JP6440732B2 - 機械学習に基づく自動タスク分類 - Google Patents
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Description
Claims (15)
- 複数のタスクカテゴリの各々に対する、人間によって生成される複数の要求を収集して、ユーザ要求の訓練データベースを作成するステップと、
前記ユーザ要求内の異なる各単語に2進値を割り当てることによって、前記訓練データベース内の各ユーザ要求から訓練特徴ベクトルを抽出して、各タスクカテゴリに対する複数の訓練特徴ベクトルを有する訓練データセットを形成するステップと、
前記訓練データセット内の前記訓練特徴ベクトルを処理して、各タスクカテゴリに対するタスク分類器モデルを決定するステップと、
ユーザからさらなる要求を受信するステップであって、前記さらなる要求が前記タスクカテゴリのうちの1つに分類可能である、受信するステップと、
機械において、前記さらなる要求から抽出される特徴ベクトルを、前記タスク分類器モデルと比較して、前記さらなる要求の予測タスクカテゴリを決定するステップと、
前記機械において、前記さらなる要求内の単語を、前記予測タスクカテゴリに関連付けられている少なくとも1つのクエリクラスの可能な値の辞書と比較して、当該クエリクラスをインスタンス化した少なくとも1つのクエリについて、前記さらなる要求内の一致する単語を識別するステップと、
を含む、機械実施方法。 - 前記一致する単語を使用して前記さらなる要求にサービスするステップをさらに含む、請求項1に記載の機械実施方法。
- 複数のタスクカテゴリの各々に対する、人間によって生成される複数の要求を収集して、ユーザ要求の訓練データベースを作成するステップと、
前記ユーザ要求内の異なる各単語に2進値を割り当てることによって、前記訓練データベース内の各ユーザ要求から訓練特徴ベクトルを抽出して、各タスクカテゴリに対する複数の訓練特徴ベクトルを有する訓練データセットを形成するステップと、
前記訓練データセット内の前記訓練特徴ベクトルを処理して、各タスクカテゴリに対するタスク分類器モデルを決定するステップと、
ユーザからさらなる要求を受信するステップであって、前記さらなる要求が前記タスクカテゴリのうちの1つに分類可能である、受信するステップと、
機械において、前記さらなる要求から抽出される特徴ベクトルを、前記タスク分類器モデルと比較して、前記さらなる要求の予測タスクカテゴリを決定するステップと、
前記予測タスクカテゴリが、そのタスクカテゴリを完了するために外部コンテンツプロバイダを必要とするか否か、又は、前記予測タスクカテゴリを前記ユーザのポータブルデバイスによって実施することができるか否かを判定するステップと、
前記予測タスクカテゴリがそのタスクカテゴリを完了するために前記外部コンテンツプロバイダを必要とするという判定に応答して、前記外部コンテンツプロバイダのためのアプリケーションプログラムインターフェースを呼び出すステップと、
前記予測タスクカテゴリを前記ポータブルデバイスによって実施することができるという判定に応答して、前記ポータブルデバイス上のプログラムのためのアプリケーションプログラムインターフェースを呼び出すステップと
を含む、機械実施方法。 - 前記ポータブルデバイスは携帯電話を含む、請求項3に記載の機械実施方法。
- 前記さらなる要求は自然言語要求を含み、前記方法は、
前記自然言語要求をテキスト入力に変換するステップと、
前記テキスト入力から前記特徴ベクトルを抽出するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の機械実施方法。 - 前記訓練データセットを処理して、タスク分類器モデルを決定するステップは、前記訓練データセットに機械学習アルゴリズムを適用するステップを含む、請求項1に記載の機械実施方法。
- 前記機械学習アルゴリズムは、サポートベクターマシン訓練アルゴリズムを含む、請求項6に記載の機械実施方法。
- 前記機械学習アルゴリズムは、ナイーブベイズアルゴリズムを含む、請求項6に記載の機械実施方法。
- 前記タスクカテゴリは、レストラン検索タスクカテゴリ、電話タスクカテゴリ、電子メールタスクカテゴリ、及び交通タスクカテゴリを含む、請求項1に記載の機械実施方法。
- 複数のタスクカテゴリの各々に対する複数のユーザ要求から特徴ベクトルを、前記ユーザ要求の各々の異なる各単語に2進値を割り当てることによって抽出するように構成されている機械学習訓練モジュールであって、前記特徴ベクトルを処理して、前記タスクカテゴリの各々に対するタスク分類器モデルを生成するようにさらに構成されている、機械学習訓練モジュールと、
前記タスクカテゴリのうちの1つに対応する第1のユーザ要求から第1の特徴ベクトルを抽出し、前記第1の特徴ベクトルを、前記タスク分類器モデルと比較して、前記第1のユーザ要求に対応するタスクカテゴリを予測するように構成されているタスク分類器モジュールと、
前記第1のユーザ要求を、予測タスクカテゴリに関連付けられている少なくとも1つのクエリクラスの可能な値の辞書と比較して、当該クエリクラスをインスタンス化した少なくとも1つのクエリについて、前記第1のユーザ要求内の一致する単語を識別するように構成されているクエリ抽出モジュールと、
前記予測タスクカテゴリを解析して、前記予測タスクカテゴリが、そのタスクカテゴリを完了するために外部コンテンツプロバイダを必要とするか否か、又は、前記予測タスクカテゴリを前記ユーザのポータブルデバイスによって実施することができるか否かを判定するように構成されているタスク実行モジュールと、
前記予測タスクカテゴリがそのタスクカテゴリを完了するために前記外部コンテンツプロバイダを必要とするという判定に応答して、前記識別された単語を用いて、前記外部コンテンツプロバイダのためのアプリケーションプログラムインターフェースを呼び出すように構成されているタスク実行モジュールと
を備える、システム。 - 前記タスク実行モジュールが、前記予測タスクカテゴリを前記ユーザのポータブルデバイスによって実施することができるという判定に応答して、前記識別された単語を用いて、前記ユーザのポータブルデバイスのためのアプリケーションプログラムインターフェースを呼び出すようにさらに構成されている、請求項10に記載のシステム。
- 前記予測タスクカテゴリは、レストラン検索タスクカテゴリ、電話タスクカテゴリ、電子メールタスクカテゴリ、及び交通タスクカテゴリを含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記機械学習訓練モジュールは、サポートベクターマシン訓練アルゴリズムを使用して前記タスク分類器モデルを開発するように構成されている、請求項10に記載のシステム。
- 前記機械学習訓練モジュールは、ナイーブベイズアルゴリズムを使用して前記タスク分類器モデルを開発するように構成されている、請求項10に記載のシステム。
- 自然言語入力を、前記第1のユーザ要求を含むテキスト入力に変換するように構成されている自然言語−テキスト変換器モジュールをさらに備える、請求項10に記載のシステム。
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