JP6442807B1 - 対話サーバ、対話方法及び対話プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】効率的な学習を行うことを可能とする対話サーバ、対話方法及び対話プログラムを提供する。【解決手段】対話システム１において、対話サーバは、回答パターンとそれに対応する質問パターンとを記憶する記憶部と、ユーザ端末に対話形式のインタフェースを提供し、入力された質問文を取得する質問文取得部と、取得した質問文と記憶部に記憶している質問パターンとの類似度を算出する類似度算出部と、算出された類似度に基づいて、対応する回答パターンをユーザ端末に表示させる回答パターン表示部と、管理者端末に対話形式のインタフェースを提供し、インタフェースにより質問文の入力および回答パターンの表示を行う事で、新しい質問パターンの学習を行うトレーニング部とを備える。【選択図】図１

Description

本開示は、対話形式により、ユーザとの対話を行うための質問パターン及びそれに対する回答パターンの学習を行う対話サーバ、対話方法及び対話プログラムに関する。

近年、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）技術が注目を浴びている。ユーザサポートの場面において、従来は、人手で電話対応を行い、または、メールでユーザからの問合せに対する回答を行っていたが、ＡＩが活用される場面が増えている。例えば、ＡＩの活用場面では、対話システムを用いて、ユーザからの質問に回答するシステムが開発されている。

特許文献１では、予めコンテンツテーブルを作成し、ユーザから入力された質問では回答が絞り込めない場合にも、対話システム側からさらに問合せを行ってユーザから追加の入力をさせ、ユーザが求めている質問に対する回答を絞り込んだ上で、対話システムが回答を行う方法が提案されている。

また、特許文献２では、予め複数の質問回答パターンを知識データベースとして登録し、ユーザからの質問に対して対話システムを用いて応答を行うための構成が提案されている。

特開２０１６−０２４７６５号公報 特許６２１８０５７号公報

しかし、特許文献１に開示された技術は、ユーザが質問する態様を予想した上で、他の質問と区別するための要素を意識しつつ、ユーザからの質問では回答が絞り込めない場合には、さらに絞り込みを行うための追加の質問を発するなど、対話システムが回答を行う台本を準備する必要がある。

また、特許文献２に開示された技術は、ユーザから予想される質問及びそれに対する回答のパターンを用意する必要があり、かかる知識データベースを対話システムとは別に作成する必要がある。

このように、ＡＩによる対話システムを提供するには、予め大量の質問回答パターンを用意する必要があるが、このようなデータを用意するのには手間がかかる。また、従来は、表形式などで質問回答パターンを用意してデータベースに読み込むという事がされていたが、ユーザから発せられることが予想される質問回答パターンを効率的に学習することは難しい。

そこで、本開示では、ユーザが質問を行い、対話システムが回答を行うのと同様の対話形式のインタフェースを用いて、ユーザから予想される質問及びそれに対する回答パターンの入力を受け付け、知識データベースを構築することを可能とする対話システムを提供すること目的とする。

本開示の一態様における対話サーバは、回答パターンとそれに対応する質問パターンとを記憶する記憶部と、ユーザ端末に対話形式のインタフェースを提供し、ユーザ端末により入力された質問文を取得する質問文取得部と、取得した質問文と記憶部に記憶している質問パターンとの類似度を算出する類似度算出部と、算出された類似度に基づいて、対応する回答パターンをユーザ端末に表示させる回答パターン表示部と、管理者端末に対話形式のインタフェースを提供し、管理者端末により入力された質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを、管理者端末に表示させ、表示された回答パターンの承認、または、別の回答パターンの選択により、入力された質問文を新たな質問パターンとして、承認または選択された回答パターンに関連付けて記憶させ学習を行うトレーニング部とを備える。

本開示の一態様における対話方法は、回答パターンとそれに対応する質問パターンとを記憶するステップと、ユーザ端末に対話形式のインタフェースを提供し、ユーザ端末により入力された質問文を取得するステップと、取得した質問文と記憶部に記憶している質問パターンとの類似度を算出するステップと、算出された類似度に基づいて、対応する回答パターンをユーザ端末に表示させるステップと、管理者端末に対話形式のインタフェースを提供し、管理者端末により入力された質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを、管理者端末に表示させ、表示された回答パターンの承認、または、別の回答パターンの選択により、入力された質問文を新たな質問パターンとして、承認または選択された回答パターンに関連付けて記憶させ学習を行うステップとを備える。

