JP6251562B2 - 同一意図の類似文を作成するプログラム、装置及び方法 - Google Patents
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上位意図「指定なしのルート変更意図」とそれに属する文「ルートを選択したい」、
->下位意図「一般道優先のルート変更意図」
それに属する文「一般道優先ルートを選択」、「下道で行く」、
->下位意図「有料道優先のルート変更意図」
それに属する文「有料優先ルートで行く」、「有料優先ルートがいいな」
この場合、これらの階層に属する文の一致部分と不一致部分から、以下のような新しい文を生成することで、発話文を拡充する。
->下位意図「一般道優先のルート変更意図」
それに属する文「一般道優先ルートがいいな」、「下道がいいな」
->下位意図「有料道優先のルート変更意図」
それに属する文「有料優先ルートを選択」、「有料優先ルートを選択」
上位意図「メール作成意図」とそれに属する文「新規メール」
->下位意図「返信メール作成意図」
それに属する文「メールを返信する」
この場合、下位意図に「新規メールを返信する」といった不自然な文が生成される。
また、特許文献1に記載の技術によれば、上位意図に対しては文を生成することができない。
任意の同一意図文をシード文として、その中で係り合う第1シード語及び第2シード語を検出するシード文解析手段と、
類義語データベースを用いて、第1シード語に類似する1つ以上の第1類義語と、第2シード語に類似する1つ以上の第2類義語とを検索する類義語検索手段と、
同一意図文の集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、第1シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1シード語共起ベクトルと、第2シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2シード語共起ベクトルとを算出するシード語共起ベクトル算出手段と、
大量の一般文集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、各第1類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1類義語共起ベクトルと、各第2類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2類義語共起ベクトルとを算出する類義語共起ベクトル算出手段と、
第1シード語に対する第1シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第1類義語共起ベクトルの第1類義語と、第2シード語に対する第2シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第2類義語共起ベクトルの第2類義語とを選択する類義語選択手段と、
第1シード語と各第2類義語とが共起する類似文と、各第1類義語と第2シード語とが共起する類似文とを作成する類似文作成手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
各共起ベクトルは、各文脈語の出現頻度から相互情報量基準によって共起強度を算出し、該共起強度を正規化した値を要素に対応付けたものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
類義語選択手段は、選択すべき類義語を所定個数以下とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
任意の同一意図文をシード文として、その中で係り合う第1シード語及び第2シード語を検出するシード文解析手段と、
類義語データベースを用いて、第1シード語に類似する1つ以上の第1類義語と、第2シード語に類似する1つ以上の第2類義語とを検索する類義語検索手段と、
同一意図文の集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、第1シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1シード語共起ベクトルと、第2シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2シード語共起ベクトルとを算出するシード語共起ベクトル算出手段と、
大量の一般文集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、各第1類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1類義語共起ベクトルと、各第2類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2類義語共起ベクトルとを算出する類義語共起ベクトル算出手段と、
第1シード語に対する第1シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第1類義語共起ベクトルの第1類義語と、第2シード語に対する第2シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第2類義語共起ベクトルの第2類義語とを選択する類義語選択手段と、
第1シード語と各第2類義語とが共起する類似文と、各第1類義語と第2シード語とが共起する類似文とを作成する類似文作成手段と
を有することを特徴とする。
装置は、
任意の同一意図文をシード文として、その中で係り合う第1シード語及び第2シード語を検出する第1のステップと、
類義語データベースを用いて、第1シード語に類似する1つ以上の第1類義語と、第2シード語に類似する1つ以上の第2類義語とを検索する第2のステップと、
前記同一意図文の集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、第1シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1シード語共起ベクトルと、第2シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2シード語共起ベクトルとを算出する第3のステップと、
大量の一般文集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、各第1類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1類義語共起ベクトルと、各第2類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2類義語共起ベクトルとを算出する第4のステップと、
第1シード語に対する第1シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第1類義語共起ベクトルの第1類義語と、第2シード語に対する第2シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第2類義語共起ベクトルの第2類義語とを選択する第5のステップと、
第1シード語と各第2類義語とが共起する類似文と、各第1類義語と第2シード語とが共起する類似文とを作成する第6のステップと
を実行することを特徴とする。
