、反応データ、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータ、および１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータのうちの少なくとも１つに対するプライバシーレベルを判定することをさらに含み得、プライバシーレベルが、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴を示し、１つ以上の特徴が、センチメントスコアを判定するために、および／またはそれを判定する前に、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上において操作される、および／またはそれらから除去されることになる。そのような操作は、ユーザデバイス、１つ以上のユーザ側センサ、および１つ以上のユーザ側デバイスのうちの１つ以上の上で、またはそれらによって実施され得る。
プライバシーレベルは、例えば、定義可能、ユーザ設定可能、およびプログラム可能のうちの少なくとも１つであってもよい。例えば、ユーザは、例えば、「場所、人物、健康、活動」などの、１つ以上の特徴グループに対して１つ以上のプライバシーレベルを定義し得る。その中で、プライバシーレベルは、例えば、「低、中、高」に設定され得る。さらに、特徴グループは、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴を定義し得る。
特徴グループのうちの１つ以上に対する定義されたプライバシーレベルに基づいて、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理するための１つ以上の処理動作が、１つ以上の特徴グループによって定義された１つ以上の特徴に対して、ユーザデバイスによって選択され得る。
反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴は、ユーザの運動、身体運動、活動、健康状態、心拍数、顔の表情などのうちの１つ以上に関連するユーザの反応特徴および／または反応パターンを含む、および／またはそれらを指し得る。代替的に、または追加的に、１つ以上の特徴は、例えば、ユーザの近傍の人々、ユーザおよび／またはユーザデバイスの場所、ユーザデバイスの環境内の温度などの、ユーザのセンチメントに影響を及ぼす１つ以上の環境パラメータを含む、および／またはそれらを指し得る。
反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理するための選択された１つ以上の処理動作は、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータのデータタイプに依存し得る。
例えば、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータが、１つ以上の画像または画像データを含むとき、プライバシーレベルと関連付けられた処理動作は、プライバシーレベル「低」については画像をそのままに保ち、プライバシーレベル「中」については人物の顔をぼかし、プライバシーレベル「高」については人物を画像からトリミングし得る。
同様に、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータが、特定の特徴に対して設定されたプライバシーレベルに応じて、例えば、ユーザインターフェースを介して、もしくはマイクロフォンを介して受信された、テキスト入力または音響を含むとき、テキスト入力または音響入力がトリミングされ得、名前、生年月日、都市名、住所などの、特定の特徴または情報が、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータから除去され得る。
本開示の第５の態様によると、命令および／またはソフトウェア命令を含むコンピュータプログラムが提供され、命令またはソフトウェア命令は、プログラムがユーザデバイスの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、ユーザデバイスに、本開示の第４の態様による方法を実行させる。コンピュータプログラムは、例えば、ユーザデバイスのデータ記憶装置またはメモリ上に記憶され得る。
本開示の第６の態様によると、本開示の第５の態様によるコンピュータプログラム上に記憶された非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
本開示の第７の態様によると、ユーザデバイスとのサーバの対話式通信のためのコンピュータ実装方法が提供される。第７の態様による方法は、代替的にまたは追加的に、サーバを動作させるための、例えば、ユーザデバイスとの対話式通信のための、および任意選択的に１つ以上のユーザ側デバイスを動作させるための、コンピュータ実装方法に関連し得る。方法は、
－サーバからユーザデバイスに通知を伝送することと、
－サーバによって、センチメントスコアを受信することであって、センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、受信することと、
－受信されたセンチメントスコアに基づいて、サーバ上で実装された強化学習モデルを訓練することと、を含む、方法。
その中で、センチメントスコアは、ユーザデバイスから、および／または１つ以上のユーザ側デバイスから受信され得る。さらに、センチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスから、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスから、センチメントスコアを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスに、センチメントスコアをサーバに伝送または送信するように命令することを含み得る。
概して、第７の態様による方法は、本開示の第１の態様および第４の態様の方法のうちの１つ以上に対応し得るが、サーバの視点からであるか、または少なくとも主にサーバの観点からである。本開示の任意の態様を参照して本明細書の上記および下記に説明される開示、実施形態、および例のいずれかは、本開示の第７の態様による方法に等しく適用され、かつそれと組み合わせられ得、その逆も同様である。
方法は、サーバの知識ベースから、受信されたセンチメントスコアに基づいて、ユーザデバイスに伝送されることになる、さらなる通知を選択することをさらに含み得る。さらなる通知は、例えば、サーバにおけるユーザデバイスからの１つ以上のクエリの受信時に、またはそれに応答して、選択され得る。
サーバは、例えば、ユーザデバイスから受信された１つ以上のクエリを処理、分析、および／または分解するように構成された自然言語処理（「ＮＬＰ」）モジュールまたはエンジンを備え得る。さらに、サーバの知識ベースは、ユーザデバイスに伝送可能な複数の通知を含み得、サーバは、例えば、サーバの人工知能モジュール、推薦エンジン、および／または強化学習モデルに基づいて、またはそれらを使用して、複数の通知の中から、またはそれらに基づいて、さらなる通知を判定、選択、識別、および／または生成するように構成され得る。
強化学習モデルは、サーバ上に実装された強化学習モデルの報酬関数を最大化および／または最適化することに基づいて訓練され得る。
したがって、経時的に、例えば、複数の訓練ステップにおいて連続的または反復的に、対話式通信および／または強化学習モデルを改善することが可能であり得る。訓練ステップの各々では、実施される強化学習モデルの正しさのレベルまたは判定の品質を反映および／または示す強化学習報酬は、誤った判定を行ったときに、強化学習モデルにペナルティを与え、正しい判定を行ったときに、それに報酬を与えるために、強化学習モデルに供給または支給され得る。
方法は、ユーザデバイスから、少なくとも１つのクエリを受信することをさらに含み、１つ以上の通知は、ユーザデバイスから少なくとも１つのクエリを受信する際に、サーバからユーザデバイスに伝送される。
方法は、ユーザデバイスから、さらなるクエリを受信することをさらに含み、さらなる通知は、受信されたセンチメントスコアに基づいて、かつ受信されたさらなるクエリに基づいて、選択される。センチメントスコアによって、強化学習モデルは、さらなる通知がさらなるクエリに対してより適切であり、それによって、対話式通信を改善するように、正確に訓練され得る。代替的に、または追加的に、対話式通信は、センチメントスコアが、例えば、対話式通信中のさらなる通知よりも早く提供され得る、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを反映するか、または示すため、センチメントスコアに基づいて、またはそれを使用して、個別化され得る。
方法は、さらなるクエリに応答して、さらなる通知をユーザデバイスに伝送することをさらに含み得る。
方法は、サーバ上に実装された自然言語処理エンジンを使用して、クエリおよび／またはさらなるクエリを処理することをさらに含み得る。
方法は、少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアを受信することと、サーバの知識ベースから、受信されたセンチメントスコアに基づいて、かつ受信されたさらなるセンチメントスコアに基づいて、ユーザデバイスに伝送されることになる、さらなる通知を選択することをさらに含み得る。その中で、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントの両方が、サーバの強化学習モデルを訓練するために、サーバによって使用され得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントスコアは、例えば、本開示の第１および第４の態様を参照して説明されたように、センチメントスコアおよびさらなるセンチメントスコアの一方または両方を検証するために使用され得る。
少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアは、サーバによって、ユーザデバイスから、および／またはユーザ側デバイスから受信され得る。その中で、さらなるセンチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスから、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスから、さらなるセンチメントスコアを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスに、センチメントスコアをサーバに伝送または送信するように命令することを含み得る。
方法は、センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとを比較することをさらに含み得る。そのような比較に基づいて、センチメントスコアおよび／またはさらなるセンチメントが検証され得る。したがって、強化学習モデルまたはその訓練を効果的に改善することが可能であり得る。
方法は、センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアの偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、をさらに含み得る。閾値は、所定であってもよく、および／またはサーバのデータ記憶装置またはメモリに記憶されてもよい。代替的に、または追加的に、閾値は、別のソース、例えば、ユーザデバイスから取得されてもよい。さらに、偏差に対する閾値は、偏差の範囲、例えば、センチメントスコアと少なくとも１つとの間の相対偏差の割合を指してもよい。
方法は、センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄することをさらに含み得る。
方法は、センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、センチメントスコアおよび／または少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアに基づいて、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練することをさらに含み得る。
本開示の第８の態様によると、命令および／またはソフトウェア命令を含むコンピュータプログラムが提供され、命令またはソフトウェア命令は、プログラムがサーバの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、サーバに、本開示の第７の態様による方法を実行させる。コンピュータプログラムは、例えば、サーバのデータ記憶装置またはメモリ上に記憶され得る。
本開示の第９の態様によると、本開示の第９の態様によるコンピュータプログラム上に記憶された非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
本開示の第１０の態様によると、ユーザデバイスとのサーバの対話式通信のためのコンピュータ実装方法が提供される。第１０の態様による方法は、代替的にまたは追加的に、サーバを動作させるための、例えば、ユーザデバイスとの対話式通信のための、および任意選択的に１つ以上のユーザ側デバイスを動作させるための、コンピュータ実装方法に関連し得る。方法は、
－サーバからユーザデバイスに１つ以上の通知を伝送することと、
－サーバによって、複数のセンチメントスコアを受信することであって、複数のセンチメントスコアの各々が、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、受信することと、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを比較することに基づいて、サーバ上で実装された強化学習モデルを訓練することと、を含む。
その中で、センチメントスコアの各々は、ユーザデバイスから、および／または１つ以上のユーザ側デバイスから受信され得る。さらに、センチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスから、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスから、センチメントスコアを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスに、センチメントスコアをサーバに伝送または送信するように命令することを含み得る。
概して、第１０の態様による方法は、本開示の第１の態様、第４の態様、および第７の態様の方法のうちの１つ以上に対応し得るが、サーバの視点からであるか、または少なくとも主にサーバの観点からである。本開示の任意の態様を参照して本明細書の上記および下記に説明される開示、実施形態、および例のいずれかは、本開示の第１０の態様による方法に等しく適用され、かつそれと組み合わせられ得、その逆も同様である。
したがって、少なくとも２つのセンチメントスコア、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアが、判定され得、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアの各々は、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関し得る。さらに、サーバ上に実装される強化学習モデルは、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの比較に基づいて訓練され得る。
複数のセンチメントスコア、例えば、第１および／または第２のセンチメントスコアは、サーバによって、ユーザデバイスから、またはユーザ側デバイスから受信され得る。
複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１および／または第２のセンチメントスコアは、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、少なくとも１つの環境パラメータに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示し得る。代替的に、または追加的に、複数のセンチメントスコア、例えば、第１および／または第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つは、サーバからユーザデバイスによって受信される、１つ以上の通知、例えば、第１および／または第２の通知のうちの少なくとも１つに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示し得る。
サーバからユーザデバイスに１つ以上の通知を伝送することは、サーバからユーザデバイスに第１の通知および第２の通知を伝送することを含み得、第２の通知は、第１の通知と実質的に合致する、および／または等しい。その中で、複数のセンチメントスコアを受信することは、第１の通知をユーザデバイスに伝送することに応答して、第１のセンチメントスコアを受信することと、第２の通知をユーザデバイスに伝送することに応答して、第２のセンチメントスコアを受信することと、を含み得る。第１および第２の通知は、例えば、前後して、および／または異なる時点で伝送され得る。本明細書で上記に説明されるように、この理由から、第１および／または第２のセンチメントスコアを検証して、結果的に、強化学習モデルを効果的に訓練することが可能であり得る。
方法は、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間、例えば、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの間の偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、をさらに含み得る。閾値は、所定であってもよく、および／またはサーバのデータ記憶装置またはメモリに記憶されてもよい。代替的に、または追加的に、閾値は、別のソース、例えば、ユーザデバイスから取得されてもよい。さらに、偏差に対する閾値は、偏差の範囲、例えば、センチメントスコアと少なくとも１つとの間の相対偏差の割合を指してもよい。
方法は、複数のセンチメントスコアのうちの当該少なくとも２つの間、例えば、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、複数のセンチメントスコア、例えば、第１のセンチメントスコアおよび／または第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄および／または無視することをさらに含み得る。
方法は、当該少なくとも２つのセンチメントスコア、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアが、互いに実質的に合致する場合のみ、受信された複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、サーバ上に実装される強化学習モデルを訓練することをさらに含み得る。
強化学習モデルを訓練することは、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、最終センチメントスコアを判定することと、
－判定された最終センチメントスコアから強化学習モデルを訓練する、および／または最終センチメントスコアに基づいて強化学習報酬をコンピューティングするための強化学習報酬を導出することと、
－強化学習報酬を強化学習モデルに供給することと、を含み得る。
その中で、最終センチメントスコアは、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを、最終センチメントスコアとして選択することに基づいて、判定され得る。代替的に、または追加的に、複数のセンチメントスコア、例えば、第１および第２のセンチメントスコアが、最終センチメントスコアを判定するために組み合わせられ得る。例えば、最終センチメントスコアは、複数のセンチメントスコア、例えば、第１および第２のセンチメントスコアの平均値（ｍｅａｎ ｖａｌｕｅ）または平均値（ａｖｅｒａｇｅ ｖａｌｕｅ）として判定され得る。
方法は、複数のセンチメントスコアを集計して、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアを判定することをさらに含み得る。したがって、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアは、複数のセンチメントスコアに基づいて判定された、統合されたセンチメントスコアを指し得る。
複数のセンチメントスコアを集計することは、例えば、加重平均などの、集計関数を適用することを含み得る。
さらに、複数のセンチメントスコアは、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間の偏差に応じて、集計され得る。
例として、少なくとも２つのセンチメントスコア間の偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、最終センチメントスコアを判定するために、異なる加重が、異なるセンチメントスコアに適用され得る。
代替的に、または追加的に、集計されたセンチメントスコアのソース、例えば、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスに応じた加重が適用され得る。例えば、ユーザデバイスのセンサデータに基づいて判定されるセンチメントスコアは、１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて判定される１つ以上の（ユーザ側）センチメントスコアよりも高い加重を有し得る。強化学習報酬は、強化学習報酬値を指し得る。強化学習報酬は、例えば、少なくとも最終センチメントスコアおよび強化学習モデルの報酬関数に基づいて、判定、計算、および／またはコンピューティングされ得る。
強化学習報酬を判定および／またはコンピューティングすることは、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコア、例えば、ユーザに提供される１つ以上の通知に基づいて少なくとも部分的に判定された複数のおよび／または一連の以前に判定された最終センチメントスコアの傾向を判定することをさらに含み得る。したがって、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコアは、ユーザデバイスに提供される１つ以上の通知に基づいて少なくとも部分的に判定される、一連の過去のセンチメントスコア、例えば、過去の最終センチメントスコアを指し得る。
方法は、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコアの判定された傾向に基づいて加重を判定することと、判定された加重および最終センチメントスコアに基づいて強化学習報酬を判定することと、をさらに含み得る。
傾向を判定し、それに基づいて強化学習報酬を判定することによって、例えば、強化学習報酬がユーザの現在のセンチメントを正確に反映し得るように、ユーザデバイスとサーバとの間の継続的または反復的な対話式通信の履歴的背景に、通知に対する反応におけるユーザの現在のセンチメントを渡すことが可能であり得る。