本開示の一態様における対話プログラムは、回答パターンとそれに対応する質問パターンとを記憶するステップと、ユーザ端末に対話形式のインタフェースを提供し、ユーザ端末により入力された質問文を取得するステップと、取得した質問文と記憶部に記憶している質問パターンとの類似度を算出するステップと、算出された類似度に基づいて、対応する回答パターンをユーザ端末に表示させるステップと、管理者端末に対話形式のインタフェースを提供し、管理者端末により入力された質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを、管理者端末に表示させ、表示された回答パターンの承認、または、別の回答パターンの選択により、入力された質問文を新たな質問パターンとして、承認または選択された回答パターンに関連付けて記憶させ学習を行うステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本開示によれば、対話形式のインタフェースによりユーザから予想される質問パターン及びこれに対する回答パターンを登録することで、従来よりも簡単かつ容易に知識データベースを構築することが可能となる。さらに、ユーザが質問を行うのと同様のインタフェース環境により知識データベースを構築することで、よりユーザが質問を行うのに近い発想に基づいて知識データベースを構築することが可能となる効果が期待できる。

本開示の対話サーバの構成の一例を示す図である。 本開示の記憶部のデータ構成の一例を示す図である。 本開示のユーザ端末の表示の一例を示す図である。 本開示のユーザ端末におけるユーザからの質問及び対話サーバからの回答の表示の一例を示す図である。 本開示の管理者端末における質問及び回答の表示の一例を示す図である。 本開示の管理者端末における質問文に対する回答パターンの一覧表示の一例を示す図である。 本開示の管理者端末における回答パターンの登録を保留している質問パターンの一覧表示の一例を示す図である。 対話サーバのユーザ操作時の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 対話サーバのトレーニング時の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

以下、本開示の実施形態に係る対話サーバ、対話方法及び対話プログラムについて図面を参照しながら説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態で説明される構成の全てが、本開示の必須構成要件であるとは限らない。また、実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。

図１は、本開示にかかる対話システム１の全体構成を示す図である。以下、これを参照して、本開示にかかる対話システム１の構成について説明する。

＜構成＞
対話サーバ１００は、記憶部１０１と、質問文取得部１０２と、類似度算出部１０３と、回答パターン表示部１０４と、トレーニング部１０５とを有する。対話サーバ１００は、ネットワークＮＷを介して、ユーザ端末２００−１〜２００−Ｎ及び管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍと接続されている。対話サーバ１００は、コンピュータにプログラムを実装することにより実現する。なお、対話サーバ１００を構成する各部は、複数のコンピュータに分散して実現されていても構わない。また、記憶部１０１は対話サーバ外に存在しても構わない。

ユーザ端末２００−１〜２００−Ｎは、質問文の入力を受け付けて対話サーバ１００に対して発信し、当該質問文に対して対話サーバ１００が生成した回答パターンを受信して表示する端末である。ユーザ端末２００−１〜２００−Ｎは、例えば、ユーザサポートにおいて、不明な点の問合せを行おうとする一般ユーザが扱う端末が想定される。

管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍは、質問文の入力を受け付けて対話サーバ１００に対して発信し、当該質問文に対して対話サーバ１００が生成した回答パターンを受信して表示した上で、質問文に対する回答パターンを入力して対話サーバ１００に発信し、新しい質問パターンの学習操作を行う端末である。管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍは、例えば、ユーザサポートにおいて、問合せ対応を行うサポート管理者側が扱う端末が想定される。

図２は、記憶部１０１が記憶する回答パターン及び質問パターンの具体例を示す図である。図２に示すように、１つの回答パターンに対する質問パターンは１つである必要はない。例えば、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトで購入を行う場合に、ユーザが住所を変更する方法を知りたい場合には、「住所を変更したい。」「住所を間違えて入力しました。」などの様々な聞き方が考えられることから、質問パターンを複数登録しておくことが有益である。