一般文データベース101は、大量の一般文(テキストデータ)を蓄積する。大量の一般文は、マスメディアによって配信されたものや、Webサーバ上のブログやSNSによって発信されたものである。
文:「父からCメールが届きました」
BOS/父/から/Cメール/が/届き/まし/た/EOS
文:「設定された地点まで到達しないと完了しない」
BOS/設定さ/れ/た/地点/まで/到達し/ない/と
/完了し/ない/EOS
尚、文節毎に文節IDが付与されて、係り元文節から見て、係り先文節の文節IDが対応付けられている(係り先が無い場合には−1が付与されている)。
共起対(w1,w2,w3)
w1:係り元の名詞・動詞・形容詞
w2:係り先の連続する助詞・助動詞列(機能語)
w3:係り先の名詞・動詞・形容詞
共起対(w1,w2,w3)
[単語]->[文脈語]
w1->(L_+w2;w3):w1に後置するw2とw3との対
w3->(F_+w1;w2):w3に前置するw1とw2との対
図2(c)によれば、共起対毎に以下のように区分され、出現頻度が表されている。
共起対(父,から,届く) :出現頻度123回
父 ->(L_+から;届く)
届く ->(F_+父 ;から)
共起対(Cメール,が,届く):出現頻度326回
Cメール->(L_+が ;届く)
届く ->(F_+Cメール;が)
尚、一般文データベース全体の中での各単語wの出現頻度C(w)を記憶すると共に、全単語の出現数C(*)も記憶する。
同一意図文データベース101は、複数の同一意図文(例えば発話文例)の集合を登録したものである。
文:「メールは届いていますか」
BOS/メール/は/届い/て/い/ます/か/EOS
文:「Eメールを確認したい」
BOS/Eメール/を/確認し/たい/EOS
共起対(メール,は,届く) :出現頻度24回
メール ->(L_+は ;届く)
届く ->(F_+メール;は)
共起対(Eメール,を,確認する):出現頻度11回
Eメール->(L_+を ;確認する)
確認する->(F_+Eメール;を)
尚、同一意図文データベース全体の中での各単語wの出現頻度C(w)を記憶すると共に、全単語の出現数C(*)も記憶する。
類義語データベース103は、各単語に対する類義語を登録した既存のデータベースである。
・「新しい」「斬新」「新型」「新着」「新規」「新鮮」「目新しい」
・「メッセージ」「郵便」「Cメール」「メール」「伝言」「手紙」「Eメール」「ショートメール」
・「至る」「到着する」「届く」「来る」「受信する」「着信する」「受け取る」「到達する」
シード文解析部11は、任意の同一意図文をシード文の中で係り合うシード語を検出する。具体的には、任意の同一意図文をシード文として、その中で係り合う第1シード語及び第2シード語を検出する。図3の同一意図文データベース102から、以下の同一意図文をシード文としたとする。
シード文:「メールは届いていますか」
BOS/メール/は/届い/て/い/ます/か/EOS
第1シード語「メール」
第2シード語「届く」
「シード文」とは「種」文を意味し、そのシード文の中で係り合う第1シード語及び第2シード語が検出される。
類義語検索部12は、類義語データベース103を用いて、シード語に類似する1つ以上の類義語を検索する。具体的には、第1シード語に類似する1つ以上の第1類義語と、第2シード語に類似する1つ以上の第2類義語とを検索する。
図4によれば、第1シード語「メール」及び第2シード語「届く」について、以下のような類義語が検索される。
第1シード語「メール」 「は」 第2シード語「届く」
->第1類義語「メッセージ」 ->第2類義語「至っ」
「郵便」 「到着し」
「Cメール」 「来る」
「伝言」 「受信し」
「手紙」 「着信し」
「Eメール」 「受け取っ」
「ショートメール」 「到達し」
これら類義語は、シード文に対する類似文を作成する際に、置換候補となる語である。
シード語共起ベクトル算出部13は、同一意図文データベース102を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、シード語に係る各文脈語の出現頻度からなるシード語共起ベクトルを算出する。具体的には、以下の共起ベクトルを算出する。
「第1シード語共起ベクトル」第1シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる
「第2シード語共起ベクトル」第2シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる
類義語共起ベクトル算出部14は、一般文データベース101を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、各類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる類義語共起ベクトルを算出する。具体的には、以下の共起ベクトルを算出する。
「第1類義語共起ベクトル」各第1類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる
「第2類義語共起ベクトル」各第2類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる
図5(b)によれば、一般文データベース101を用いて、各第1類義語及び各文脈語の共起対に対する出現頻度、共起強度及び共起ベクトルが表されている。
ここで、共起ベクトルの要素となる文脈語の並びは、全ての共起ベクトルで共通である。従って、文脈語の数を次元数とするベクトルとして表される。
図6(b)によれば、一般文データベース101を用いて、各第2類義語及び各文脈語の共起対に対する出現頻度、共起強度及び共起ベクトルが表されている。
(S1)最初に、データベース全体の中で、単語w及び各文脈語が出現する出現頻度C(w,s)を算出する。
pmi(w,s)=log2{(C(*)・C(w,s))/(C(w)・C(s))}
図5(a)によれば、例えば以下のように算出されている。
pmi(メール,(L_を:書く))
=log2{(C(*)・C(メール,(L_を:書く))/
(C(メール)・C(L_を:書く))}
類義語選択部15は、シード語に対するシード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる類義語共起ベクトルの類義語を選択する。具体的には、以下のような第1類義語と第2類義語とを選択する。
(1)第1シード語に対する第1シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第1類義語共起ベクトルの第1類義語
(2)第2シード語に対する第2シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第2類義語共起ベクトルの第2類義語
例えば類義語候補「手紙」は、第1シード語「メール」と比較して文章中での使われ方が異なるために、共起類似度は低い値となる。
例えば類義語候補「来る」は、第1シード語「届く」と比較して文章中での使われ方が異なるために、共起類似度は低い値となる。
類似文作成部16は、シード語と各類義語とが共起する類似文を作成する。具体的には、第1シード語と各第2類義語とが共起する類似文と、各第1類義語と第2シード語と共起する類似文とを作成する。
シード文「メールは届いていますか」
「Eメール」 「は」「届いていますか」
「Cメール」 「は」「届いていますか」