方法は、最終センチメントスコアを、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコアの傾向と比較し、比較に基づいて、強化学習報酬を判定することをさらに含み得る。
方法は、１つ以上の以前のセンチメントスコア、例えば、１つ以上の以前の最終センチメントスコアに基づいて判定された、１つ以上の以前の強化学習報酬に基づいて、強化学習報酬を判定することをさら含み得る。
本開示の第１１の態様によると、命令および／またはソフトウェア命令を含むコンピュータプログラムが提供され、命令またはソフトウェア命令は、プログラムがサーバの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、サーバに、本開示の第１０の態様による方法を実行させる。コンピュータプログラムは、例えば、サーバのデータ記憶装置またはメモリ上に記憶され得る。
本開示の第１２の態様によると、本開示の第１１の態様によるコンピュータプログラム上に記憶された非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
本開示の第１３の態様によると、ユーザデバイスとサーバとの間の対話式通信のためのコンピュータ実装方法が提供される。第１３の態様による方法は、代替的に、または追加的に、対話式通信のためにシステムを動作させるためのコンピュータ実装方法に関連し得、システムは、少なくとも１つのサーバおよび少なくとも１つのユーザデバイスを含む。任意選択的に、システムは、１つ以上のユーザ側デバイスおよび／または１つ以上のユーザ側センサを備え得る。方法は、
－サーバからユーザデバイスに通知を伝送することと、
－ユーザデバイス上で、ユーザデバイスのユーザに通知を提供することと、
－ユーザデバイスを用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスを用いて、通知に対するユーザの反応を示す反応データを取得することと、
－ユーザデバイスを用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスを用いて、取得された反応データに基づいてセンチメントスコアを判定することであって、センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示し、センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、判定することと、
－判定されたセンチメントスコアを、ユーザデバイスから、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスからサーバに伝送することと、
－サーバによって、センチメントスコアを受信することと、
－サーバによって受信されたセンチメントスコアに基づいて、サーバ上で実装された強化モデルを訓練することと、を含む。
その中で、センチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスから、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスから、センチメントスコアを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスに、センチメントスコアをサーバに伝送または送信するように命令することを含み得る。
概して、第１３の態様による方法は、本開示の第１の態様、第４の態様、第７の態様、および第１０の態様の方法のうちの１つ以上に対応し得るが、システムの視点からであるか、または少なくとも主にシステムの観点からである。本開示の任意の態様を参照して本明細書の上記および下記に説明される開示、実施形態、および例のいずれかは、本開示の第１３の態様による方法に等しく適用され、かつそれと組み合わせられ得、その逆も同様である。
本開示の第１４の態様によると、ユーザデバイスとサーバとの間の対話式通信のためのコンピュータ実装方法が提供される。第１４の態様による方法は、代替的に、または追加的に、対話式通信のためにシステムを動作させるためのコンピュータ実装方法に関連し得、システムは、少なくとも１つのサーバおよび少なくとも１つのユーザデバイスを含む。任意選択的に、システムは、１つ以上のユーザ側デバイスおよび／または１つ以上のユーザ側センサを備え得る。方法は、
－サーバからユーザデバイスに１つ以上の通知を伝送することと、
－ユーザデバイス上で、ユーザデバイスのユーザに１つ以上の通知を提供することと、
－ユーザデバイスを用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスを用いて、１つ以上の通知に対するユーザの１つ以上の反応を示す反応データを取得することと、
－ユーザデバイスを用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスを用いて、取得された反応データに基づいて、複数のセンチメントスコアを判定することであって、複数のセンチメントスコアの各々が、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、判定することと、
－判定された複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを互いに比較することと、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを、ユーザデバイスから、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスからサーバに伝送することと、
－サーバによって、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを受信することと、
－サーバによって受信された複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、サーバ上で実装された強化モデルを訓練することと、を含む。
その中で、少なくとも１つのセンチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスから、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスから、センチメントスコアを取得することを含み得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアを受信することは、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスに、センチメントスコアをサーバに伝送または送信するように命令することを含み得る。
概して、第１４の態様による方法は、本開示の第１の態様、第４の態様、第７の態様、および第１０の態様の方法のうちの１つ以上に対応し得るが、システムの視点からであるか、または少なくとも主にシステムの観点からである。本開示の任意の態様を参照して本明細書の上記および下記に説明される開示、実施形態、および例のいずれかは、本開示の第１４の態様による方法に等しく適用され、かつそれと組み合わせられ得、その逆も同様である。
本開示の第１５の態様によると、命令および／またはソフトウェア命令を含むコンピュータプログラムが提供され、命令またはソフトウェア命令は、プログラムが対話式通信のためにシステムの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、システムに、本開示の第１３の態様および第１４の態様のうちの一方または両方による方法を実行させる。コンピュータプログラムは、例えば、サーバ、ユーザデバイス、および／または１つ以上のユーザ側デバイスのデータ記憶装置またはメモリ上に記憶され得る。
本開示の第１６の態様によると、本開示の第１５の態様によるコンピュータプログラム上に記憶された非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
本開示の第１７の態様によると、サーバと対話式通信するように構成されたユーザデバイスが提供される。ユーザデバイスは、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様のいずれかによる、方法のうちの１つ以上のステップを実行するように構成され得る。ユーザデバイスは、ユーザデバイスをサーバに通信可能に結合し、サーバから通知を受信するように構成された通信回路を備える。ユーザデバイスは、ユーザデバイスのユーザに通知を提供するように構成されたユーザインターフェースと、１つ以上のプロセッサを含む制御回路と、をさらに備え、制御回路が、
－通知に対するユーザの反応を示す反応データを取得することと、
－取得された反応データに基づいて、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定することであって、センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、判定することと、を行うように構成されている。
ユーザの通信回路は、サーバの対応する通信配置と結合されて、ユーザデバイスとサーバとの間のデータ交換を可能にするように構成され得る。一例として、ユーザデバイスは、インターネット接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、携帯電話ネットワーク、３Ｇ接続、エッジ接続、ＬＴＥ接続、ＢＵＳ接続、無線接続、有線接続、無線接続、近距離接続、ＩｏＴ接続、または任意の適切な通信プロトコルを使用した任意の他の接続を介して、サーバと結合可能であり得る、および／またはそれと通信するように構成され得る（その逆も同様である）。
ユーザデバイスの制御回路は、コントローラ、制御モジュール、および／または制御配置を指し得る。
さらに、ユーザデバイスは、例えば、センチメントスコア、通知、および／または反応データを記憶するためのデータ記憶装置またはメモリを備え得る。代替的に、または追加的に、コンピュータプログラム、命令、アプリ、アプリケーション、および／またはソフトウェア命令は、データ記憶装置またはメモリ内に記憶され得る。
制御回路は、ユーザデバイスの通信回路を介して、判定されたセンチメントスコアをサーバに伝送するようにさらに構成され得る。
センチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を示す、匿名化された数値尺度であり得る。代替的に、または追加的に、センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用されるように構成された強化学習報酬と相関する、および／またはそれを示し得る。
制御回路は、
－取得された反応データに基づいて、中間センチメントスコアを判定することと、
－中間センチメントスコアを匿名化して、センチメントスコアを生成することと、を行うように構成され得る。
制御回路は、中間センチメントスコアを基準センチメントスコアで正規化することに基づいて、センチメントスコアを匿名化するように構成され得る。
制御回路は、中間センチメントスコアを匿名化する際に、および／またはセンチメントスコアを生成する際に、ユーザデバイスから中間センチメントスコアを除去するように構成され得る。
制御回路は、センチメントスコアをサーバに伝送する際に、ユーザデバイスからセンチメントスコアを除去するように構成され得る。
ユーザデバイスは、少なくとも１つのセンサをさらに備え得、制御回路は、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサを用いて、センサデータを捕捉するようにさらに構成され得る。
制御回路は、少なくとも１つのセンサの捕捉されたセンサデータから反応データを導出するように構成され得る。
ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサは、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、光学センサ、赤外線センサ、近接場センサ、および位置センサのうちの少なくとも１つであってもよい。
通信回路は、通信回路を介して、ユーザデバイスと通信可能に結合された少なくとも１つのユーザ側センサからユーザ側センサデータを受信するようにさらに構成され得る。
制御回路は、少なくとも１つのユーザ側センサの受信されたユーザ側センサデータから、反応データを導出するように構成され得る。
少なくとも１つのユーザ側センサは、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、接触血圧センサ、フォトプレチスモグラフィセンサ、オキシメータ、（非侵襲性）レーザーセンサ、心拍数センサ、呼吸センサ、空気流センサ、空気圧力センサ、温度センサ、電気化学ガスセンサ、超音波センサ、音響共鳴センサ、光学センサ、赤外線センサ、近距離センサ、タイムオブフライトセンサ、レーダーセンサ、およびバイオインピーダンスセンサのうちの少なくとも１つとすることができる。
少なくとも１つのユーザ側センサは、ユーザデバイスの近傍に配置された少なくとも１つのユーザ側デバイスに含まれ得、少なくとも１つのユーザ側デバイスが、スマートテレビ、スマートスピーカ、スマートウォッチ、ＩｏＴデバイス、ヘルスモニタ、およびエアロゾル発生デバイスのうちの１つ以上である。
制御回路が、
－反応データから、少なくとも１つの環境パラメータを導出することであって、少なくとも１つの環境パラメータが、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、導出することと、
－少なくとも１つの環境パラメータに基づいて、センチメントスコアを判定することと、を行うように構成され得る。
制御回路は、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサのセンサデータに基づいて、かつユーザデバイスの環境内に配置された少なくとも１つのユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて、反応データを取得するように構成され得る。
制御回路は、反応データの少なくとも一部を分類して、センチメントスコアを判定するように構成された分類器回路を含み得る。
ユーザデバイスは、ユーザデバイスのユーザの１つ以上の画像を示す画像データを捕捉するように構成された少なくとも１つのカメラをさらに備え得、制御回路は、捕捉された画像データに基づいて反応データを判定し、分類器回路を用いて、反応データの少なくとも一部を分類することに基づいて、センチメントスコアを判定するようにさらに構成され得る。
制御回路は、
－分類器回路を用いて、反応データの少なくとも一部を処理することに基づいて反応パターンを判定することであって、反応パターンが、通知に応答して、ユーザの感情表現を示す、判定することと、
－判定された反応パターンからセンチメントスコアを導出することと、を行うように構成され得る。
制御回路は、現在のセンチメントスコアをコンピューティングすることに基づいて、および／またはコンピューティングされた現在のセンチメントスコアからセンチメントスコアを導出することに基づいて、センチメントスコアを判定するように構成され得る。
通信回路は、ユーザデバイスに通信可能に結合された少なくとも１つのユーザ側デバイスから少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアを受信するように構成され得、制御回路は、少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信されたユーザ側センチメントスコアに基づいて、センチメントスコアを判定するように構成され得る。
制御回路が、
－現在のセンチメントスコアをコンピューティングすることと、
－ユーザデバイスに通信可能に結合された少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信された少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、または少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信されたユーザ側センサデータに基づいて制御回路によってコンピューティングされた少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアと、に基づいて、センチメントスコアを判定するように構成され得る。
制御回路が、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとを比較するように構成され得る。
制御回路が、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を行うように構成され得る。
制御回路は、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、現在のセンチメントスコア、少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、およびセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄および／または無視するように構成され得る。
制御回路は、
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／もしくはそれを超える場合、センチメントスコアがサーバに伝送されることを防止する、ならびに／または
－現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、センチメントスコアをサーバに伝送するように構成され得る。
制御回路は、
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、サーバへのセンチメントスコアの伝送を妨げることと、
－サーバからさらなる通知を受信することであって、さらなる通知が、通知と実質的に合致するか、または等しい、受信することと、
－さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データを取得することと、
－取得されたさらなる反応データに基づいて、さらなるセンチメントスコアを判定することであって、さらなるセンチメントスコアが、さらなる通知に対する反応におけるユーザのさらなるセンチメントを示す、判定することと、を行うように構成され得る。
制御回路は、さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データに基づいて判定される、さらなるセンチメントスコアを、通知に対するユーザの反応を示す反応データに基づいて判定される、センチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアと比較するように構成され得る。
制御回路は、さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データに基づいて判定される、さらなるセンチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を示す反応データに基づいて判定される、センチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアと実質的に合致する場合のみ、センチメントスコア、現在のセンチメントスコア、およびさらなるセンチメントスコアの少なくとも１つをサーバに伝送するように構成され得る。
本開示の第１８の態様によると、サーバと対話式通信するように構成されたユーザデバイスが提供される。ユーザデバイスは、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様のいずれかによる、方法のうちの１つ以上のステップを実行するように構成され得る。ユーザデバイスはまた、本開示の第１７の態様を参照して説明されたユーザデバイスを指し得る。ユーザデバイスは、ユーザデバイスをサーバに通信可能に結合し、かつサーバから１つ以上の通知を受信するように構成された、通信回路を備える。ユーザデバイスは、ユーザデバイスのユーザに１つ以上の通知を提供するように構成されたユーザインターフェースと、１つ以上のプロセッサを含む制御回路と、をさらに備え、制御回路が、
－１つ以上の通知に対するユーザの１つ以上の反応を示す反応データを取得することと、
－取得された反応データに少なくとも部分的に基づいて、複数のセンチメントスコアを判定することであって、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、１つ以上の通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、判定することと、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つ、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアを互いに比較することに基づいて、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアを判定することであって、最終センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用可能である、判定することと、を行うように構成されている。
複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、少なくとも１つの第１および／または第２のセンチメントスコアは、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、少なくとも１つの環境パラメータに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示し得る。
複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つは、例えば、異なる時点で、サーバから受信された少なくとも２つの通知に対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示し得る。
制御回路は、最終センチメントスコアとして複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを選択することに基づいて、最終センチメントスコアを判定するように構成され得る。
通信回路は、ユーザデバイスに通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側デバイスから、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、少なくとも１つの第１および第２のセンチメントスコアを受信するようにさらに構成され得る。
通信回路は、少なくとも１つのユーザ側デバイスからユーザ側センサデータを受信するように構成され得、制御回路は、受信されたユーザ側センサデータから、さらなる反応データを導出することに基づいて、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、少なくとも１つの第１および第２のセンチメントスコアをコンピューティングするようにさらに構成され得る。