質問文取得部１０２は、ネットワークＮＷを介して、ユーザ端末２００−１〜２００−Ｎ又は／及び管理者端末２０１−１〜２００−Ｍから質問文を取得する。質問文は、自然文の形式で取得することが可能である。自然文の形式で質問を可能とすることにより、ユーザは人に問合せているのと同じような感覚で簡単に問合せを行うことが可能となる。

図３に質問文取得部がユーザ端末２００−１〜２００−Ｎ又は／及び管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに対して質問文を取得する際のユーザインタフェースの一例を示す。質問文取得部では、キーボードやタッチパネルなどから入力することにより、質問文を取得する。また、音声認識エンジンを介して音声により入力する構成とすることも可能である。

類似度算出部１０３は、質問文取得部１０２で取得した質問文に対して、記憶部１０１に登録されている質問パターンと比較し、質問パターンとの類似度を算出する。類似度の算出に際しては、例えば、自然言語処理により計算することが可能である。具体的には、質問パターンと質問文のキーワードをそれぞれ抽出しておき、キーワードの一致度をキーワード毎の重みなども用いて類似度とすることが考えられる。その他には、質問パターンと質問文をそれぞれベクトル化し、コサイン類似度を用いて類似度を算出することも可能である。このように、類似度を用いて質問文がどの質問パターンに類似するか算出することで、記憶部に記憶されている質問パターンと同一でなくとも、回答パターンを選択することが可能となる。

回答パターン表示部１０４は、類似度算出部１０３において算出された類似度に基づいて、質問文との間の類似度の高い質問パターンに対する回答パターンをユーザ端末２００−１〜２００−Ｎに表示する。

また、回答パターンとともに、確信度を合せて表示してもよいし、表示しなくともよい。確信度とは、対話サーバにおいて、質問文が記憶部１０１に記憶された質問パターンと同じことを意味しているという自信の程度を示す尺度であり、類似度算出部１０３で算出された類似度を用いてもよい。確信度は、類似度をそのまま用いず、他の方法により（例えば、類似度をコサイン類似度により算出した場合に、確信度をキーワードの一致度で算出するなど）質問文と質問パターンとの一致の程度を評価した上で、算出することも可能である。確信度を表示する場合には、数値で表示してもよいし、その程度をアイコン等で表現して表示してもよい。

図４に、回答パターン表示部１０４がユーザ端末２００−１〜２００−Ｎに対して表示させるインタフェースの一例を示す。なお、この例では、右側にユーザが入力した質問文を示し、左側に対話サーバが選択した回答パターンを示す。

なお、確信度に対して、ある一定の閾値を設定した上で、閾値以上の回答パターンを全て、または上位ｎ件を表示させることも可能である。このように、一定の確信度があることを前提として、複数件の回答パターンを表示させることで、ユーザが求める回答パターンを表示することができる可能性を高めることが可能となる。

また、確信度の上位１つのみを回答パターンとして表示することも可能である。さらに、設定した閾値以上の回答パターンがない場合には、回答パターンの表示を行わない又は「質問を変更してください」など、別の質問を促すような表示を行うことも可能である。これにより、ユーザは、意図した質問に対する回答とは異なる回答パターンが表示されることを避け、不要な混乱を招かずに済むことが可能となる。

＜トレーニングの態様＞
トレーニング部１０５は、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに対して、新しい質問パターンの学習を行うためのインタフェースを提供する。ユーザ端末２００−１〜２００Ｎ又は管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍから質問文が入力されると、質問文取得部１０２は質問文を取得し、類似度算出部１０３は質問パターンとの類似度を算出し、トレーニング部１０５は、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに対して、質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを表示する。このように、管理者端末において、新たな質問パターンの学習を行うに際し、基本的なインタフェースはユーザ端末に提供されるものと同じである。