「ショートメール」「は」「届いていますか」
「メッセージ」 「は」「届いていますか」
「メール」 「は」「受信していますか」
「Eメール」 「は」「受信していますか」
・・・・・
「メール」 「は」「到着していますか」
「Eメール」 「は」「到着していますか」
・・・・・
「メール」 「は」「着信していますか」
「Eメール」 「は」「着信していますか」
・・・・・
「メール」 「は」「受け取っていますか」
「Eメール」 「は」「受け取っていますか」
・・・・・
×「メールは至っていますか」
×「メールは到達していますか」
本発明によれば、シード文「メールは届いていますか」に対して、類義語「至る」「到達する」等が除外されることとなる。
101 一般文データベース
102 同一意図文データベース
103 類義語データベース
11 シード文解析部
12 類義語検索部
13 シード語共起ベクトル算出部
14 類義語共起ベクトル算出部
15 類義語選択部
16 類似文作成部
2 ユーザ端末
3 外部サーバ
Claims (5)
- 同一意図の類似文を作成するようにコンピュータを機能させるプログラムであって、
任意の同一意図文をシード文として、その中で係り合う第1シード語及び第2シード語を検出するシード文解析手段と、
類義語データベースを用いて、第1シード語に類似する1つ以上の第1類義語と、第2シード語に類似する1つ以上の第2類義語とを検索する類義語検索手段と、
前記同一意図文の集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、第1シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1シード語共起ベクトルと、第2シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2シード語共起ベクトルとを算出するシード語共起ベクトル算出手段と、
大量の一般文集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、各第1類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1類義語共起ベクトルと、各第2類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2類義語共起ベクトルとを算出する類義語共起ベクトル算出手段と、
第1シード語に対する第1シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第1類義語共起ベクトルの第1類義語と、第2シード語に対する第2シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第2類義語共起ベクトルの第2類義語とを選択する類義語選択手段と、
第1シード語と各第2類義語とが共起する類似文と、各第1類義語と第2シード語とが共起する類似文とを作成する類似文作成手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。 - 各共起ベクトルは、各文脈語の出現頻度から相互情報量基準によって共起強度を算出し、該共起強度を正規化した値を前記要素に対応付けたものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載のプログラム。 - 前記類義語選択手段は、選択すべき類義語を所定個数以下とする
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載のプログラム。 - 同一意図の類似文を作成する装置であって、
任意の同一意図文をシード文として、その中で係り合う第1シード語及び第2シード語を検出するシード文解析手段と、
類義語データベースを用いて、第1シード語に類似する1つ以上の第1類義語と、第2シード語に類似する1つ以上の第2類義語とを検索する類義語検索手段と、
前記同一意図文の集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、第1シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1シード語共起ベクトルと、第2シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2シード語共起ベクトルとを算出するシード語共起ベクトル算出手段と、
大量の一般文集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、各第1類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1類義語共起ベクトルと、各第2類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2類義語共起ベクトルとを算出する類義語共起ベクトル算出手段と、
第1シード語に対する第1シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第1類義語共起ベクトルの第1類義語と、第2シード語に対する第2シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第2類義語共起ベクトルの第2類義語とを選択する類義語選択手段と、
第1シード語と各第2類義語とが共起する類似文と、各第1類義語と第2シード語とが共起する類似文とを作成する類似文作成手段と
を有することを特徴とする装置。 - 同一意図の類似文を作成する装置の方法であって、
前記装置は、
任意の同一意図文をシード文として、その中で係り合う第1シード語及び第2シード語を検出する第1のステップと、
類義語データベースを用いて、第1シード語に類似する1つ以上の第1類義語と、第2シード語に類似する1つ以上の第2類義語とを検索する第2のステップと、
前記同一意図文の集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、第1シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1シード語共起ベクトルと、第2シード語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2シード語共起ベクトルとを算出する第3のステップと、
大量の一般文集合を参照し、各文脈語をベクトルの要素として、各第1類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第1類義語共起ベクトルと、各第2類義語に係る各文脈語の出現頻度からなる第2類義語共起ベクトルとを算出する第4のステップと、
第1シード語に対する第1シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第1類義語共起ベクトルの第1類義語と、第2シード語に対する第2シード語共起ベクトルと比較して所定閾値以上の類似度となる第2類義語共起ベクトルの第2類義語とを選択する第5のステップと、
第1シード語と各第2類義語とが共起する類似文と、各第1類義語と第2シード語とが共起する類似文とを作成する第6のステップと
を実行することを特徴とする方法。
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