通信回路は、ユーザへの第１の通知および第２の通知をサーバから受信するように構成され得、第２の通知は、第１の通知と実質的に合致する、および／または等しい。その中で、制御回路が、
－第１の通知に対するユーザの第１の反応を示す第１の反応データを取得することと、
－第２の通知に対するユーザの第２の反応を示す第２の反応データを取得することと、
－第１の反応データに基づいて、第１のセンチメントスコアを判定することと、第２の反応データに基づいて、第２のセンチメントスコアを判定することと、を行うようにさらに構成され得る。
制御回路は、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間、例えば、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの間の偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を行うように構成され得る。
制御回路は、判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／または超える場合、当該少なくとも２つのセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアのうちの１つを破棄および／または無視するように構成され得る。
制御回路は、当該少なくとも２つのセンチメントスコア間、例えば、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、最終センチメントスコアがサーバに伝送されることを防止するように構成され得る。代替的に、または追加的に、制御回路は、当該少なくとも２つのセンチメントスコア、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアが、実質的に互いに合致する場合のみ、最終センチメントスコアをサーバに伝送するようにさらに構成され得る。
本開示の第１９の態様は、サーバと対話式通信するための、および／またはセンチメントスコアを判定するための、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明される、ユーザデバイスの使用に関する。
本開示の第２０の態様は、サーバと対話式通信するための、および／またはセンチメントスコアを判定するための、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明される、ユーザ側デバイスの使用に関する。
本開示の第２１の態様によると、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスと対話式通信するように構成されたサーバが提供される。サーバは、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様のいずれかによる、方法のうちの１つ以上のステップを実行するように構成され得る。サーバは、サーバをユーザデバイスと通信可能に結合し、かつ通知をユーザデバイスに伝送するように構成された通信配置を備え、通信配置は、ユーザデバイスからセンチメントスコアを受信するようにさらに構成され、センチメントスコアは、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す。サーバは、強化学習モデルを含む制御配置をさらに備え、センチメントスコアは、強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関し、制御配置は、受信されたセンチメントスコアに基づいて、強化学習モデルを訓練するように構成される。
サーバは、例えば、１つ以上のプロセッサを含む、少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備え得る。しかしながら、サーバは、サーバシステム、コンピュータシステム、サーバネットワーク、コンピューティングネットワーク、クラウドコンピューティングネットワークなどを指し得ることに留意されたい。したがって、「サーバ（ａ ｓｅｒｖｅｒ）」または「サーバ（ｔｈｅ ｓｅｒｖｅｒ）」と称されるとき、これは、複数のサーバも含む。
概して、サーバは、例えば、ユーザデバイスからの１つ以上のクエリに応答して、ユーザデバイスに送信または伝送される通知を識別、選択、および／または生成するためのエンジンまたはモジュールを備えるか、またはそれらを含み得る。サーバは、例えば、ユーザデバイスから受信された１つ以上のクエリを処理、分析、および／または分解するように構成された自然言語処理（「ＮＬＰ」）モジュールまたはエンジンを備え得る。サーバは、例えば、１つ以上のクエリの処理に基づいて、１つ以上のクエリに応答して、ユーザデバイスに送信されることになる通知を判定するようにさらに構成され得る。
さらに、サーバは、例えば、ユーザデバイスからの１つ以上のクエリに応答して、ユーザデバイスに伝送可能な複数の通知の中から、またはそれらに基づいて、適切または最も適切な通知を表し得る通知を判定、識別、選択、および／または生成することを可能にする人工知能モジュールおよび／または推薦エンジンを備え得る。例として、サーバは、ユーザデバイスに伝送可能な複数の通知を含む知識ベースを含み得、サーバの人工知能モジュールまたは推薦エンジンは、例えば、ユーザデバイスから受信された１つ以上のクエリを分類することに基づいて、複数の潜在的な通知の中から、またはそれらに基づいて、適切または最も適切な通知を判定、選択、識別、および／または生成するように構成され得る。
ユーザの通信配置は、ユーザデバイスの対応する通信回路と結合されて、ユーザデバイスとサーバとの間のデータ交換を可能にするように構成され得る。一例として、サーバは、インターネット接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、携帯電話ネットワーク、３Ｇ接続、エッジ接続、ＬＴＥ接続、ＢＵＳ接続、無線接続、有線接続、無線接続、近距離接続、ＩｏＴ接続、または任意の適切な通信プロトコルを使用した任意の他の接続を介して、ユーザデバイスと結合可能であり得る、および／またはそれと通信するように構成され得る（その逆も同様である）。
サーバの制御配置は、コントローラ、制御モジュール、および／または制御配置を指し得る。
さらに、サーバは、例えば、センチメントスコア、通知、および／またはクエリを記憶するためのデータ記憶装置またはメモリを備え得る。代替的に、または追加的に、コンピュータプログラム、命令、アプリ、アプリケーション、および／またはソフトウェア命令は、データ記憶装置またはメモリ内に記憶され得る。
制御配置は、知識ベースを含み得、受信されたセンチメントスコアに基づいて、ユーザデバイスへの伝送のためのさらなる通知を選択するように構成され得る。
制御配置は、強化学習モデルを含み得、センチメントスコアは、強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関し得、制御配置は、受信されたセンチメントスコアに基づいて、強化学習モデルを訓練するように構成され得る。
制御配置は、強化学習モデルの報酬関数を最大化および／または最適化することに基づいて、強化学習モデルを訓練するように構成され得る。
通信配置は、ユーザデバイスからクエリを受信するようにさらに構成され得、制御配置は、ユーザデバイスからクエリを受信する際に、サーバからユーザデバイスに通知を伝送するように構成され得る。
通信配置は、ユーザデバイスから、さらなるクエリを受信するように構成され得、制御配置は、受信されたセンチメントスコアに基づいて、かつ受信されたさらなるクエリに基づいて、さらなる通知を選択するように構成され得る。
制御配置は、通信配置を介して、さらなるクエリに応答して、さらなる通知をユーザデバイスに伝送するように構成され得る。
制御配置は、自然言語処理エンジンを使用して、クエリおよび／またはさらなるクエリを処理するように構成された自然言語処理エンジンをさらに含み得る。
通信配置は、少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアを受信するようにさらに構成され得、制御配置は、知識ベースから、受信されたセンチメントスコアに基づいて、かつ受信されたさらなるセンチメントスコアに基づいて、ユーザデバイスに伝送されることになる、さらなる通知を選択するようにさらに構成され得る。
少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアは、通信配置を介して、サーバによって、ユーザデバイスから、および／またはユーザ側デバイスから受信され得る。
制御配置が、センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとを比較するように構成され得る。
制御配置が、センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとの偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を行うように構成され得る。
制御配置は、センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／またはそれを超える場合、センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄および／または無視するように構成され得る。
制御配置は、強化学習モデルを含み得、制御配置は、センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、センチメントスコアおよび／または少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアに基づいて、強化学習モデルを訓練するように構成され得る。
本開示の第２２の態様によると、ユーザデバイスおよび／またはユーザ側デバイスと対話式通信するように構成されたサーバが提供される。サーバは、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様のいずれかによる、方法のうちの１つ以上のステップを実行するように構成され得る。サーバはまた、本開示の第２１の態様のサーバを指し得る。サーバは、サーバをユーザデバイスと通信可能に結合し、かつサーバからユーザデバイスに１つ以上の通知を伝送するように構成された通信配置を備える。サーバは、強化学習モデルを含む制御配置を備え、通信配置は、複数のセンチメントスコア、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアを受信するようにさらに構成され、複数のセンチメントスコアの各々は、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する。その中で、制御配置は、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つ、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアを互いに比較することに基づいて、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するように構成されている。
通信配置は、ユーザデバイスから、またはユーザ側デバイスから、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１および第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを受信するようにさらに構成され得る。
複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１および／または第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つは、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、少なくとも１つの環境パラメータに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示し得る。
複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つ、例えば、第１および第２のセンチメントスコアは、サーバからユーザデバイスによって受信された少なくとも２つの通知に対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示し得る。
通信配置は、第１の通知および第２の通知をサーバからユーザデバイスに伝送するように構成され得、第２の通知は、第１の通知と実質的に合致する、および／または等しくてもよく、サーバは、第１の通知をユーザデバイスに伝送することに応答して、第１のセンチメントスコアを受信し、かつ第２の通知をユーザデバイスに伝送することに応答して、第２のセンチメントスコアを受信するように構成され得る。
制御配置は、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間、例えば、第１のセンチメントスコアと第２のセンチメントスコアとの間の偏差を判定するように構成され得、制御配置は、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較するように構成され得る。
制御回路は、複数のセンチメントスコアのうちの当該少なくとも２つの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達する、および／または超える場合、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアのうちの１つを破棄および／または無視するように構成され得る。
制御配置は、当該少なくとも２つのセンチメントスコア、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアが、互いに実質的に合致する場合のみ、受信された複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、サーバ上に実装される強化学習モデルを訓練するように構成され得る。
制御配置が、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つ、例えば、第１のセンチメントスコアおよび第２のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、および／または基づいて、最終センチメントスコアを判定することと、
－判定された最終センチメントスコアから、強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬を導出することと、
－強化学習報酬を強化学習モデルに供給することと、を行うように構成され得る。
本開示の第２３の態様は、ユーザデバイスと、任意選択的に１つ以上のユーザ側デバイスと対話式通信するための、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明される、サーバの使用に関する。代替的に、または追加的に、第２３の態様は、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明されるように、センチメントスコアを判定するためのサーバの使用を指し得る。
本開示の第２４の態様によると、サーバと、ユーザデバイス、および任意選択的に少なくとも１つのユーザ側デバイスとの間の対話式通信のためのシステムが提供される。システムは、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様のいずれかによる、方法のうちの１つ以上のステップを実行するように構成され得る。システムは、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明されるように、少なくとも１つのユーザデバイス、例えば、本開示の第１７の態様および第１８の態様のうちの１つ以上によるユーザデバイスを備える。システムは、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明されるように、サーバ、例えば、本開示の第２１の態様および第２２の態様のうちの１つ以上によるサーバをさらに備える。任意選択的に、システムは、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明されるように、１つ以上のユーザ側デバイスおよび／または１つ以上のユーザ側センサを備え得る。
本開示の第２５の態様は、サーバと、ユーザデバイス、および任意選択的に１つ以上のユーザ側デバイスとの間の対話式通信するための、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明される、システムの使用に関する。代替的に、または追加的に、第２５の態様は、本明細書で上記に、および本明細書で下記に説明されるように、センチメントスコアを判定するためのシステムの使用を指し得る。
以下に、非限定的な実施例の非網羅的なリストが提供される。これらの実施例の特徴のうちの任意の１つ以上は、本明細書に説明される別の実施例、実施形態、または態様の任意の１つ以上の特徴と組み合わせられ得る。
Ａ．１：サーバとのユーザデバイスの対話式通信のためのコンピュータ実装方法であって、方法が、
－ユーザデバイス上で、ユーザデバイスのユーザに通知を提供することと、
－通知に対するユーザの反応を示す反応データを取得することと、
－取得された反応データに基づいて、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定することであって、センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、判定することと、を含む、方法。
Ｂ．１：
判定されたセンチメントスコアをサーバに伝送することをさらに含む、実施例Ａ．１に記載の方法。
Ｃ．１：センチメントスコアが、ユーザデバイスからサーバに伝送される、実施例Ａ．１またはＢ．１に記載の方法。
Ｄ．１：判定されたセンチメントスコアは、ユーザデバイス、および／またはユーザデバイスと通信可能に結合されたユーザ側デバイスから伝送される、実施例Ａ．１～Ｃ．１のいずれかに記載の方法。
Ｅ．１：
ユーザデバイスでクエリを受信することをさらに含み、通知が、サーバによってクエリに応答して提供される、実施例Ａ．１～Ｄ．１のいずれかに記載の方法。
Ｆ．１：クエリが、ユーザデバイスでユーザインターフェースを介して受信されたテキスト入力、ユーザデバイスでマイクロフォンを介して受信された口頭入力、および／またはユーザデバイスのカメラを介して受信されたビデオベースの入力を含む、実施例Ａ．１～Ｅ．１のいずれかに記載の方法。
Ｇ．１：通知が、テキスト、音声、少なくとも１つの画像、および／またはビデオを含む、実施例Ａ．１～Ｆ．１のいずれかに記載の方法。
Ｈ．１：センチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を示す、匿名化された数値尺度である、および／または
センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用されるように構成された強化学習報酬と相関する、および／またはそれを示す、実施例Ａ．１～Ｇ．１のいずれかに記載の方法。
Ｉ．１：センチメントスコアを判定することが、
取得された反応データに基づいて、中間センチメントスコアを判定することと、
中間センチメントスコアを匿名化して、それによって、センチメントスコアを生成することと、を含む、実施例Ａ．１～Ｈ．１のいずれかに記載の方法。
Ｊ．１：センチメントスコアが、中間センチメントスコアを基準センチメントスコアで正規化することに基づいて匿名化される、実施例Ｉ．１に記載の方法。
Ｋ．１：
中間センチメントスコアを匿名化する際に、および／またはセンチメントスコアを生成する際に、ユーザデバイスから中間センチメントスコアを除去することをさらに含む、実施例Ｉ．１またはＪ．１に記載の方法。
Ｌ．１：
センチメントスコアをサーバに伝送する際に、ユーザデバイスからセンチメントスコアを除去することをさらに含む、実施例Ａ．１～Ｋ．１のいずれかに記載の方法。
Ｍ．１：ユーザデバイス上に通知を提供することが、ユーザデバイスのユーザインターフェース上に通知を表示することを含む、実施例Ａ．１～Ｌ．１のいずれかに記載の方法。
Ｎ．１：反応データを取得することが、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサを用いて、センサデータを捕捉することを含む、実施例Ａ．１～Ｍ．１のいずれかに記載の方法。
Ｏ．１：
ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサの捕捉されたセンサデータから反応データを導出することをさらに含む、実施例Ｎ．１に記載の方法。
Ｐ．１：ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサが、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、光学センサ、赤外線センサ、近接場センサ、および位置センサのうちの少なくとも１つである、実施例Ｎ．１またはＯ．１に記載の方法。
Ｑ．１：反応データを取得することが、ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスと通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側センサからのユーザ側センサデータを受信することを含む、実施例Ａ．１～Ｐ．１のいずれかに記載の方法。
Ｒ．１：ユーザデバイスを用いて、少なくとも１つのユーザ側センサの受信されたユーザ側センサデータから、反応データを導出することをさらに含む、実施例Ｑ．１に記載の方法。
Ｓ．１：少なくとも１つのユーザ側センサが、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、接触血圧センサ、フォトプレチスモグラフィセンサ、オキシメータ、（非侵襲性）レーザーセンサ、心拍数センサ、呼吸センサ、空気流センサ、空気圧力センサ、温度センサ、電気化学ガスセンサ、超音波センサ、音響共鳴センサ、光学センサ、赤外線センサ、近距離センサ、タイムオブフライトセンサ、レーダーセンサ、およびバイオインピーダンスセンサのうちの少なくとも１つである、実施例Ｑ．１またはＲ．１に記載の方法。
Ｔ．１：少なくとも１つのユーザ側センサが、ユーザデバイスの近傍に配置された少なくとも１つのユーザ側デバイスに含まれ、少なくとも１つのユーザ側デバイスが、スマートテレビ、スマートスピーカ、スマートウォッチ、ヘルスモニタ、ＩｏＴデバイス、およびエアロゾル発生デバイスのうちの１つ以上である、実施例Ｑ．１～Ｓ．１のいずれかに記載の方法。
Ｕ．１：
反応データから、少なくとも１つの環境パラメータを導出することであって、少なくとも１つの環境パラメータが、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、導出することと、
センチメントスコアが、少なくとも１つの環境パラメータに基づいて判定される、実施例Ａ．１～Ｔ．１のいずれかに記載の方法。