上述のように、チャット方式を用いて、新たな質問パターンの学習を行うことにより、ユーザと同じ感覚で質問文の入力を行うことが可能となり、入力した質問文に対して正しい回答パターンが表示されるかを試しながら、試行錯誤的に多くの質問パターンを入力することで、効率的な学習が期待できる。また、類似度が高い回答パターンを表示することで、回答パターンが正しい場合には、容易に学習を行うことが可能となる。

図５に、トレーニング部１０５が管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに対して表示させるインタフェースの一例を示す。ユーザ又は管理者が質問文を入力すると、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍには、入力された質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを表示する。

回答パターン表示部１０４では、不適切な回答をしないように、確信度が所定の閾値以下の回答パターンをユーザ端末２００−１〜２００−Ｎに対して表示しない。一方で、トレーニング部１０５では、確信度が閾値を超えるか否かに拘わらず、最も類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを表示させる。その際に確信度も表示させる方がよい。これにより、管理者は、効率的にトレーニング操作を行うことが可能となる。

トレーニング部１０５が表示させるインタフェースには、さらに「登録」や「一覧」といった表示を備えることが可能である。質問文に対する回答パターンが正しい場合には、「登録」といった質問文に対する回答パターンを承認する入力を行うことによって、回答パターンに新たな質問パターンとして関連付けて質問文が記憶部１０１に記憶される。これにより、対話サーバ１００では、簡単な操作により、新たに質問パターン・回答パターンの学習を行うことが可能となり、記憶部１０１に記憶させることが可能となる。

また、トレーニング部１０５に表示された回答パターンが正しくない場合には、その他の回答パターンを表示させる「一覧」を選択することで、その他の回答パターンを表示、選択することが可能となる。このとき、確信度の高い順に回答パターンを表示させることで、ユーザが正しい回答パターンを選択する手間を削減することが可能となる。

図６に、「一覧」を選択したときの回答パターンの表示の具体例を示す。管理者が、「一覧」を選択した際には、対話システムが記憶する回答パターンを確信度の高い順に表示する。図６の例で言えば、確信度の最も高い「住所変更はこちら（ＵＲＬ）からお願いします。」が表示され、以下、確信度の高い順に回答パターンが表示され、管理者は適切な回答パターンを選択することが可能である。なお、一画面に表示できないときは、画面をスクロールさせて続く回答パターンを表示させることが可能である。

さらに、既に登録された回答パターンに質問文に対する適当な回答パターンが存在しない場合には、「入力」を選択し、新たな回答パターンを入力することで、新規に質問パターン・回答パターンの学習を行うことが可能となる。

トレーニング部１０５が表示させるインタフェースは、さらに「保留」といった表示を備えることが可能である。管理者が質問文について、「保留」を選択した場合には、質問文に対する回答パターンの登録をすぐに行わず、保留された質問文の一覧に記憶させておく。そして、後に「保留中」など保留された質問文の一覧を呼び出す操作を行い、回答パターンの登録を行うことが可能である。これにより、今すぐに学習すべき、または学習が可能な項目を迅速に学習させることが可能となる。

図７に、「保留中」が選択された際に、回答パターンの登録が行われていない質問文の一覧を表示した一例を示す。

質問文に対する回答パターンの登録をすぐに行わず「保留」することで、管理者は整理してから改めて回答パターンの登録を行うことが可能となる。また、ユーザから入力された質問文は、管理者不在でも行われることから、自動的に保留中の一覧に記憶させておくことにより、管理者は、ユーザがどのような質問文を入力したのか後に確認し、新たな質問パターン・回答パターンの学習を行うことが可能となる。

＜具体例＞
（ユーザ端末における操作・表示）
本開示の具体的な処理を説明する。ユーザから対話サーバに対して問合せが行われる場合には、ユーザはユーザ端末２００−１〜２００−Ｎを操作し、質問文取得部１０２は、ユーザから入力された質問文を取得する。

類似度算出部１０３は、質問文と記憶部１０１に記憶された質問パターンとの類似度を算出する。例えば、「住所情報を変更したい」という質問文を取得し、記憶部１０１に「住所を変更したい」、「配送先を変更したい」、「パスワードを忘れた」という質問パターンが登録されていたとする。類似度算出部１０３は、質問文と各質問パターンとの類似度を算出し、この場合、それぞれ、0.92、0.70、0.21などのように算出される。