Ｖ．１：反応データが、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサのセンサデータに基づいて、かつユーザデバイスの環境内に配置された少なくとも１つのユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて、ユーザデバイスによって取得される、実施例Ａ．１～Ｕ．１のいずれかに記載の方法。
Ｗ．１：センチメントスコアを判定することが、反応データの少なくとも一部をユーザデバイスの分類器回路に提供することを含む、および／またはセンチメントスコアが、ユーザデバイスの分類器回路を用いて反応データの少なくとも一部を分類することに基づいて、判定される、実施例Ａ．１～Ｖ．１のいずれかに記載の方法。
Ｘ．１：
－ユーザデバイスのカメラを用いて、ユーザデバイスのユーザの１つ以上の画像を示す画像データを捕捉することと、
－捕捉された画像データに基づいて、反応データを判定することと、
－反応データの少なくとも一部をユーザデバイスの分類器回路に提供することに基づいて、センチメントスコアを判定することと、をさらに含む、実施例Ａ．１～Ｗ．１のいずれかに記載の方法。
Ｙ．１：センチメントスコアを判定することが、
－ユーザデバイスの分類器回路を用いて、反応データの少なくとも一部を処理することに基づいて反応パターンを判定することであって、反応パターンが、通知に応答して、ユーザの感情表現を示す、判定することと、
－判定された反応パターンからセンチメントスコアを導出することと、を含む、実施例Ａ．１～Ｘ．１のいずれかに記載の方法。
Ｚ．１：センチメントスコアが、ユーザデバイスを用いて現在のセンチメントスコアをコンピューティングすることと、コンピューティングされた現在のセンチメントスコアからセンチメントスコアを導出することと、に基づいて判定される、実施例Ａ．１～Ｙ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＡ．１：センチメントスコアを判定することが、ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスに通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側デバイスから、少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアを受信することを含み、センチメントスコアが、少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信されたユーザ側センチメントスコアに基づいて判定される、実施例Ａ．１～Ｚ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＢ．１：センチメントスコアが、ユーザデバイスを用いてコンピューティングされた現在のセンチメントスコアと、ユーザデバイスに通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側デバイスからユーザデバイスによって受信された少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、または少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信されたユーザ側センサデータに基づいてユーザデバイスによってコンピューティングされた少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアと、に基づいて、判定される、実施例Ａ．１～ＡＡ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＣ．１：センチメントスコアを判定することが、現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアを比較することを含む、実施例ＡＢ．１に記載の方法。
ＡＤ．１：センチメントスコアを判定することが、
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの偏差を判定することと、
－判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を含む、実施例ＡＢ．１またはＡＣ．１に記載の方法。
ＡＦ．１：現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、現在のセンチメントスコア、少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、およびセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄することをさらに含む、実施例ＡＤ．１に記載の方法。
ＡＧ．１：
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、もしくはそれを超える場合、センチメントスコアがサーバに伝送されることを防止すること、および／または
－現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、センチメントスコアをサーバに伝送することをさらに含む、実施例ＡＤ．１～ＡＦ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＨ．１：
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、サーバへのセンチメントスコアの伝送を妨げることと、
－サーバからユーザにさらなる通知を受信することであって、さらなる通知が、通知と実質的に合致するか、または等しい、受信することと、
－さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データを取得することと、
－取得されたさらなる反応データに基づいて、さらなるセンチメントスコアを判定することであって、さらなるセンチメントスコアが、さらなる通知に対する反応におけるユーザのさらなるセンチメントを示す、判定することと、をさらに含む、実施例ＡＤ．１～ＡＧ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＩ．１：さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データに基づいて判定される、さらなるセンチメントスコアを、通知に対するユーザの反応を示す反応データに基づいて判定される、センチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアと比較することをさらに含む、実施例ＡＨ．１に記載の方法。
ＡＪ．１：さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データに基づいて判定される、さらなるセンチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を示す反応データに基づいて判定される、センチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアと実質的に合致する場合のみ、センチメントスコア、現在のセンチメントスコア、およびさらなるセンチメントスコアの少なくとも１つをサーバに伝送することをさらに含む、実施例ＡＨ．１またはＡＩ．１に記載の方法。
ＡＫ．１：複数のセンチメントスコアを集計して、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定することをさらに含む、Ａ．１～ＡＪ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＬ．１：複数のセンチメントスコアを集計することが、集計関数を適用することを含む、実施例Ａ．１～ＡＫ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＭ．１：反応データ、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータ、および１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータのうちの少なくとも１つに対するプライバシーレベルを判定することをさらに含み、プライバシーレベルが、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴を示し、１つ以上の特徴が、センチメントスコアを判定するために、および／またはそれを判定する前に、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上において操作される、および／またはそれらから除去されることになる、実施例Ａ．１～ＡＬ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＮ．１：プライバシーレベルが、定義可能、ユーザ構成可能、およびプログラム可能のうちの少なくとも１つである、実施例Ａ．１～ＡＭ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＯ．４：特徴グループのうちの１つ以上に対する定義されたプライバシーレベルに基づいて、１つ以上の処理動作を選択して、１つ以上の特徴グループによって定義された１つ以上の特徴に対して、ユーザデバイスによって選択され得る、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理することをさらに含む、実施例Ａ．１～ＡＮ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＰ．１：反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴は、ユーザの運動、身体運動、活動、健康状態、心拍数、顔の表情、ユーザの皮膚の色の変化、およびユーザのセンチメントに影響する１つ以上の環境パラメータのうちの１つ以上に関連するユーザの反応特徴および／または反応パターンを含む、および／またはそれらを指し得る、実施例Ａ．１～ＡＯ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＱ．１：反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理するための選択された１つ以上の処理動作は、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータのデータタイプに依存する、実施例Ａ．１～ＡＰ．１のいずれかに記載の方法。
Ａ．２：命令を含むコンピュータプログラムであって、命令は、プログラムが、ユーザデバイスの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、ユーザデバイスに、実施例Ａ．１～ＡＱ．１のいずれかに記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
Ａ．３：実施例Ａ．２に記載のコンピュータプログラムを記憶している、非一時的コンピュータ可読媒体。
Ａ．４：サーバとのユーザデバイスの対話式通信のためのコンピュータ実装方法であって、方法が、
－ユーザデバイス上で、ユーザデバイスのユーザに１つ以上の通知を提供することと、
－１つ以上の通知に対するユーザの１つ以上の反応を示す反応データを取得することと、
－取得された反応データに少なくとも部分的に基づいて、複数のセンチメントスコアを判定することであって、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、１つ以上の通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、判定することと、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを互いに比較することに基づいて、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアを判定することであって、最終センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用可能である、判定することと、を含む、方法。
Ｂ．４：複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つは、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／もしくはそれを示す、少なくとも１つの環境パラメータに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示す、ならびに／または複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つは、サーバから受信された少なくとも２つの通知に対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示す、実施例Ａ．４に記載の方法。
Ｃ．４．最終センチメントスコアが、最終センチメントスコアとして複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを選択することに基づいて判定される、実施例Ａ．４またはＢ．４に記載の方法。
Ｄ．４．ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスに通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側デバイスから、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを受信することをさらに含む、実施例Ａ．４～Ｃ．４のいずれかに記載の方法。
Ｅ．４：ユーザデバイスを用いて、少なくとも１つのユーザ側デバイスから、ユーザ側センサデータを受信することと、受信されたユーザ側センサデータから、ユーザデバイスを用いて、反応データおよび／またはさらなる反応データの少なくとも一部を導出することに基づいて、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つをコンピューティングすることと、をさらに含む、実施例Ａ．４～Ｄ．４のいずれかに記載の方法。
Ｆ．４：反応データを取得することが、
－ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスと通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側センサから、ユーザ側センサデータを受信することと、
－ユーザデバイスを用いて、少なくとも１つのユーザ側センサの受信されたユーザ側センサデータから、反応データを導出することと、を含む、実施例Ａ．４～Ｅ．４のいずれかに記載の方法。
Ｇ．４：少なくとも１つのユーザ側センサが、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、接触血圧センサ、フォトプレチスモグラフィセンサ、オキシメータ、（非侵襲性）レーザーセンサ、心拍数センサ、呼吸センサ、空気流センサ、空気圧力センサ、温度センサ、電気化学ガスセンサ、超音波センサ、音響共鳴センサ、光学センサ、赤外線センサ、近距離センサ、タイムオブフライトセンサ、レーダーセンサ、およびバイオインピーダンスセンサのうちの少なくとも１つである、実施例Ｆ．４に記載の方法。
Ｈ．４：少なくとも１つのユーザ側センサが、ユーザデバイスの近傍に配置された少なくとも１つのユーザ側デバイスに含まれ、少なくとも１つのユーザ側デバイスが、スマートテレビ、スマートスピーカ、スマートウォッチ、ヘルスモニタ、ＩｏＴデバイス、およびエアロゾル発生デバイスのうちの１つ以上である、実施例Ｆ．４またはＧ．４に記載の方法。
Ｉ．４：反応データを取得することが、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサを用いて、センサデータを捕捉することと、ユーザデバイスを用いて、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサの捕捉されたセンサデータから反応データを導出することと、を含む、実施例Ａ．４～Ｈ．４のいずれかに記載の方法。
Ｊ．４：ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサが、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、光学センサ、赤外線センサ、近接場センサ、および位置センサのうちの少なくとも１つである、実施例Ｉ．４に記載の方法。
Ｋ．４：少なくとも１つのクエリをユーザデバイスで受信することをさらに含み、少なくとも１つの通知が、サーバによって少なくとも１つのクエリに応答して提供される、実施例Ａ．４～Ｊ．４のいずれかに記載の方法。
Ｌ．４：少なくともクエリが、ユーザデバイスでユーザインターフェースを介して受信されたテキスト入力、ユーザデバイスでマイクロフォンを介して受信された口頭入力、および／またはユーザデバイスのカメラを介して受信されたビデオベースの入力を含む、実施例Ｋ．４に記載の方法。
Ｍ．４：１つ以上の通知の各々が、テキスト、音声、音響メッセージ、メッセージ、警報、画像、およびビデオのうちの少なくとも１つを含む、実施例Ａ．４～Ｌ．４のいずれかに記載の方法。
Ｎ．４：判定された最終センチメントスコアをサーバに伝送することをさらに含む、実施例Ａ．４～Ｍ．４のいずれかに記載の方法。
Ｏ．４：判定された最終センチメントスコアが、ユーザデバイスから伝送される、および／または判定された最終センチメントスコアが、ユーザデバイスと通信可能に結合されたユーザ側デバイスから伝送される、実施例Ａ．４～Ｎ．４のいずれかに記載の方法。
Ｐ．４：少なくとも１つの通知が、テキスト、音声、音響メッセージ、メッセージ、警報、画像、およびビデオのうちの少なくとも１つを含む、実施例Ａ．４～Ｏ．４のいずれかに記載の方法。
Ｑ．４：ユーザデバイス上に１つ以上の通知を提供することが、ユーザデバイスのユーザインターフェース上に１つ以上の通知を表示することを含む、実施例Ａ．４～Ｐ．４のいずれかに記載の方法。
Ｒ．４：最終センチメントスコアを判定することが、取得された反応データに基づいて中間センチメントスコアを判定することと、中間センチメントスコアを匿名化して、それによって、最終センチメントスコアを生成することと、を含む、実施例Ａ．４～Ｑ．４のいずれかに記載の方法。
Ｓ．４：最終センチメントスコアが、中間センチメントスコアを基準センチメントスコアで正規化することに基づいて匿名化される、実施例Ｒ．４に記載の方法。
Ｔ．４：中間センチメントスコアを匿名化する際に、ユーザデバイスから中間センチメントスコアを除去することをさらに含む、実施例Ｒ．４～Ｓ．４のいずれかに記載の方法。
Ｕ．４：最終センチメントスコアをサーバに伝送する際に、ユーザデバイスから最終センチメントスコアを除去することをさらに含む、実施例Ａ．４～Ｔ．４のいずれかに記載の方法。
Ｖ．４：１つ以上の通知を提供することが、第１の通知および第２の通知をユーザデバイスで受信することを含み、第２の通知が、第１の通知と実質的に合致する、および／または等しく、反応データを取得することは、第１の通知に対するユーザの第１の反応を示す第１の反応データを取得することと、第２の通知に対するユーザの第２の反応を示す第２の反応データを取得することと、を含み、複数のセンチメントスコアを判定することが、第１の反応データに基づいて、第１のセンチメントスコアを判定することと、第２の反応データに基づいて、第２のセンチメントスコアを判定することと、を含む、実施例Ａ．４～Ｕ．４のいずれかに記載の方法。
Ｗ．４：最終センチメントスコアを判定することが、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間の偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を含む、実施例Ａ．４～Ｖ．４のいずれかに記載の方法。
Ｘ．４：判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、当該少なくとも２つのセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄することをさらに含む、実施例Ｗ．４に記載の方法。
Ｙ．４：
－当該少なくとも２つのセンチメントスコアの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、もしくはそれを超える場合、最終センチメントスコアがサーバに伝送されることを防止すること、および／または
－当該少なくとも２つのセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、最終センチメントスコアをサーバに伝送することをさらに含む、実施例Ｗ．４またはＸ．４に記載の方法。
Ｚ．４：複数のセンチメントスコアを集計して、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアを判定することをさらに含む、Ａ．４～ｙ．４のいずれかに記載の方法。
ＡＡ．４：複数のセンチメントスコアを集計することが、集計関数を適用することを含む、実施例Ａ．４～Ｚ．４のいずれかに記載の方法。
ＡＢ．４：反応データ、ユーザデバイスの１つ以上のセンサのセンサデータ、および１つ以上のユーザ側センサのユーザ側センサデータのうちの少なくとも１つに対するプライバシーレベルを判定することをさらに含み、プライバシーレベルが、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴を示し、１つ以上の特徴が、センチメントスコアを判定するために、および／またはそれを判定する前に、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上において操作される、および／またはそれらから除去されることになる、実施例Ａ．４～ＡＡ．４のいずれかに記載の方法。
ＡＣ．４：プライバシーレベルが、定義可能、ユーザ構成可能、およびプログラム可能のうちの少なくとも１つである、実施例Ａ．４～ＡＢ．４のいずれかに記載の方法。
ＡＤ．４：特徴グループのうちの１つ以上に対する定義されたプライバシーレベルに基づいて、１つ以上の処理動作を選択して、１つ以上の特徴グループによって定義された１つ以上の特徴に対して、ユーザデバイスによって選択され得る、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理することをさらに含む、実施例Ａ．４～ＡＣ．４のいずれかに記載の方法。
ＡＥ．４：反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴は、ユーザの運動、身体運動、活動、健康状態、心拍数、顔の表情、ユーザの皮膚の色の変化、およびユーザのセンチメントに影響する１つ以上の環境パラメータのうちの１つ以上に関連するユーザの反応特徴および／または反応パターンを含む、および／またはそれらを指し得る、実施例Ａ．４～ＡＤ．１のいずれかに記載の方法。
ＡＦ．４：反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理するための選択された１つ以上の処理動作は、反応データ、センサデータ、および／またはユーザ側センサデータのデータタイプに依存する、実施例Ａ．４～ＡＥ．１のいずれかに記載の方法。
Ａ．５：命令を含むコンピュータプログラムであって、命令は、プログラムが、ユーザデバイスの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、ユーザデバイスに、実施例Ａ．４～ＡＦ．４のいずれかに記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
Ａ．６：実施例Ａ．５に記載のコンピュータプログラムを記憶している、非一時的コンピュータ可読媒体。
Ａ．７：ユーザデバイスとのサーバの対話式通信のためのコンピュータ実装方法であって、方法が、
－サーバからユーザデバイスに通知を伝送することと、
－サーバによって、センチメントスコアを受信することであって、センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、受信することと、
－受信されたセンチメントスコアに基づいて、サーバ上で実装された強化学習モデルを訓練することと、を含む、方法。
Ｂ．７：強化学習モデルが、サーバ上に実装された強化学習モデルの報酬関数を最大化することに基づいて訓練される、実施例Ａ．７に記載の方法。
Ｃ．７：サーバの知識ベースから、受信されたセンチメントスコアに基づいて、ユーザデバイスに伝送されることになる、さらなる通知を選択することをさらに含む、実施例Ａ．７またはＢ．７に記載の方法。
Ｄ．７：ユーザデバイスから、クエリを受信することをさらに含み、通知が、ユーザデバイスからクエリを受信する際に、サーバからユーザデバイスに伝送される、実施例Ａ．７～Ｃ．７のいずれかに記載の方法。
Ｅ．７：ユーザデバイスから、さらなるクエリを受信することをさらに含み、さらなる通知が、受信されたセンチメントスコアに基づいて、かつ受信されたさらなるクエリに基づいて、選択される、実施例Ａ．７～Ｄ．７のいずれかに記載の方法。
Ｆ．７：さらなるクエリに応答して、さらなる通知をユーザデバイスに伝送することをさらに含む、実施例Ｅ．７のいずれかに記載の方法。
Ｇ．７：サーバ上に実装された自然言語処理エンジンを使用して、クエリおよび／またはさらなるクエリを処理することをさらに含む、実施例Ａ．７～Ｆ．７のいずれかに記載の方法。
Ｈ．７：
－少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアを受信することと、
－サーバの知識ベースから、受信されたセンチメントスコアに基づいて、かつ受信されたさらなるセンチメントスコアに基づいて、ユーザデバイスに伝送されることになる、さらなる通知を選択することと、をさらに含む、実施例Ａ．７～Ｇ．７のいずれかに記載の方法。
Ｉ．７：少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアが、サーバによって、ユーザデバイスから、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信される、実施例Ｈ．７に記載の方法。
Ｊ．７：センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとを比較することをさらに含む、実施例Ｈ．７またはＩ．７に記載の方法。
Ｋ．７：
－センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとの偏差を判定することと、
－判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、をさらに含む、実施例Ｈ．７～Ｊ．７のいずれかに記載の方法。
Ｌ．７：センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄することをさらに含む、実施例Ｋ．７に記載の方法。
Ｍ．７：センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、センチメントスコアおよび／または少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアに基づいて、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練することをさらに含む、実施例Ｈ．７～Ｌ．７のいずれかに記載の方法。
Ａ．８：命令を含むコンピュータプログラムであって、命令は、プログラムが、サーバの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、サーバに、実施例Ａ．７～Ｍ．７のいずれかに記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
Ａ．９：実施例Ａ．８に記載のコンピュータプログラムを記憶している、非一時的コンピュータ可読媒体。
Ａ．１０：ユーザデバイスとのサーバの対話式通信のためのコンピュータ実装方法であって、方法が、
－サーバからユーザデバイスに１つ以上の通知を伝送することと、
－サーバによって、複数のセンチメントスコアを受信することであって、複数のセンチメントスコアの各々が、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、受信することと、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを比較することに基づいて、サーバ上で実装された強化学習モデルを訓練することと、を含む、方法。
Ｂ．１０：複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、サーバによって、ユーザデバイスから、またはユーザ側デバイスから受信される、実施例Ａ．１０に記載の方法。
Ｃ．１０：
複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、少なくとも１つの環境パラメータに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示す、実施例Ａ．１０～Ｂ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｄ．１０：複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、サーバからユーザデバイスによって受信された１つ以上の通知のうちの少なくとも１つに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示す、実施例Ａ．１０～Ｃ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｅ．１０：サーバからユーザデバイスに１つ以上の通知を伝送することが、サーバからユーザデバイスに第１の通知および第２の通知を伝送することを含み、第２の通知が、第１の通知と実質的に合致するか、または等しく、複数のセンチメントスコアを受信することが、第１の通知をユーザデバイスに伝送することに応答して、第１のセンチメントスコアを受信することと、第２の通知をユーザデバイスに伝送することに応答して、第２のセンチメントスコアを受信することと、を含む、実施例Ａ．１０～ＤＣ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｆ．１０：複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間の偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を含む、実施例Ａ．１０～Ｅ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｇ．１０：複数のセンチメントスコアのうちの当該少なくとも２つの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄することをさらに含む、実施例Ｆ．１０に記載の方法。
Ｈ．１０：当該少なくとも２つのセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、受信された複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練することをさらに含む、実施例Ｆ．１０またはＧ．１０に記載の方法。
Ｉ．１０：強化学習モデルを訓練することが、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、最終センチメントスコアを判定することと、
－判定された最終センチメントスコアから強化学習モデルを訓練する、および／または最終センチメントスコアに基づいて、判定されたセンチメントスコアをコンピューティングするための強化学習報酬を導出することと、
－強化学習報酬を強化学習モデルに供給することと、を含む、実施例Ａ．１０～Ｈ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｊ．１０：複数のセンチメントスコアを集計して、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定することをさらに含む、Ａ．１０～Ｉ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｋ．１０：複数のセンチメントスコアを集計することが、集計関数を適用することを含む、実施例Ａ．１０～Ｊ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｌ．１０：強化学習報酬が、少なくとも最終センチメントスコアおよび強化学習モデルの報酬関数に基づいて、判定、計算、および／またはコンピューティングされる、実施例Ａ．１０～Ｋ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｍ．１０：強化学習報酬を判定および／またはコンピューティングすることが、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコアの傾向を判定することを含む、実施例Ａ．１０～Ｌ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｎ．１０：複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコアの判定された傾向に基づいて加重を判定することと、判定された加重および最終センチメントスコアに基づいて強化学習報酬を判定することと、をさらに含む、実施例Ａ．１０～Ｍ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｏ．１０：最終センチメントスコアを、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコアの傾向と比較し、比較に基づいて、強化学習報酬を判定することをさらに含む、実施例Ａ．１０～Ｎ．１０のいずれかに記載の方法。
Ｐ．１０：強化学習報酬を判定することが、１つ以上の以前のセンチメントスコアに基づいて判定された、１つ以上の以前の強化学習報酬に基づいて、判定される、実施例Ａ．１０～Ｏ．１０のいずれかに記載の方法。
Ａ．１１：命令を含むコンピュータプログラムであって、命令は、プログラムが、サーバの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、サーバに、実施例Ａ．１０～Ｐ．１０のいずれかに記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
Ａ．１２：実施例Ａ．１１に記載のコンピュータプログラムを記憶している、非一時的コンピュータ可読媒体。
Ａ．１３：ユーザデバイスとサーバとの間の対話式通信のためのコンピュータ実装方法であって、方法が、
－サーバからユーザデバイスに通知を伝送することと、
－ユーザデバイス上で、ユーザデバイスのユーザに通知を提供することと、
－ユーザデバイスを用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスを用いて、通知に対するユーザの反応を示す反応データを取得することと、
－ユーザデバイスを用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスを用いて、取得された反応データに基づいてセンチメントスコアを判定することであって、センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示し、センチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、判定することと、
－判定されたセンチメントスコアを、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスからサーバに伝送することと、
－サーバによって、センチメントスコアを受信することと、
－サーバによって受信されたセンチメントスコアに基づいて、サーバ上で実装された強化モデルを訓練することと、を含む、方法。
Ａ．１４：ユーザデバイスとサーバとの間の対話式通信のためのコンピュータ実装方法であって、方法が、
－サーバからユーザデバイスに１つ以上の通知を伝送することと、
－ユーザデバイス上で、ユーザデバイスのユーザに１つ以上の通知を提供することと、
－ユーザデバイスを用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスを用いて、１つ以上の通知に対するユーザの１つ以上の反応を示す反応データを取得することと、
－ユーザデバイスを用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイスを用いて、取得された反応データに基づいて、複数のセンチメントスコアを判定することであって、複数のセンチメントスコアの各々が、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関する、判定することと、
－判定された複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを互いに比較することと、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを、ユーザデバイスおよび／または少なくとも１つのユーザ側デバイスからサーバに伝送することと、
－サーバによって、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを受信することと、
－サーバによって受信された複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、サーバ上で実装された強化モデルを訓練することと、を含む、方法。
Ａ．１５：命令を含むコンピュータプログラムであって、命令は、プログラムが、サーバの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、サーバに、実施例Ａ．１３またはＡ．１４に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
Ａ．１６：実施例Ａ．１５に記載のコンピュータプログラムを記憶している、非一時的コンピュータ可読媒体。
Ａ．１７：サーバと対話式通信するように構成されたユーザデバイスであって、ユーザデバイスが、
－ユーザデバイスをサーバに通信可能に結合し、かつサーバから通知を受信するように構成された、通信回路と、
－ユーザデバイスのユーザに通知を提供するように構成されたユーザインターフェースと、
－１つ以上のプロセッサを含む制御回路であって、制御回路が、
－通知に対するユーザの反応を示す反応データを取得することと、
－取得された反応データに基づいて、サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定することであって、センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、判定することと、を行うように構成されている、制御回路と、を備える、ユーザデバイス。
Ｂ．１７．制御回路が、ユーザデバイスの通信回路を介して、判定されたセンチメントスコアをサーバに伝送するようにさらに構成されている、実施例Ａ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｃ．１７：センチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を示す、匿名化された数値尺度である、および／またはセンチメントスコアが、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するためにサーバによって使用されるように構成された強化学習報酬と相関するか、もしくはそれを示す、実施例Ａ．１７またはＢ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｄ．１７：制御回路が、
－取得された反応データに基づいて、中間センチメントスコアを判定することと、
－中間センチメントスコアを匿名化して、センチメントスコアを生成することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ａ．１７またはＢ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｅ．１７：制御回路が、中間センチメントスコアを基準センチメントスコアで正規化することに基づいて、センチメントスコアを匿名化するように構成されている、実施例Ｄ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｆ．１７：制御回路が、中間センチメントスコアを匿名化する際に、および／またはセンチメントスコアを生成する際に、ユーザデバイスから中間センチメントスコアを除去するように構成されている、実施例Ｅ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｇ．１７：制御回路が、センチメントスコアをサーバに伝送する際に、ユーザデバイスからセンチメントスコアを除去するように構成されている、実施例Ａ．１７～Ｆ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｈ．１７：ユーザデバイスが、少なくとも１つのセンサをさらに備え、制御回路が、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサを用いて、センサデータを捕捉するようにさらに構成されている、実施例Ａ．１７～Ｇ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｉ．１７：制御回路が、少なくとも１つのセンサの捕捉されたセンサデータから反応データを導出するようにさらに構成されている、実施例Ｈ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｊ．１７：ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサが、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、光学センサ、赤外線センサ、近接場センサ、および位置センサのうちの少なくとも１つである、実施例Ｈ．１７またはＩ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｋ．１７：通信回路が、通信回路を介して、ユーザデバイスと通信可能に結合された少なくとも１つのユーザ側センサからユーザ側センサデータを受信するようにさらに構成されている、実施例Ａ．１７～Ｊ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｌ．１７：制御回路が、少なくとも１つのユーザ側センサの受信されたユーザ側センサデータから、反応データを導出するようにさらに構成されている、実施例Ｋ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｍ．１７：少なくとも１つのユーザ側センサが、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、接触血圧センサ、フォトプレチスモグラフィセンサ、オキシメータ、（非侵襲性）レーザーセンサ、心拍数センサ、呼吸センサ、空気流センサ、空気圧力センサ、温度センサ、電気化学ガスセンサ、超音波センサ、音響共鳴センサ、光学センサ、赤外線センサ、近距離センサ、タイムオブフライトセンサ、レーダーセンサ、およびバイオインピーダンスセンサのうちの少なくとも１つである、実施例Ｋ．１７またはＬ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｎ．１７：少なくとも１つのユーザ側センサが、ユーザデバイスの近傍に配置された少なくとも１つのユーザ側デバイスに含まれ、少なくとも１つのユーザ側デバイスが、スマートテレビ、スマートスピーカ、スマートウォッチ、ヘルスモニタ、およびエアロゾル発生デバイスのうちの１つ以上である、実施例Ｋ．１７～Ｍ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｏ．１７：制御回路が、
－反応データから、少なくとも１つの環境パラメータを導出することであって、少なくとも１つの環境パラメータが、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、導出することと、
－少なくとも１つの環境パラメータに基づいて、センチメントスコアを判定することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ａ．１７～Ｎ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｐ．１７：制御回路が、ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサのセンサデータに基づいて、かつユーザデバイスの環境内に配置された少なくとも１つのユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて、反応データを取得するように構成されている、実施例Ａ．１７～Ｏ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｑ．１７：制御回路が、反応データの少なくとも一部を分類して、センチメントスコアを判定するように構成された分類器回路を含む、実施例Ａ．１７～Ｐ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｒ．１７：ユーザデバイスが、ユーザデバイスのユーザの１つ以上の画像を示す画像データを捕捉するように構成された少なくとも１つのカメラをさらに備え、制御回路が、捕捉された画像データに基づいて反応データを判定し、分類器回路を用いて、反応データの少なくとも一部を分類することに基づいて、センチメントスコアを判定するようにさらに構成されている、実施例Ａ．１７～Ｑ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｓ．１７：制御回路が、
－分類器回路を用いて、反応データの少なくとも一部を処理することに基づいて反応パターンを判定することであって、反応パターンが、通知に応答して、ユーザの感情表現を示す、判定することと、