回答パターン表示部１０４は、質問文、質問パターン及び類似度を用いて、確信度を算出する。ここでは、例えば、「住所を変更したい」に対して９８％、「配送先を変更したい」に対して７８％、「パスワードを忘れた」に対して２０％と計算される。また、閾値を６０％としている場合には、「住所を変更したい」及び「配送先を変更したい」の確信度が閾値を超えるため、これに対する回答パターンである「住所変更はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします。」「配送先の変更はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします。」といった表示を確信度の情報とともに、ユーザ端末２００−１〜２００−Ｎに対して表示する。

なお、回答パターンの表示を、上位１つのみとする場合には、上記確信度が閾値を超えたもののうち、最も確信度が高い「住所変更はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします。」のみを表示する。

（トレーニングにおける操作・表示）
トレーニング部１０５は、ユーザ端末２００−１〜２００−Ｎが操作され、質問文が入力された際には、質問文「住所情報を変更したい」と類似度が高い回答パターン「住所変更はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします（確信度９８％）。」を管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに対して表示する。

ここで、質問文に対する回答パターンが正しい場合には、管理者が、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍにおいて、「登録」ボタンの押下といった質問文に対する回答パターンを承認する操作を行うことにより、記憶部１０１に新たな質問パターンが回答パターンに関連付けて登録されることになる。その他、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍでは、その他の回答パターン一覧の表示、正しい回答パターンの入力、回答パターン登録の保留といった操作が可能であるが、それについては以下に述べる。

管理者が対話サーバに対して、新たに学習をさせる場合には、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍを操作し、学習させたい質問パターンを質問文として入力する。例えば、新たに、「退会したい」という質問文を入力することを考える。

記憶部１０１には、質問パターンとして、「住所を変更したい」、「配送先を変更したい」、「パスワードを忘れた」が登録されていたとする。そして、類似度算出部１０３により算出された、それぞれの質問パターンと質問文「退会したい」との類似度が0.11、0.09、0.14であったとする。また、確信度は、それぞれ、１０％、８％、１２％であったとする。

このとき、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍには、質問文「退会したい」に対して、質問パターン「パスワードを忘れた」の類似度が高いため、これに対する回答パターン及び確信度「パスワードの変更はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします（確信度１２％）。」が表示される。

ここで、管理者は、「退会したい」に対して、「パスワードの変更はこちらのリンクからお願いします（確信度１２％）。」が正しい回答パターンではないため、その他の回答パターンを閲覧するため、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍにおいて、「一覧」といったボタンを押下してその他の回答パターンを表示させる。ここでは、「住所の変更はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします（確信度１０％）。」「配送先の変更はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします（確信度８％）。」といった表示が管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに表示されるが、これらも適切な回答パターンではない。

上記のように、質問文「退会したい」に対する適切な回答パターンは記憶部１０１に存在しないため、管理者は、正しい回答パターンとして、「退会手続はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします。」といった入力を行う。これにより、記憶部１０１において、新たな質問パターン・回答パターンである、「退会したい」・「退会手続はこちらのリンク（ＵＲＬ）からお願いします。」といった知識が記憶される。

さらに、管理者は、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍにおいて、「保留」操作を行うことにより、現在表示されている質問文に対する回答パターンの登録を保留させることができる。

上記のように保留された質問文については、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍにおいて、一覧を表示させる操作を行うことで、表示ができる。例えば、「いつ商品が届くか知りたい」「返品したい」「退会したい」といった形で、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに保留された質問文のリストを表示することが可能である。

さらに、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍでは、保留された質問文のリストから、質問文を選択することで、質問文及び確信度の高い回答パターンが表示され、先に示した操作と同じ操作により、質問文に対する回答パターンを学習させることが可能となる。

＜処理の流れ＞
図８は、本開示における対話サーバのユーザが使用する際の処理の流れを示す。

質問文取得部１０２は、ネットワークＮＷを介して、ユーザ端末２００−１〜２００−Ｎから質問文を取得する。質問文は、自然文の形式で取得することが可能である（ステップＳ１）。