－判定された反応パターンからセンチメントスコアを導出することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ｒ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｔ．１７：制御回路が、現在のセンチメントスコアをコンピューティングすることに基づいて、および／またはコンピューティングされた現在のセンチメントスコアからセンチメントスコアを導出することに基づいて、センチメントスコアを判定するように構成されている、実施例Ａ．１７～Ｓ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｕ．１７：通信回路が、ユーザデバイスに通信可能に結合された少なくとも１つのユーザ側デバイスから少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアを受信するように構成されており、制御回路が、少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信されたユーザ側センチメントスコアに基づいて、センチメントスコアを判定するように構成されている、実施例Ａ．１７～Ｔ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｖ．１７：制御回路が、
－現在のセンチメントスコアをコンピューティングすることと、
－ユーザデバイスに通信可能に結合された少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信された少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、または少なくとも１つのユーザ側デバイスから受信されたユーザ側センサデータに基づいて制御回路によってコンピューティングされた少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアと、に基づいて、センチメントスコアを判定するように構成されている、実施例Ａ．１７～Ｕ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｗ．１７：制御回路が、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとを比較するように構成されている、実施例Ｖ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｘ．１７：制御回路が、
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの偏差を判定することと、
－判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ｗ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｙ．１７：制御回路は、現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、現在のセンチメントスコア、少なくとも１つのユーザ側センチメントスコア、およびセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄するようにさらに構成されている、実施例Ｘ．１７に記載のユーザデバイス。
Ｚ．１７：制御回路が、
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、もしくはそれを超える場合、センチメントスコアがサーバに伝送されることを防止する、および／または
－現在のセンチメントスコアおよび少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、センチメントスコアをサーバに伝送するようにさらに構成されている、実施例Ｘ．１７またはＹ．１７に記載のユーザデバイス。
ＡＡ．１７．制御回路が、
－現在のセンチメントスコアと少なくとも１つのユーザ側センチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、サーバへのセンチメントスコアの伝送を妨げることと、
－サーバからさらなる通知を受信することであって、さらなる通知が、通知と実質的に合致するか、または等しい、受信することと、
－さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データを取得することと、
－取得されたさらなる反応データに基づいて、さらなるセンチメントスコアを判定することであって、さらなるセンチメントスコアが、さらなる通知に対する反応におけるユーザのさらなるセンチメントを示す、判定することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ｘ．１７～Ｚ．１７のいずれかに記載のユーザデバイス。
ＡＢ．１７：制御回路が、
－さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データに基づいて判定される、さらなるセンチメントスコアを、通知に対するユーザの反応を示す反応データに基づいて判定される、センチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアと比較するようにさらに構成されている、実施例ＡＡ．１７に記載のユーザデバイス。
ＡＣ．１７：制御回路が、
－さらなる通知に対するユーザのさらなる反応を示すさらなる反応データに基づいて判定される、さらなるセンチメントスコアが、通知に対するユーザの反応を示す反応データに基づいて判定される、センチメントスコアまたは現在のセンチメントスコアと実質的に合致する場合のみ、センチメントスコア、現在のセンチメントスコア、およびさらなるセンチメントスコアの少なくとも１つをサーバに伝送するようにさらに構成されている、実施例ＡＢ．１７に記載のユーザデバイス。
Ａ．１８：サーバと対話式通信するように構成されたユーザデバイスであって、ユーザデバイスが、
－ユーザデバイスをサーバに通信可能に結合し、かつサーバから１つ以上の通知を受信するように構成された、通信回路と、
－ユーザデバイスのユーザに１つ以上の通知を提供するように構成されたユーザインターフェースと、
－１つ以上のプロセッサを含む制御回路であって、制御回路が、
－１つ以上の通知に対するユーザの１つ以上の反応を示す反応データを取得することと、
－取得された反応データに少なくとも部分的に基づいて、複数のセンチメントスコアを判定することであって、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、１つ以上の通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す、判定することと、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを比較することに基づいて、サーバへの伝送のための最終センチメントスコアを判定することと、を行うように構成されている、制御回路と、を備え、
最終センチメントスコアが、サーバ上で実装された強化学習モデルを訓練するために、サーバによって使用可能である、ユーザデバイス。
Ｂ．１８：複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／またはそれを示す、少なくとも１つの環境パラメータに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示す、実施例Ａ．１８に記載のユーザデバイス。
Ｃ．１８：複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つが、サーバから受信された少なくとも２つの通知に対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示す、実施例Ａ．１８またはＢ．１８に記載のユーザデバイス。
Ｄ．１８：制御回路が、最終センチメントスコアとして複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを選択することに基づいて、最終センチメントスコアを判定するようにさらに構成されている、実施例Ａ．１８～Ｃ．１８のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｅ．１８：通信回路が、ユーザデバイスに通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側デバイスから、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを受信するようにさらに構成されている、実施例Ａ．１８～Ｄ．１８のいずれかによるユーザデバイス。
Ｆ．１８：通信回路が、少なくとも１つのユーザ側デバイスからユーザ側センサデータを受信するようにさらに構成されており、制御回路が、受信されたユーザ側センサデータから、さらなる反応データを導出することに基づいて、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つをコンピューティングするようにさらに構成されている、実施例Ａ．１８～Ｅ．１８のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｇ．１８：通信回路が、ユーザに対する第１の通知および第２の通知をサーバから受信するように構成されており、第２の通知が、第１の通知と実質的に合致するか、または等しく、制御回路が、
－第１の通知に対するユーザの第１の反応を示す第１の反応データを取得することと、
第２の通知に対するユーザの第２の反応を示す第２の反応データを取得することと、
－第１の反応データに基づいて、第１のセンチメントスコアを判定することと、第２の反応データに基づいて、第２のセンチメントスコアを判定することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ａ．１８～Ｆ．１８のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｈ．１８：制御回路が、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間の偏差を判定することと、
－判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ａ．１８～Ｇ．１８のいずれかに記載のユーザデバイス。
Ｉ．１８：制御回路は、判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、当該少なくとも２つのセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄するようにさらに構成されている、実施例Ｈ．１８に記載のユーザデバイス。
Ｊ．１８：制御回路が、当該少なくとも２つのセンチメントスコアの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、もしくはそれを超える場合、最終センチメントスコアがサーバに伝送されることを防止するようにさらに構成されている、および／または制御回路が、当該少なくとも２つのセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、最終センチメントスコアをサーバに伝送するようにさらに構成されている、実施例Ｈ．１８またはＩ．１８に記載のユーザデバイス。
Ａ．１９．サーバと対話式通信するための、実施例Ａ．１７～Ｊ．１８のいずれか１つに記載のユーザデバイスの使用。
Ａ．２０：ユーザデバイスと対話式通信するように構成されたサーバであって、サーバが、
－サーバをユーザデバイスと通信可能に結合し、かつ通知をユーザデバイスに伝送するように構成された通信配置であって、通信配置が、ユーザデバイスからセンチメントスコアを受信するようにさらに構成され、センチメントスコアが、通知に対する反応におけるユーザのセンチメントを示している、通信配置と、
－強化学習モデルを含む制御配置と、を備え、
センチメントスコアが、強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関し、
制御配置が、受信されたセンチメントスコアに基づいて、強化学習モデルを訓練するように構成されている、サーバ。
Ｂ．２０：サーバが、知識ベースを含み、受信されたセンチメントスコアに基づいて、ユーザデバイスへの伝送のためのさらなる通知を選択するように構成されている、実施例Ａ．２０に記載のサーバ。
Ｃ．２０：制御配置が、強化学習モデルをさらに含み、センチメントスコアが、強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関し、制御配置が、受信されたセンチメントスコアに基づいて、強化学習モデルを訓練するように構成されている、実施例Ａ．２０またはＢ．２０に記載のサーバ。
Ｄ．２０：制御配置が、強化学習モデルの報酬関数を最大化することに基づいて、強化学習モデルを訓練するように構成されている、実施例Ａ．２０～Ｃ．２０のいずれかに記載のサーバ。
Ｅ．２０：通信配置が、ユーザデバイスからクエリを受信するようにさらに構成されており、制御配置が、ユーザデバイスからクエリを受信する際に、サーバからユーザデバイスに通知を伝送するように構成されている、実施例Ａ．２０～Ｃ．２０のいずれかに記載のサーバ。
Ｆ．２０：通信配置が、ユーザデバイスから、さらなるクエリを受信するように構成されており、制御配置が、受信されたセンチメントスコアに基づいて、かつ受信されたさらなるクエリに基づいて、さらなる通知を選択するように構成されている、実施例Ａ．２０～Ｅ．２０のいずれかに記載のサーバ。
Ｇ．２０：制御配置が、通信配置を介して、さらなるクエリに応答して、さらなる通知をユーザデバイスに伝送するようにさらに構成されている、実施例Ｆ．２０に記載のサーバ。
Ｈ．２０：制御配置が、自然言語処理エンジンを使用して、クエリおよび／またはさらなるクエリを処理するように構成された自然言語処理エンジンをさらに含む、実施例Ａ．２０～Ｇ．２０のいずれかに記載のサーバ。
Ｉ．２０：通信配置が、少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアを受信するようにさらに構成されており、制御配置が、知識ベースから、受信されたセンチメントスコアに基づいて、かつ受信されたさらなるセンチメントスコアに基づいて、ユーザデバイスに伝送されることになる、さらなる通知を選択するようにさらに構成されている、実施例Ａ．２０～Ｈ．２０のいずれかに記載のサーバ。
Ｊ．２０：少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアが、通信配置を介して、サーバによって、ユーザデバイスから、またはユーザ側デバイスから受信される、実施例Ｉ．２０に記載のサーバ。
Ｋ．２０：制御配置が、センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとを比較するようにさらに構成されている、実施例Ｉ．２０またはＪ．２０に記載のサーバ。
Ｌ．２０：制御配置が、センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとの偏差を判定することと、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ｉ．２０～Ｋ．２０のいずれかに記載のサーバ。
Ｍ．２０：センチメントスコアと少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアとの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄するようにさらに構成されている、実施例Ｌ．２０に記載のサーバ。
Ｎ．２０：制御配置が、強化学習モデルを含み、制御配置が、センチメントスコアおよび少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、センチメントスコアおよび／または少なくとも１つのさらなるセンチメントスコアに基づいて、強化学習モデルを訓練するように構成されている、実施例Ｌ．２０またはＭ．２０に記載のサーバ。
Ａ．２１：ユーザデバイスと対話式通信するように構成されたサーバであって、サーバが、
－サーバをユーザデバイスと通信可能に結合し、かつサーバからユーザデバイスに１つ以上の通知を伝送するように構成された通信配置と、
強化学習モデルを含む制御配置と、を備え、
通信配置が、複数のセンチメントスコアを受信するようにさらに構成されており、複数のセンチメントスコアの各々が、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬と相関し、
制御配置が、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを比較することに基づいて、サーバ上で実装された強化学習モデルを訓練するように構成されている、サーバ。
Ｂ．２１：通信配置が、サーバによって、ユーザデバイスまたはユーザ側デバイスから、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを受信するように構成されている、実施例Ａ．２１に記載のサーバ。
Ｃ．２１：複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つは、ユーザのセンチメントに影響するユーザの環境に関連する、および／もしくはそれを示す、少なくとも１つの環境パラメータに対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示す、ならびに／または複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つは、サーバから受信された少なくとも２つの通知に対するユーザの反応におけるユーザのセンチメントを示す、実施例Ａ．２１またはＢ．２１に記載のサーバ。
Ｄ．２１：通信配置が、第１の通知および第２の通知をサーバからユーザデバイスに伝送するように構成されており、第２の通知が、第１の通知と実質的に合致するか、または等しく、サーバが、第１の通知をユーザデバイスに伝送することに応答して、第１のセンチメントスコアを受信し、かつ第２の通知をユーザデバイスに伝送することに応答して、第２のセンチメントスコアを受信するように構成されている、実施例Ａ．２１～Ｃ．２１のいずれかに記載のサーバ。
Ｅ．２１：制御配置が、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つの間の偏差を判定するように構成されており、制御配置が、判定された偏差を、偏差に対する閾値と比較するように構成されている、実施例Ａ．２１～Ｄ．２１のいずれかに記載のサーバ。
Ｆ．２１：制御配置は、複数のセンチメントスコアのうちの当該少なくとも２つの間の判定された偏差が、偏差に対する閾値に到達するか、またはそれを超える場合、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを破棄するように構成されている、実施例Ｅ．２１に記載のサーバ。
Ｇ．２１：制御配置が、当該少なくとも２つのセンチメントスコアが実質的に互いに合致する場合のみ、受信された複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するように構成されている、実施例Ｅ．２１またはＦ．２１に記載のサーバ。
Ｈ．２１：制御配置が、
－複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、最終センチメントスコアを判定することと、
－判定された最終センチメントスコアから、強化学習モデルを訓練するための強化学習報酬を導出することと、
－強化学習報酬を強化学習モデルに供給することと、を行うようにさらに構成されている、実施例Ａ．２１～Ｇ．２１のいずれかに記載のサーバ。
Ａ．２２：ユーザデバイスと対話式通信するための、実施例Ａ．２０～Ｈ．２１のいずれかに記載のサーバの使用。
Ａ．２３：サーバとユーザデバイスとの間の対話式通信のためのシステムであって、システムが、
－実施例Ａ．１７～Ｊ．１８のいずれかに記載のユーザデバイスと、
－実施例Ａ．２０～Ｈ．２１のいずれかに記載のサーバと、を備える、システム。
ここで、図を参照して実施例がさらに説明される。
図１は、サーバと少なくとも１つのユーザデバイスとの間の対話式通信のためのシステムを示す。 図２は、サーバと対話式通信するためのユーザデバイスを示す。 図３は、ユーザデバイスと対話式通信するためのサーバを示す。 図４は、対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。 図５は、サーバとのユーザデバイスの対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。 図６は、サーバとのユーザデバイスの対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。 図７は、ユーザデバイスとのサーバの対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。 図８は、ユーザデバイスとのサーバの対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。 図９は、ユーザデバイスとサーバとの間の方法を例示するフローチャートを示す。 図１０は、ユーザデバイスとサーバとの間の方法を例示するフローチャートを示す。
図は、単に概略であり、正確な縮尺ではない。原則として、同一または同様の部品、要素、および／またはステップは、図中に同一または同様の参照番号で提供されている。
図１は、サーバ１００と少なくとも１つのユーザデバイス１０との間の対話式通信のためのシステム５００を示す。図２は、サーバ１００と対話式通信するためのユーザデバイス１０を示す。図３は、ユーザデバイス１０と対話式通信するためのサーバ１００を示す。別段の記載がない限り、以下の図１～図３のいずれかまたはすべてが参照される。
システム５００は、少なくとも１つのユーザデバイス１０および少なくとも１つのサーバ１００を備える。
図１および図２に示される例では、ユーザデバイス１０は、ハンドヘルドユーザデバイス１０である。代替的に、ユーザデバイス１０は、スタンドアローンまたは固定的にインストールされたデバイスであってもよい。一例として、ユーザデバイス１０は、ハンドヘルド、スマートフォン、パーソナルコンピュータ（「ＰＣ）、タブレットＰＣ、ノートパソコン、またはコンピュータなどを指し得る。
ユーザデバイス１０は、ユーザ入力、例えば、１つ以上のクエリを受信するように、および／またはユーザデバイス１０のユーザに対する１つ以上の通知１４、１６を提供、例えば、表示するように構成された、ユーザインターフェース１２、例えば、ディスプレイおよび／またはタッチディスプレイを備える。図１に示される例では、２つの通知が、ユーザインターフェース１２上に表示される。
ユーザデバイス１０は、ユーザに１つ以上の通知を提供するためのマイクロフォン１３をさらに備える。複数の通知１４、１６が、同時または順次に、ユーザに提供されてもよいことに留意されたい。