類似度算出部１０３は、質問文取得部１０２で取得した質問文に対して、記憶部１０１に登録されている質問パターンと比較し、質問パターンとの類似度を算出する。類似度の算出に際しては、例えば、自然言語処理により計算することが可能である（ステップＳ２）。

回答パターン表示部１０４は、類似度算出部１０３において算出された類似度に基づいて、質問文との間の類似度の高い質問パターンに対する回答パターンをユーザ端末２００−１〜２００−Ｎに表示する（ステップＳ３）。

図９は、本開示における対話サーバのトレーニングの際の処理の流れを示す。

トレーニング部１０５は、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに対して、新しい質問パターンの学習を行うためのインタフェースを提供する。質問文取得部１０２は、ネットワークＮＷを介して、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍから質問文を取得する。質問文は、自然文の形式で取得することが可能である（ステップＳ１）。

類似度算出部１０３は、質問文取得部１０２で取得した質問文に対して、記憶部１０１に登録されている質問パターンと比較し、質問パターンとの類似度を算出する。類似度の算出に際しては、例えば、自然言語処理により計算することが可能である（ステップＳ２）。

トレーニング部１０５は、管理者端末２０１−１〜２０１−Ｍに対して、質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを表示する（ステップＳ４）。

トレーニング部１０５は、質問文と最も類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを承認して、新たな質問パターン・回答パターンとして学習することが可能である。また、回答パターンを一覧表示させ、既登録の回答パターンから質問文に対応する回答パターンを選択することも可能であるし、回答パターンを新規に入力して登録することも可能である。さらに、学習を保留し、後に質問文に対して回答パターンを登録することも可能である。

＜本開示の効果＞
本開示により、管理者は、効率的に質問文を新たな質問パターンとする学習を行うことが可能となる。特に、最も確信度の高い回答パターンが質問文に対する回答パターンとして適当である場合には、それを承認するのみで新たな学習が可能である。仮に、最も確信度の高い回答パターンが適当でない場合であっても、その他の回答パターン一覧から選択をすることで新たな学習が可能となる。また、回答パターン一覧を確信度の順に表示することで、回答パターンの選択を効率化することが可能となる。

次に、管理者は、対話形式により質問文を入力し、それに対して最も確信度の高い回答パターンが表示されることで、ユーザと同じ感覚で新たな学習を行う環境が提供され、ユーザの入力に近い形の質問パターンを学習させることが期待できる。

さらに、質問文に対する回答パターンの選択を保留する機能を導入することで、ユーザが入力した質問文を後にまとめて学習させることが可能となり、効率的な学習を行うことが実現できる。

＜プログラム＞
図１０は、コンピュータ８０１の構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ８０１は、ＣＰＵ８０２、主記憶装置８０３、補助記憶装置８０４、インタフェース８０５を備える。

ここで、対話サーバ１００を構成する各機能を実現するためのプログラムの詳細について説明する。

対話サーバ１００は、コンピュータ８０１に実装される。そして、評価装置１の各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置８０４に記憶されている。ＣＰＵ８０２は、プログラムを補助記憶装置８０４から読み出して主記憶装置８０３に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ８０２は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置８０３に確保する。

当該プログラムは、具体的には、コンピュータ８０１において、回答パターンとそれに対応する質問パターンとを記憶するステップと、ユーザ端末に対話形式のインタフェースを提供し、ユーザ端末により入力された質問文を取得するステップと、取得した質問文と記憶部に記憶している質問パターンとの類似度を算出するステップと、算出された類似度に基づいて、対応する回答パターンをユーザ端末に表示させるステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

なお、補助記憶装置８０４は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース８０５を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ８０１に配信される場合、配信を受けたコンピュータ８０１が当該プログラムを主記憶装置８０３に展開し、上記処理を実行してもよい。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置８０４に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、本開示の実施形態について説明したが、設計上の都合やその他の要因によって必要となる様々な修正や組み合わせは、請求項に記載されている発明や発明の実施形態に記載されている具体例に対応する発明の範囲に含まれるものとする。