さらに、ユーザデバイス１０は、ユーザデバイス１０をサーバ１００に通信可能に結合し、かつサーバ１００から１つ以上の通知１４、１６を受信するように構成された、通信回路１８を備える。一例として、ユーザデバイス１０は、インターネット接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、携帯電話ネットワーク、３Ｇ接続、エッジ接続、ＬＴＥ接続、ＢＵＳ接続、無線接続、有線接続、無線接続、近距離接続、ＩｏＴ接続、または任意の適切な通信プロトコルを使用した任意の他の接続を介して、サーバ１００と結合可能であり得る、および／またはそれと通信するように構成され得る（その逆も同様である）。サーバ１００とユーザデバイス１０との間の通信リンクまたは接続は、図１の参照番号１０１によって示される。
ユーザデバイス１０は、１つ以上のプロセッサ２１を含む制御回路２０をさらに備える。制御回路２０は、１つ以上の通知１４、１６に対するユーザの反応を示す反応データを取得するように構成されている。さらに、制御回路２０は、取得された反応データに基づいて、サーバ１００への伝送のための１つ以上のセンチメントスコアを判定するように構成されており、少なくとも１つのセンチメントスコアは、通知１４、１６のうちの１つ以上に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す。
ユーザデバイス１０は、例えば、１つ以上の通知１４、１６、反応データ、任意の他のデータ、および／またはソフトウェア命令を記憶するためのデータ記憶装置２２またはメモリ２２をさらに備える。
ユーザデバイス１０は、センサデータを捕捉および／または取得するための複数のセンサ２４、２６、２８をさらに備える。例えば、センサ２４は、１つ以上の画像を含む画像データをセンサデータとして捕捉するように構成されたユーザデバイス１０のカメラ２４を指し得る。さらに、センサ２６は、動きセンサであってもよく、センサ２８は、ＧＰＳセンサであってもよい。しかしながら、センサ２４、２６、２８のいずれかは、例えば、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、光学センサ、赤外線センサ、近接場センサ、位置センサ、および全地球測位システム（「ＧＰＳ」）センサのようなものなどの、異なるタイプのセンサであってもよい。
サーバ１００は、サーバ１００をユーザデバイス１０と通信可能に結合し、かつユーザデバイス１０に通知を伝送するように構成された通信配置１０２を備え、通信配置１０２は、ユーザデバイス１０から１つ以上のセンチメントスコアを受信するようにさらに構成されている。
サーバ１００は、制御配置１０４および人工知能モジュール１０８をさらに備える。サーバ１００は、ユーザデバイス１０への伝送のための１つ以上の通知１４、１６を選択するように構成された強化学習エンジンまたはモデル１１０をさらに備える。
サーバ１００は、例えば、１つ以上の通知１４、１６、ユーザデバイス１０からの１つ以上のクエリ、１つ以上のセンチメントスコア、および／またはソフトウェア命令を記憶するように構成された、知識ベース１０７を有するデータ記憶装置１０６をさらに備える。
本明細書で上記に説明されたように、センチメントスコアは、１つ以上の通知１４、１６に対するユーザの反応を示す、匿名化された数値尺度である。さらに、センチメントスコアは、サーバ１００上に実装された強化学習モデル１１０を訓練するためにサーバ１００によって使用されるように構成された強化学習報酬と相関する、および／またはそれを示す。
システム５００は、ユーザ側センサ５０と、各々がユーザ側センサ５１、５３を有する２つのユーザ側デバイス５２、５４と、をさらに備える。ユーザ側センサ５０、５１、５３の各々は、ユーザ側センサデータを捕捉するように構成されている。さらに、ユーザ側センサ５０、５１、５３の各々、および／またはユーザ側デバイス５２、５４の各々は、通信リンクを介して、インターネット接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、携帯電話ネットワーク、３Ｇ接続、エッジ接続、ＬＴＥ接続、ＢＵＳ接続、無線接続、有線接続、無線接続、近距離接続、ＩｏＴ接続、または任意の適切な通信プロトコルを使用した任意の他の接続を介して、ユーザデバイス１０にセンサデータを伝送するように構成されている。
さらに、ユーザ側センサ５０、５１、５３の各々、および／またはユーザ側デバイス５２、５４の各々は、通信リンクを介して、インターネット接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、携帯電話ネットワーク、３Ｇ接続、エッジ接続、ＬＴＥ接続、ＢＵＳ接続、無線接続、有線接続、無線接続、近距離接続、ＩｏＴ接続、または任意の適切な通信プロトコルを使用した任意の他の接続を介して、サーバ１００に１つ以上のセンチメントスコアを伝送するように構成されている。
ユーザ側デバイス５２、５４は、例えば、スマートテレビ（テレビ）、スマートスピーカ、スマートウォッチ、ヘルスモニタ、ＩｏＴ（モノのインターネット）デバイス、およびエアロゾル発生デバイスなどであってもよい。
さらに、ユーザ側センサ５０、５１、５３は、カメラ、音響センサ、加速度計、動きセンサ、ジャイロスコープ、静電容量センサ、タッチセンサ、圧電センサ、ピエゾ抵抗センサ、ホールセンサ、接触血圧センサ、フォトプレチスモグラフィセンサ、オキシメータ、（非侵襲性）レーザーセンサ、心拍数センサ、呼吸センサ、空気流センサ、空気圧力センサ、温度センサ、電気化学ガスセンサ、超音波センサ、音響共鳴センサ、光学センサ、赤外線センサ、近距離センサ、タイムオブフライトセンサ、レーダーセンサ、およびバイオインピーダンスセンサのうちの少なくとも１つとすることができる。
ユーザデバイス１０の制御回路２０は、取得された反応データに基づいて中間センチメントスコアを判定し、かつ中間センチメントスコアを匿名化して、例えば、中間センチメントスコアを基準センチメントスコアで正規化することに基づいて、センチメントスコアを生成するように構成され得る。そのため、プライバシーを効率的に保護することが可能であり得る。
次いで、判定されたセンチメントスコアは、通信回路１８を介してサーバ１００に伝送され得る。伝送時、センチメントスコアおよび／または中間センチメントスコアは、ユーザデバイス１０から除去され得る。ユーザデバイス上のセンチメントスコアを判定することによって、サーバ１００上の強化学習モデル１１０を訓練するためのコンピューティング負荷が、１つ以上のユーザデバイス１０に分散され得る。
センチメントスコア（最終センチメントスコアとも呼ばれる）を判定するために、センサ２４、２６、２８、ユーザ側センサ５０、５１、５３、および／またはユーザ側デバイス５２、５４などの、複数のソースからのセンチメントスコアが使用され得る。例えば、ユーザデバイス１０のセンサ２４、２６、２８のいずれかのセンサデータ、および／またはユーザ側センサ５０、５１、５３のいずれかのユーザ側センサデータは、反応データを判定および／または導出するために使用され得、反応データに基づいて、センチメントスコアが、ユーザデバイス１０によって判定され得る。
例えば、１つ以上のクエリは、ユーザデバイス１０からサーバ１００に伝送され得、サーバ１０は、１つ以上の通知１４、１６をユーザデバイス１０に伝送し得る。ユーザデバイス１０のカメラ２４は、サーバから受信された１つ以上の通知１４、１６に対するユーザの顔反応の画像（複数可）を記録するために使用され得る。ユーザの顔反応の画像は、サーバに送信されず、ユーザデバイス１０から離れない。代わりに、ユーザデバイス１０は、例えば、ユーザデバイス１０の機械学習分類器２３および／または分類器回路２３を使用して、ユーザの顔反応を識別する。
次いで、ユーザデバイス１０の制御回路２０は、反応パターンを判定し得、反応パターンは、例えば、ユーザデバイス１０のユーザの「満足」または「いらいら」などの感情表現を示す。それに基づいて、ユーザデバイス１０は、センチメントスコアを判定し、サーバ１００の強化学習モデル１１０を訓練するために、センチメントスコアをサーバ１００に伝送し得る。したがって、サーバ１００とユーザデバイス１０との間の全体的な対話式通信を個別化および／または改善することが可能であり得る。
代替的に、または追加的に、１つ以上のユーザ側センチメントスコアは、ユーザ側センサ５０、ユーザデバイス５２、およびユーザデバイス５４のうちの１つ以上によって判定され得る。１つ以上のユーザ側センチメントスコアは、次いで、ユーザデバイス１０および／またはサーバ１００に伝送され得る。
センサ２４、２６、２８、５０、５１、５３などの、複数のソースからの複数のセンチメントスコアを使用して、サーバ１００に伝送され、かつサーバ１００によって使用されるセンチメントスコアが、以下に例示的に説明されるように、検証され得る。
例えば、１つ以上のユーザ側センチメントスコアは、ユーザ側センサ５０、５１、５３のいずれかのセンサデータに基づいて、ユーザデバイス１０によって判定され得る。代替的に、または追加的に、１つ以上のユーザ側センチメントスコアは、ユーザ側センサ５０、および／またはユーザ側デバイス５２、５４によって判定され、ユーザデバイス１０に伝送され得る。代替的に、または追加的に、１つ以上のセンチメントスコア、例えば、現在のセンチメントスコアは、センサ２４、２６、２８のうちの１つ以上のセンサデータに基づいて、ユーザデバイスによって判定され得る。１つ以上のユーザ側センチメントスコアおよび／または１つ以上の（現在の）センチメントスコアは、次いで、互いに比較され得、スコア間の偏差は、例えば、センチメントスコアの各対について判定され得、偏差に対する閾値と比較され得る。閾値が超過されるか、それに到達していると、判定された（現在および／またはユーザ側）センチメントスコアのうちの１つ以上が破棄され得る。閾値が超過されていない場合、判定された（現在および／またはユーザ側）センチメントスコアのうちの１つ以上は、サーバ１００に伝送される最終センチメントスコアおよび／またはセンチメントスコアを判定するために使用され得る。最終センチメントスコアは、判定された（現在および／またはユーザ側）センチメントスコアのうちの１つを最終センチメントスコアとして選択することに基づいて判定され得る。代替的に、複数のセンチメントスコアが、最終センチメントスコアを生成するために組み合わせられ得る。
本明細書で上記に説明された検証は、代替的に、または追加的に、サーバ１００上で実施され得ることに留意されたい。この目的のために、複数の判定された（現在のおよび／またはユーザ側）センチメントスコアは、ユーザデバイス１０を介して、および／またはユーザ側デバイス５２、５４を介して、サーバ１００に伝送され、サーバ１００によって互いに比較され得る。
検証が、以下に例示的に要約される。ユーザセンチメントは、例えば、スマートテレビ５２、サーモスタット５０、パーソナルアシスタント５４などの、複数のソースから暗示的に計算および／または判定され得る。したがって、外部因子および／または１つ以上の環境パラメータに基づく反応とは対照的に、モデル１１０の応答または判定の結果である反応のみで、強化学習モデル１１０を訓練することが可能であり得る。例えば、サーバ１００は、ユーザから否定的な反応および／またはセンチメントを受信し、かつ負のセンチメントスコアを結果的にもたらす、通知１４、１６を提供し得る。しかしながら、この負のセンチメントスコア、センチメントおよび／または反応は、通知１４、１６からではなく、ユーザの近傍の温度の結果である場合がある。複数のソースからのユーザセンチメントスコアを判定することによって、例えば、強化学習モデル１１０を訓練するための、互いに一致するユーザセンチメントスコアのみを使用すること、および変則的であるものを無視することが可能である。
別の可能性は、少なくとも２つのセンチメントスコアが互いに一致しない場合（例えば、１つが正、１つが負）、特定の応答またはセンチメントを、否定的な反応またはセンチメントと相関していると、即座に分類しないことである。代わりに、同じタイプまたは同様の通知１６が、例えば、異なる時点で、ユーザデバイス１０に再び提供され得る。次いで、第１の通知１４に対するユーザの反応またはセンチメントは、少なくとも２つのセンチメントスコアの間に矛盾および／または偏差が存在する場合、第２の通知１６に基づいて確認され得る。
複数のソースを使用することによって、ならびに／または反応、センチメントおよび／もしくはセンチメントスコアが確認されるまで訓練を遅延させることによって、強化学習モデル１１０は、例えば、１つずつ訓練される従来のシステムと比較したときに、より正確に訓練され得る。
以下に、本開示の様々な例および／または利点が説明される。システム５００は、対話式アプリを伴い得、アプリは、ユーザと会話することができてもよく、例えば、適時かつ関連する警報の形態で（例えば、「チャットボット」ソフトウェアアプリケーションを使用して）、クエリに応答してか、または先見的に（オンデマンドで）、関心対象および関連の情報および／または通知１４、１６をユーザに提供することができる。概して、システム５００は、対話個別化を可能にする。従来のシステムでは、センチメントは、通常、ユーザクエリおよび／または応答、例えば、ユーザによって明示的に提供されるユーザフィードバックから導出される。これは、このフィードバックを提供するユーザへの依存につながり、ユーザのための追加の努力を暗示し得る。また、フィードバックは、非常に個別的であり、周囲、場所（自宅、オフィス、市場など）、近傍に存在する他の家族、または任意の他の環境パラメータもしくは因子を考慮せずに、ユーザによって具体的に提供される。
しかしながら、本開示によるシステム５００は、ユーザフィードバックとユーザの環境的背景に適応する、暗示的なユーザフィードバックに基づいて、高度に個別化された対話式の体験を提供することができ、これは、「暗示的フィードバック」とみなされ得る。その中で、センチメントスコアは、例えば、ユーザ応答、クエリ、ＮＰＳスコア、格付けなど、ユーザによって提供された明示的フィードバックに基づいて、かつ、例えば、サーバ１００から１つ以上の通知１４、１６を受信する際の表情の変化などの、暗示的フィードバックに基づいて、コンピューティングされ得る。
さらに、例えば、場所（自宅、オフィス、市場など）、温度、照明、時刻、天候、近傍に存在する他の家族などの、ユーザの環境的（周囲の）態様、パラメータ、および／または因子を考慮に入れることができる。したがって、ユーザおよび／またはユーザの環境に従って会話および／または対話式通信を適合させるためのセンチメントスコアは、強化学習モデル１１０を訓練するために使用され得る。
代替的に、または追加的に、会話履歴が考慮に入れられ得る。例えば、ユーザフィードバックは、これまでの会話に対するユーザ反応と照らし合わせて考慮され得る。したがって、外部因子および／または環境パラメータに起因し、かつ、例えば、通知１４、１６とは無関係であり得る、ユーザフィードバックおよび／または判定されたセンチメントスコアの突然の変化を無視することが可能であり得る。
さらに、システム５００によって、プライバシー保護対話が提供され得る。これは、例えば、プライバシー層をサーバ１００および／またはユーザデバイス１０に追加することによって、例えば、ユーザデバイス１０からサーバ１００にいかなるプライベートデータも伝送しないという点で、達成され得る。
サーバ１００の観点から、会話履歴は、ユーザ会話を適合および／または個別化させるためのセンチメントスコアとして、プライバシー保護形式で適応され得、センチメントスコアは、ユーザのプライベートまたは個人データを含有しない。強化学習モデル１１０に関して、強化学習報酬および／またはセンチメントスコア判定は、分散され得、それによって、報酬関数の正確な表現を提供しながらユーザプライバシーが保護される。
以下に、本開示のさらなる例が以下に説明される。１つ以上のユーザ側デバイス５２、５４は、例えば、（スタンドアローン）カメラ、マイクロフォン、サーモスタット、スマートウォッチなどであり得る。ユーザデバイス１０の１つ以上のセンサ１３、２４、２６、２８は、例えば、カメラ、マイクロフォン、モバイルデバイス内に埋め込まれた加速度計であってもよく、例えば、ユーザデバイス１０上で対話式通信のためのアプリをホストする。
ユーザ側センチメントスコアは、例えば、１つ以上のユーザ側デバイス５２、５４および／または１つ以上のユーザ側センサ５０、５１、５３によって捕捉された、音声、視覚、および／またはテキストフィードバックに基づいて、コンピューティングされ得る。プライバシーの機密性レベルおよび／またはプライバシーレベル、例えば、低、中、または高は、ユーザデバイス上で、ユーザによって定義されうる。プライバシーレベルは、異なる態様、例えば、場所、人々、健康、活動に対応し得る、ならびに／または反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上における１つ以上の特徴を示し得、１つ以上の特徴は、（最終）センチメントスコアを判定するための、および／または判定する前の反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータの１つ以上において操作される、および／またはそれらから除去されることである。
Ａt、Ｖt、およびＴtは、時間ｔ中の捕捉された音声、視覚、およびテキストフィードバックを指すこととする。
例えば、Ｖtは、背後に家族が居るユーザのビデオフレームに対応することとする。この場合、「人々」に対する「低」プライバシーレベルは、フレームまたは画像をそのままに保つことに対応することになる。「中」プライバシーレベルは、人物の顔をぼかすことに対応することになる。「高」プライバシーレベルは、フレームから完全に人物を除去するように画像をトリミングすることに対応することになる。
同様に、Ｔtは、ユーザによって提供されるテキスト応答、例えば、「明日、Ｋｒａｋｏｗに出張に行く予定である」に対応することとする。この場合、「場所」に対する「低」プライバシーレベルは、応答をそのままに保つことに対応し得る。「中」プライバシーレベルは、応答において「Ｋｒａｋｏｗ」を「ヨーロッパのどこか」に抽象化することと対応することになる。「高」プライバシーレベルは、応答から行先を完全に除去することに対応することになる：「明日、出張に行く予定である」。
したがって、特徴グループのうちの１つ以上に対する定義されたプライバシーレベルに基づいて、反応データ、センサデータ、およびユーザ側センサデータのうちの１つ以上を処理するための１つ以上の処理動作が、１つ以上の特徴グループによって定義された１つ以上の特徴に対して、ユーザデバイス１０によって選択され得る。
さらに、Ｐ（Ａt）、Ｐ（Ｖt）、およびＰ（Ｔt）は、ユーザ指定のプライバシーレベル設定に従って、ユーザ側センサ５０、５１、５３および／またはユーザ側デバイス５２、５４によって適用されたプライバシー保護を伴う、それぞれの捕捉されたセンサデータおよび／またはユーザ側センサデータを示すとする。次いで、ユーザ側センサ５０、５１、５３および／またはユーザ側デバイス５２、５４は、Ｐ（Ａt）、Ｐ（Ｖt）、およびＰ（Ｔt）をユーザデバイス１０、例えば、ユーザデバイス１０上のアプリと共有し得る。
ユーザデバイス１０を参照すると、ｓAt＝ｆs（Ｐ（Ａt））、ｓVt＝ｆs（Ｐ（Ｖ t））、ｓTt＝ｆs（Ｐ（Ｔt））は、それぞれの感知データまたはフィードバックに基づいて独立してコンピューティングされたユーザ側センチメントスコアを示すこととする。（最終）センチメントスコア計算は、最小値と最大値との間の値、例えば、１～１０を出力する分類器とみなされ得る。
次いで、ユーザデバイス１０は、上記（独立してコンピューティングされた）センチメントスコアを集計し、統合された、または最終センチメントＳtをコンピューティングし得る。集計関数は、例えば、加重平均とすることができる：Ｓt＝１／３×［（ｗA×ｓAt）＋（ｗV×ｓVt）＋（ｗT×ｓTt）］、ｗiは加重を示す。
２つ以上のセンチメントスコアｓAt、ｓVt、およびｓTtの間に顕著な不一致が存在する場合、例えば、ｓVt＝９、しかしｓTt＝３である場合、異なる戦略がそれらを統合するために適用され得る。
例えば、フィードバックサイクルは、異なるセンチメントスコアの間に過度な不一致が存在する際、無視され得る。これは、統合されたユーザセンチメントＳtに０の値を割り当てることによって示され得る。
あるいは、より高い加重値または加重は、例えば、明示的対暗示的フィードバックに適用され得、例えば、ｓTtがユーザタイプ応答またはユーザ入力に基づいてコンピューティングされたが、一方、ｓVtがセンサ側デバイス５２、５４を使用して、バックグラウンドフレームに基づいてコンピューティングされた場合、より高い加重値が、ｓTtに与えられ得る。例えば、ユーザは、スナップショットで子供と笑っているが、そのテキスト／音声応答から、ユーザがストレスを受けているようである場合がある。したがって、より高い加重を割り当てることによって、「ストレスを受けた」センチメントスコアが優先され得る。
ユーザデバイス１０の出力、またはそれを実行するアプリが、（統合された）最終センチメントＳtを提供するものであり得るか、またはサーバ１００が、このセンチメントスコアを判定し得る。さらに、例えば、ユーザ設定またはプライバシーレベルに従って匿名化された、ユーザデバイスによって提供された明示的ユーザ応答またはクエリ｛Ｐ（Ａt）、Ｐ（Ｖt）、Ｐ（Ｔt）｝は、ユーザデバイス、ユーザ側センサ５０、５１、５３、および／またはユーザ側デバイス５２、５４で設定する。例えば、チャット会話の場合、「場所」－「中」プライバシーレベルによると、ユーザデバイス１０は、ユーザ応答「明日、ヨーロッパに出張に行く予定である」と一緒にＳtをサーバ１００に送信し得る。
さらに、サーバ１００は、以下に例示的に説明されるように、１つ以上のセンチメントスコア、例えば、最終センチメントスコアに基づいて、強化学習報酬をコンピューティング、計算、および／または導出するように構成され得る。
強化学習モデル１１０を訓練するために、強化学習（ＲＬ）エンジンまたはモデル１１０の２つの関数である、報酬関数および強化学習（ＲＬ）エージェントポリシーが考慮され得、これらは、ＲＬエンジンまたはモデル１１０の内容の個別化を一緒に規制し得る。分類された内容の目録は、例えば、知識ベースで考慮され得、サーバ１００またはアプリは、推薦、通知１４、１６、および／または（チャット）応答を提供し得、これらは、ユーザの関心、例えば、旅行、娯楽、健康、場所などに関連するカテゴリにグループ化され得る。
判定されたユーザセンチメントＳtに基づく、最後のＲＬエンジン（措置ａt）の推薦、通知１４、１６、および／または応答に対応するＲＬ報酬ｒtをコンピューティングする報酬関数ｆrは、次のように与えられ得る：
ｒt＝ｆr（Ｓt）、式中、関数ｆr論理は、次のように与えられ得る：
（Ｓt＝０）の場合、本明細書で上記に説明されたように、この学習ループおよび／またはセンチメントスコアは、センチメントスコアの矛盾に起因して無視され得る。
履歴正規化によると：Ｓt＝［１－１０］について、Ｓt値は、報酬値ｒtにそれを割り当てる前に、履歴的背景に基づいてさらに正規化され得る。履歴的背景は、以下のように判定される。
継続的な（連続的な）会話の場合、現在のセンチメントスコアＳtは、その影響を正規化するために、それまでのＳＣt-1の会話のセンチメントスコア曲線のものと比較され得る。例えば、会話センチメントスコアが既に低下していた場合、低い現在のセンチメントＳtは、最後の措置のみの失敗ではないと想定され得、そのため、報酬ｒtは、それに応じて較正され得る。一方で、低下するセンチメント曲線ＳＣt-1を考慮すると、高センチメントＳtは、最後の措置がユーザに対して非常に肯定的な影響を有したことを暗示することになり、したがって、その対応する報酬は、さらに押し上げられ得る、および／または増加し得る。
特別推薦の場合、同様の正規化論理が適用され得、現在のセンチメントＳtは、最後の措置のものと同じカテゴリの推薦について以前に受信されたフィードバック（センチメントスコア）に従って較正され得る。
遅延報酬について、連続的な会話および特別推薦の両方に対して、最後からｍ番目の措置のＲＬ報酬が、［ａt、ａt-1、…、ａt-m］に組み合わせられ、適用され得る（遡及的に）、別の戦略もまた適用され得る。例えば、ユーザが過去に非常に肯定的に反応する（他の「旅行」推薦に対して）ことが知られている、カテゴリ「旅行」の推薦に対する現在のセンチメントＳtが低い場合、遅延報酬戦略は、単に、現在の（ａt、Ｓt）をバッファし、同じカテゴリの別の推薦を試みて、ａtおよびａt+1の両方に対する報酬を更新する前にユーザセンチメントスコアを「検証する」ように、ＲＬエージェント（ポリシー）に指示を提供することになる。
したがって、サーバ１００は、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコア、例えば、ユーザに提供される１つ以上の通知に基づいて少なくとも部分的に判定された複数のおよび／または一連の以前に判定された最終センチメントスコアの傾向を判定することに基づいて、強化学習報酬を判定および／またはコンピューティングするように構成され得る。さらに、加重は、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコアの判定された傾向に基づいて判定され得、強化学習報酬は、判定された加重および最終センチメントスコアに基づいて判定され得る。代替的に、または追加的に、最終センチメントスコアは、複数のおよび／または一連の以前のセンチメントスコアの傾向と比較され得、強化学習報酬は、比較に基づいて判定され得る。代替的に、または追加的に、強化学習報酬は、複数の以前に判定された強化学習報酬に基づいて判定され得る。
ＲＬエージェントポリシー関数に関して、ポリシー（１－ｐ）は、イプシロングリーディ戦略に線に沿って考慮され得、エージェントポリシーは、（構成可能な）確率ｐを用いて「探索」を試みることである。２つの適合が、報酬関数戦略（上記の説明）、例えば、「遅延報酬」に適応するために想定され得る。
「遅延報酬」の場合、ＲＬエージェントは、次善措置を選択するために、ポリシー（１－ｐ）を適用しないが、むしろ、最後の措置ａt+1～ａtと「同様の」推薦を提供し得る。
階層ポリシーについて、分類された内容カタログを考慮すると、階層（１－ｐ）ポリシーが適用され得、ポリシーは、「カテゴリ」：｛旅行、娯楽、健康など｝を選択するために最初に使用され得、次いで、選択されたカテゴリＣ内の推薦が、利用確率ｑC：（１－ｑC）を用いて適用され得る。ｐおよびｑCのポリシー利用確率値は、既知の報酬を有するそれぞれのカテゴリ内の推薦のカバレッジに基づいて動的に適合され得る。
図４は、対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。対話式通信は、例えば、図１～図３を参照して説明される、および／または本開示の第１～２５の態様のいずれかに従って説明される、システム５００によって実施され得る。
図４の左列は、１つ以上のユーザ側センサ５０、５１、５３および／または１つ以上のユーザ側デバイス５２、５４によって実施されるステップを示す。図４の中央列は、ユーザデバイス１０によって実施されるステップを示す。図４の右列は、サーバ１００によって実施されるステップを示す。
図４の方法のステップのうちの少なくともいくつかは、同時に実施することができ、いくつかのステップは、順次実施されることに留意されたい。
ステップＳ１’では、ユーザ入力は、例えば、ユーザインターフェース１２を介して、ユーザデバイス１０で受信される。ユーザ入力は、クエリ、例えば、質問を指す、および／または示し得る。クエリは、ステップＳ１’でサーバ１００にさらに伝送され、ステップＳ１’’でサーバ１００によって受信される。
さらに、ステップＳ１’’では、サーバ１００は、例えば、クエリまたは質問に対する応答の形態で、少なくとも１つの通知１４、１６を判定する。したがって、ユーザデバイス１０によって提供されるクエリまたは質問に応答して提供される通知は、応答通知とみなされ得る。
ステップＳ２’’では、少なくとも１つの通知１４、１６が、ユーザデバイス１０に伝送され、ステップＳ２’で、ユーザデバイス１０上に提供される、例えば、ユーザインターフェース１２上に表示される。
さらに、ステップＳ３’では、反応データが、例えば、１つ以上のセンサ２４、２６、２８のセンサデータを使用して、ユーザデバイス１０によって取得され、１つ以上の（現在の）センチメントスコアが、反応データに基づいてコンピューティングされる。
さらに、ステップＳ１では、ユーザ側センサデータは、１つ以上のユーザ側センサ５０、５１、５３および／または１つ以上のユーザ側デバイス５２、５４上によって捕捉される。
ステップＳ２では、１つ以上のユーザ側センチメントスコアが判定され、ステップＳ３でユーザデバイス１０に伝送される。
ステップＳ４’では、１つ以上のユーザ側センチメントスコアが、ユーザデバイス１０で受信され、ユーザデバイスによって判定される１つ以上の（現在の）センチメントスコアと比較される。その中で、最終センチメントスコアがＳ４’で判定され得る。
ステップＳ５’では、最終センチメントスコア、１つ以上の（現在の）センチメントスコア、および１つ以上のユーザ側センチメントスコアのうちの少なくとも１つは、これらのセンチメントスコアのうちの１つ以上をステップＳ３’’で受信するサーバ１００に伝送される。
ステップＳ４’’では、サーバ１００の強化学習（「ＲＬ」）モデル１１０は、最終センチメントスコア、１つ以上の（現在の）センチメントスコア、および１つ以上のユーザ側センチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて訓練される。
さらに、ステップＳ５’’では、さらなる通知１４、１６が、ユーザデバイス１０に送信され得るか、またはサーバ１００が、ユーザデバイス１０からのさらなるクエリを待機し得る。さらなる通知は、ユーザデバイス１０からのさらなるクエリに応答して提供される応答通知であってもよい。
図４の方法に対する様々な修正が可能である。例えば、ユーザ側センチメントスコアは、サーバ１００に伝送され得る、および／または（現在の）センチメントスコアは、サーバ１００に伝送され得、サーバ１００は、次いで、最終センチメントスコアを判定し得る。
さらに、最終センチメントスコア、（現在の）センチメントスコア、およびユーザ側センチメントスコアのうちの１つ以上は、本明細書で上記に、および本明細書で下記により詳細に説明されるように、これらのセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを比較することに基づいて、ユーザデバイス１０および／またはサーバ１００上で検証され得る。
図５は、サーバ１００とのユーザデバイス１０の対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。特に、図５に例示される方法は、本開示の第１の態様による方法に対応し得る。図５の方法は、ユーザデバイス１０、例えば、本開示の上記の図のいずれか、または第１～２５の態様のいずれかを参照して説明されるユーザデバイス１０を動作させる方法を指し得る。
ステップＳ１は、ユーザデバイス１０上で、ユーザデバイス１０のユーザに通知１４、１６を提供することを含む。
ステップＳ２は、通知１４、１６に対するユーザの反応を示す反応データを取得することを含む。
ステップＳ３は、取得された反応データに基づいて、サーバ１００への伝送のためのセンチメントスコアを判定することを含み、センチメントスコアが、通知１４、１６に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す。
方法は、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様の方法のいずれかを参照して説明されるように、多数のさらなるステップを含んでもよい。
図６は、サーバ１００とのユーザデバイス１０の対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。特に、図６に例示される方法は、本開示の第４の態様による方法に対応し得る。図６の方法は、ユーザデバイス１０、例えば、本開示の上記の図のいずれか、または第１～２５の態様のいずれかを参照して説明されるユーザデバイス１０を動作させる方法を指し得る。
ステップＳ１では、１つ以上の通知１４、１６が、ユーザデバイス１０上のユーザに提供される。
ステップＳ２は、１つ以上の通知１４、１６に対するユーザの１つ以上の反応を示す反応データを取得することを含む。
ステップＳ３は、取得された反応データに少なくとも部分的に基づいて、複数のセンチメントスコアを判定することを含み、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つが、１つ以上の通知１４、１６に対する反応におけるユーザのセンチメントを示す。
ステップＳ４では、最終センチメントスコアが、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを互いに比較することに基づいて、サーバ１００への伝送のために判定され、最終センチメントスコアが、サーバ１００上に実装された人工知能モジュール１１０を訓練するためにサーバ１００によって使用可能である。
方法は、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様の方法のいずれかを参照して説明されるように、多数のさらなるステップを含んでもよい。
図７は、ユーザデバイス１０とのサーバ１００の対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。特に、図７に例示される方法は、本開示の第７の態様による方法に対応し得る。図７の方法は、サーバ１００、例えば、本開示の上記の図のいずれか、または第１～２５の態様のいずれかを参照して説明されるサーバ１００を動作させる方法を指し得る。
ステップＳ１は、サーバ１００からユーザデバイス１０に通知１４、１６を伝送することを含む。
ステップＳ２は、サーバ１００によって、センチメントスコアを受信することを含み、センチメントスコアが、サーバ１００上に実装された強化学習モデル１１０を訓練するための強化学習報酬と相関する。
ステップＳ３は、受信されたセンチメントスコアに基づいて、サーバ１００上で実装された強化学習（「ＲＬ」）モデル１１０を訓練することを含む。
方法は、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様の方法のいずれかを参照して説明されるように、多数のさらなるステップを含んでもよい。
図８は、ユーザデバイス１０とのサーバ１００の対話式通信のための方法を例示するフローチャートを示す。特に、図８に例示される方法は、本開示の第１０の態様による方法に対応し得る。図８の方法は、サーバ１００、例えば、本開示の上記の図のいずれか、または第１～２５の態様のいずれかを参照して説明されるサーバ１００を動作させる方法を指し得る。
ステップＳ１は、サーバ１００からユーザデバイス１０に１つ以上の通知１４、１６を伝送することを含む。
ステップＳ２は、サーバ１００によって、複数のセンチメントスコアを受信することを含み、複数のセンチメントスコアの各々が、サーバ１００上に実装された強化学習モデル１１０を訓練するための強化学習報酬と相関する。
ステップＳ３は、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも２つを互いに比較することに基づいて、サーバ１００上で実装された強化学習（「ＲＬ」）モデル１１０を訓練することを含む。
方法は、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様の方法のいずれかを参照して説明されるように、多数のさらなるステップを含んでもよい。
図９は、ユーザデバイス１０とサーバ１００との間の方法を例示するフローチャートを示す。特に、図９に例示される方法は、本開示の第１３の態様による方法に対応し得る。図９の方法は、システム５００、例えば、本開示の上記の図のいずれか、または第１～２５の態様のいずれかを参照して説明されるサーバ５００を動作させる方法を指し得る。
ステップＳ１は、サーバ１００からユーザデバイス１０に通知１４、１６を伝送することを含む。
ステップＳ２は、ユーザデバイス１０上で、ユーザデバイス１０のユーザに通知１４、１６を提供することを含む。
ステップＳ３は、ユーザデバイス１０を用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス５２、５４を用いて、通知１４、１６に対するユーザの反応を示す反応データを取得することを含む。
ステップＳ４は、ユーザデバイス１０を用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス５２、５４を用いて、取得された反応データに基づいてセンチメントスコアを判定することを含み、センチメントスコアが、通知１４、１６に対する反応におけるユーザのセンチメントを示し、センチメントスコアが、サーバ１００上に実装された強化学習モデル１１０を訓練するための強化学習報酬と相関する。
ステップＳ５は、判定されたセンチメントスコアを、ユーザデバイス１０から、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス５２、５４からサーバ１００に伝送することを含む。
ステップＳ６は、サーバ１００によって、センチメントスコアを受信することを含む。
ステップＳ７は、サーバ１００によって受信されたセンチメントスコアに基づいて、サーバ１００上で実装された強化学習（「ＲＬ」）モデル１１０を訓練することを含む。
方法は、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様の方法のいずれかを参照して説明されるように、多数のさらなるステップを含んでもよい。
図１０は、ユーザデバイス１０とサーバ１００との間の方法を例示するフローチャートを示す。特に、図９に例示される方法は、本開示の第１４の態様による方法に対応し得る。図１０の方法は、システム５００、例えば、本開示の上記の図のいずれか、または第１～２５の態様のいずれかを参照して説明されるサーバ５００を動作させる方法を指し得る。
ステップＳ１は、サーバ１００からユーザデバイス１０に１つ以上の通知１４、１６を伝送することを含む。
ステップＳ２は、ユーザデバイス１０上で、ユーザデバイス１０のユーザに１つ以上の通知１４、１６を提供することを含む。
ステップＳ３は、ユーザデバイス１０を用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス５２、５４を用いて、１つ以上の通知１４、１６に対するユーザの１つ以上の反応を示す反応データを取得することを含む。
ステップＳ４は、ユーザデバイス１０を用いて、および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス５２、５４を用いて、取得された反応データに基づいて、複数のセンチメントスコアを判定することを含み、複数のセンチメントスコアの各々が、サーバ１００上に実装された強化学習モデル１１０を訓練するための強化学習報酬と相関する。
ステップＳ５は、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを、ユーザデバイス１０および／または少なくとも１つのユーザ側デバイス５２、５４からサーバ１００に伝送することを含む。
ステップＳ６は、サーバ１００によって、複数のセンチメントスコアのうちの少なくとも１つを受信することを含む。
ステップＳ７は、サーバ１００によって受信されたセンチメントスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、サーバ１００上で実装された強化学習（「ＲＬ」）モデル１１０を訓練することを含む。
方法は、例えば、本開示の第１、第４、第７、第１０、第１３、および第１４の態様の方法のいずれかを参照して説明されるように、多数のさらなるステップを含んでもよい。
本明細書および添付の特許請求の範囲の目的において、別途示されていない限り、量（ａｍｏｕｎｔｓ）、量（ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ）、割合などを表すすべての数字は、すべての場合において用語「約」によって修飾されるものとして理解されるべきである。また、すべての範囲は、開示された最大点および最小点を含み、かつその中の任意の中間範囲を含み、これらは本明細書に具体的に列挙されてもよく、列挙されていなくてもよい。したがって、この文脈では、数ＡはＡ±２０％として理解される。この文脈内において、数Ａは、数Ａが修正する特性の測定値に対する一般的な標準誤差内にある数値を含むと考えられてもよい。数Ａは、添付の特許請求の範囲で使用されるような一部の事例において、それによってＡが逸脱する量が特許請求する本発明の基本的かつ新規の特性実質的に影響を及ぼさないという条件で、上記に列挙される割合だけ逸脱してもよい。また、すべての範囲は、開示された最大点および最小点を含み、かつその中の任意の中間範囲を含み、これらは本明細書に具体的に列挙されてもよく、列挙されていなくてもよい。
本発明は、図面および上記の説明で詳細に例示および説明されているが、そのような例示および説明は、例示的または代表的であり、限定するものではなく、本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示、および添付の特許請求の範囲の研究から、当業者によって理解され、かつ影響を及ぼされ得、および特許請求の範囲の実践であり得る。
特許請求の範囲において、「含む、備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という単語は、それ以外の要素またはステップを除外するものではなく、また不定冠詞「ａ」もしくは「ａｎ」は、複数であることを除外するものではない。特定の尺度が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの尺度の組み合わせが有利に使用されることができないことを示唆していない。特許請求の範囲のいかなる参照符号も、その範囲を限定していると解釈されるべきではない。

Claims (15)

  1. サーバとのユーザデバイスの対話式通信のためのコンピュータ実装方法であって、前記方法が、
    前記ユーザデバイス上で、前記ユーザデバイスのユーザに通知を提供することと、
    前記通知に対する前記ユーザの反応を示す反応データを取得することと、
    前記取得された反応データに基づいて、前記サーバへの伝送のためのセンチメントスコアを判定することであって、前記センチメントスコアが、前記通知に対する反応における前記ユーザのセンチメントを示す、判定することと、を含む、方法。
  2. 前記センチメントスコアが、前記通知に対する前記ユーザの前記反応を示す、匿名化された数値尺度である、請求項１に記載の方法。
  3. 前記センチメントスコアが、前記サーバ上に実装された強化学習モデルを訓練するために前記サーバによって使用されるように構成された強化学習報酬と相関する、請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記判定されたセンチメントスコアが、前記ユーザデバイスから伝送される、および／または
    前記判定されたセンチメントスコアが、前記ユーザデバイスと通信可能に結合されたユーザ側デバイスから伝送される、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記センチメントスコアを判定することが、
    前記取得された反応データに基づいて、中間センチメントスコアを判定することと、
    前記中間センチメントスコアを匿名化して、それによって、前記センチメントスコアを生成することと、を含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記センチメントスコアが、前記中間センチメントスコアを、基準センチメントスコアで正規化することに基づいて匿名化される、請求項５に記載の方法。
  7. 前記中間センチメントスコアを匿名化する際に、前記ユーザデバイスから前記中間センチメントスコアを除去することをさらに含む、請求項５および６に記載の方法。
  8. 前記センチメントスコアを前記サーバに伝送する際に、前記ユーザデバイスから前記センチメントスコアを除去することをさらに含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記反応データを取得することが、
    前記ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサを用いてセンサデータを捕捉することと、
    前記ユーザデバイスを用いて、前記ユーザデバイスの前記少なくとも１つのセンサの前記捕捉されたセンサデータから前記反応データを導出することと、を含む、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記反応データを取得することが、
    前記ユーザデバイスを用いて、前記ユーザデバイスと通信可能に結合可能な少なくとも１つのユーザ側センサから、ユーザ側センサデータを受信することと、
    前記ユーザデバイスを用いて、前記少なくとも１つのユーザ側センサの前記受信されたユーザ側センサデータから、前記反応データを導出することと、を含む、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
  11. 前記反応データから、少なくとも１つの環境パラメータを導出することであって、前記少なくとも１つの環境パラメータが、前記ユーザの前記センチメントに影響する前記ユーザの環境を示す、導出することをさらに含み、
    前記センチメントスコアが、前記少なくとも１つの環境パラメータに基づいて判定される、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。
  12. 前記反応データが、前記ユーザデバイスの少なくとも１つのセンサのセンサデータに基づいて、かつ前記ユーザデバイスの環境内に配置された少なくとも１つのユーザ側センサのユーザ側センサデータに基づいて、前記ユーザデバイスによって取得される、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
  13. 命令を含むコンピュータプログラムであって、前記命令は、前記プログラムが、ユーザデバイスの１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、前記ユーザデバイスに、前記請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
  14. 請求項１３に記載のコンピュータプログラムを記憶している、非一時的コンピュータ可読媒体。
  15. サーバとの対話式通信のためのユーザデバイスであって、前記ユーザデバイスが、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、ユーザデバイス。
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