１…対話システム、１００…対話サーバ、１０１…記憶部、１０２…質問文取得部、１０３…類似度算出部、１０４…回答パターン表示部、１０５…トレーニング部、２０１−１〜２０１−Ｎ…ユーザ端末、２０２−１〜２０２−Ｍ…管理者端末、８０１…コンピュータ、８０２…ＣＰＵ、８０３…主記憶装置、８０４…補助記憶装置、８０５…インタフェース、ＮＷ…ネットワーク

Claims (8)

1. 既登録の質問パターン及びそれに対する回答パターンをもとに質問回答を行う対話サーバであって、
   回答パターンとそれに対応する質問パターンとを記憶する記憶部と、
   ユーザ端末に対話形式のインタフェースを提供し、ユーザ端末により入力された質問文を取得する質問文取得部と、
   前記取得した質問文と記憶部に記憶している前記質問パターンとの類似度を算出する類似度算出部と、
   前記算出された類似度に基づいて、対応する回答パターンをユーザ端末に表示させる回答パターン表示部と、
   管理者端末に対話形式のインタフェースを提供し、前記管理者端末により入力された質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを、前記管理者端末に表示させ、表示された回答パターンの承認、または、別の回答パターンの選択により、入力された質問文を新たな質問パターンとして、承認または選択された回答パターンに関連付けて記憶させ学習を行うトレーニング部と、を備える対話サーバ。
2. 前記トレーニング部は、前記別の回答パターンの選択において、確信度が高い順に複数の回答パターンを表示させ選択させることを特徴とする、請求項１に記載の対話サーバ。
3. 前記トレーニング部は、さらに回答パターンの確信度を表示させることを特徴とする、請求項１から請求項２のいずれか一項に記載の対話サーバ。
4. 前記回答パターン表示部は、所定の閾値以上の確信度の回答パターンをユーザ端末に表示させ、
   前記トレーニング部は、前記閾値にかかわらず、管理者端末に最も類似度の高い回答パターンを表示させることを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の対話サーバ。
5. 前記類似度算出部は、前記質問文と前記質問パターンとに自然言語処理を行うことで、前記類似度を算出することを特徴とする、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の対話サーバ。
6. 前記トレーニング部は、さらに回答パターンの承認または別の回答パターンの選択を保留し、入力された質問文を記憶させることを特徴とする、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の対話サーバ。
7. 既登録の質問パターン及びそれに対する回答パターンをもとに質問回答を行う対話方法であって、
   回答パターンとそれに対応する質問パターンとを記憶するステップと、
   ユーザ端末に対話形式のインタフェースを提供し、ユーザ端末により入力された質問文を取得するステップと、
   前記取得した質問文と記憶部に記憶している前記質問パターンとの類似度を算出するステップと、
   前記算出された類似度に基づいて、対応する回答パターンをユーザ端末に表示させるステップと、
   管理者端末に対話形式のインタフェースを提供し、前記管理者端末により入力された質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを、前記管理者端末に表示させ、表示された回答パターンの承認、または、別の回答パターンの選択により、入力された質問文を新たな質問パターンとして、承認または選択された回答パターンに関連付けて記憶させ学習を行うステップと、を備える対話方法。
8. 既登録の質問パターン及びそれに対する回答パターンをもとに質問回答を行う対話プログラムであって、
   回答パターンとそれに対応する質問パターンとを記憶するステップと、
   ユーザ端末に対話形式のインタフェースを提供し、ユーザ端末により入力された質問文を取得するステップと、
   前記取得した質問文と記憶部に記憶している前記質問パターンとの類似度を算出するステップと、
   前記算出された類似度に基づいて、対応する回答パターンをユーザ端末に表示させるステップと、
   管理者端末に対話形式のインタフェースを提供し、前記管理者端末により入力された質問文と類似度が高い質問パターンに対応する回答パターンを、前記管理者端末に表示させ、表示された回答パターンの承認、または、別の回答パターンの選択により、入力された質問文を新たな質問パターンとして、承認または選択された回答パターンに関連付けて記憶させ学習を行うステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする対話プログラム。

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