JP6678710B2 - 自己学習自然言語理解を伴うダイアログ・システム - Google Patents
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Description
− ユーザ履歴から特定されたダイアログの頻度(それがより頻繁である場合には、このユーザの確信性はより高くなるであろう)
− その他のユーザとの間でのユーザ・フィードバックの整合性(ユーザ・フィードバックのうちのほとんどが、その他のユーザとは異なる場合には、このユーザの確信性は低くなる)
− 個々のユーザに関するユーザ・フィードバックの整合性(ユーザ・フィードバックが前の確認ダイアログに対して整合していない場合には、このユーザの確信性は低くなる)
− ユーザ発話上のパラ言語情報(ユーザ・スピーチ上のパラ言語情報、たとえば、調子、声量、無音区間が異常として分類される場合には、このユーザの確信性は低くなる)
− その他のフィードバックとの間でのフィードバックの整合性(着目されているフィードバックが、その他のフィードバックのうちのほとんどとの間で不整合である場合には、このタプルの確信性はより低くなるであろう)
Claims (18)
- ユーザによるユーザ入力を受け取るためのテキスト入力方法およびサーバと通信するように構成されている第1の自然言語理解(NLU)モデルと共に構成され、前記ユーザ入力は、前記ユーザによってタイプされたテキスト入力または前記ユーザによって話されたユーザ・スピーチから入手された自動スピーチ認識(ASR)出力のうちの少なくとも1つを含む、クライアント・デバイスと、第2のNLUモデルを含むサーバとを含むダイアログ・システムのための方法であって、前記第1のNLUモデルは、前記ユーザが行いたいことを表すダイアログ行為と、前記ダイアログ行為を前記ユーザが示す際に前記ユーザによって述べられると予想される、前記ユーザ入力の部分的なワードまたは全体的なワードであるチャンクとが対応付けられたシードを含み、前記第1のNLUモデルと前記第2のNLUモデルとが異なり、前記方法は、
前記クライアント・デバイスが、前記ユーザ入力に前記第1のNLUモデルを適用してNLU結果としてダイアログ行為を特定するステップと、
前記クライアント・デバイスが、前記ユーザ入力に対して前記第2のNLUモデルを適用して前記ユーザ入力のNLU結果のダイアログ行為を得るために前記サーバにアクセスするステップと、
前記クライアント・デバイスが、前記ダイアログ・システムが行うアクションであるシステム・アクション、前記システム・アクションの後の予想されるダイアログ行為、および前記ダイアログ行為に対応する状態遷移ルールを含むダイアログ・シナリオに基づいてシステム・アクションを実行するステップと
を含み、
前記クライアント・デバイスは、前記サーバにアクセスするステップを、前記ダイアログ・シナリオおよび現在のダイアログ状態から、特定したダイアログ行為を有していない前記ユーザ入力におけるフレーズの数がしきい値以上であり、かつ、前記ユーザによって述べられると予想されているが実際には述べられていないダイアログ行為の数がしきい値以上である場合に実施する方法。 - 前記クライアント・デバイスが、前記クライアント・デバイスのNLU結果におけるダイアログ行為を、前記サーバのNLU結果におけるダイアログ行為と比較するステップと、
前記クライアント・デバイスが、前記比較するステップにおいて矛盾しているダイアログ行為が見つかった場合、より低い確信性スコアを有する矛盾しているダイアログ行為を破棄するステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記クライアント・デバイスが、
第1のしきい値よりも高い確信性スコアを有している前記クライアント・デバイスのNLU結果を採用し、
前記NLU結果が、前記第1のしきい値よりも低い確信性スコア、および第2のしきい値よりも高い確信性スコアを有している場合、前記NLU結果のダイアログ行為が正しいかどうかを前記ユーザに確認するための確認ダイアログを提示し、
前記NLU結果が、前記第2のしきい値よりも低い確信性スコアを有している場合、前記NLU結果を破棄するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記クライアント・デバイスが、前記クライアント・デバイスのNLU結果のダイアログ行為が、2つのチャンクが類似するほど前記2つのチャンクが近くに配置される空間であるセマンティック空間から得られた場合、前記NLU結果を前記ユーザに確認するための確認ダイアログを提示し、前記シードから得られた場合、前記NLU結果を採用するステップと、
前記クライアント・デバイスが、前記サーバのNLU結果においてダイアログ行為が得られた場合、前記NLU結果を前記ユーザに確認するための確認ダイアログを提示し、前記クライアント・デバイスのNLU結果からダイアログ行為が得られた場合、前記NLU結果を採用するステップと、
前記クライアント・デバイスが、ダイアログ行為と前記ダイアログ行為のチャンクとの間における関係がどれぐらい強いかを示す関連性値を更新することが許可されている場合、前記NLU結果を前記ユーザに確認するための確認ダイアログを提示し、前記関連性値を更新することが許可されていない場合、前記NLU結果を採用するステップと、のうち少なくとも1を含む、請求項3に記載の方法。 - 前記サーバが、前記確認ダイアログに対するユーザ入力の情報を前記クライアント・デバイスから受信するステップと、
前記サーバが、所定のアルゴリズムを用いて前記ユーザ入力の前記ダイアログ行為が正しいことを示す肯定、正しくないことを示す否定、またはその他に分類するステップと、
前記サーバが、前記分類の結果が肯定である場合は肯定的なフィードバックを有し、前記分類の結果が否定である場合は否定的なフィードバックを有するフィードバック・タプルを生成するステップと、
前記クライアント・デバイスが、肯定的なフィードバックに関連付けられている前記フィードバック・タプルに関して、前記ダイアログ行為の肯定的なフィードバック値をインクリメントするステップと、
前記クライアント・デバイスが、否定的なフィードバックに関連付けられている前記フィードバック・タプルに関して、前記ダイアログ行為の否定的なフィードバック値をインクリメントするステップと、
前記クライアント・デバイスが、ダイアログ行為と前記ダイアログ行為のチャンクとの間における関係がどれぐらい強いかを示す関連性値を、前記否定的なフィードバック値に対する前記肯定的なフィードバック値の比率として計算するステップとを含む、請求項3に記載の方法。 - 前記確認ダイアログを提示する前記ステップが、
前記クライアントおよび前記サーバのうちの少なくとも1つから、前記確認ダイアログへの応答に基づいて確信性スコアを評価するステップを含み、
前記肯定的なフィードバックおよび前記否定的なフィードバックの前記インクリメントの値が、前記確信性スコアに基づいて特定される、請求項5に記載の方法。 - 前記サーバにおいて、前記クライアント・デバイスからのフィードバックを収集するステップと、
前記サーバにおいて、NLU更新情報を生成するステップと、
前記サーバが、前記NLU更新情報を前記クライアント・デバイスに提供するステップと、
前記クライアント・デバイスが、前記NLU更新情報から前記第1のNLUモデルを更新するステップとをさらに含み、更新する前記ステップが、
更新する前記ステップを前記クライアント・デバイスにおいて実行し、それによって、前記NLU更新情報を適用することからのテスト・データ上でのNLU精度をチェックすることを通じて前記NLU精度の劣化が防止されるステップを含む、
請求項3に記載の方法。 - 前記クライアント・デバイスが、前記ユーザ入力に対して前記第2のNLUモデルを使用することによる前記サーバのNLU結果を前記サーバから受信するステップと、
前記クライアント・デバイスが、前記受信したNLU結果を前記第1のNLUモデルに登録し、それによって前記第1のNLUモデルが、前記ユーザ入力に応答して前記サーバにアクセスすることなく前記NLU結果を出力するように構成されるステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記シードには、ダイアログ行為と前記ダイアログ行為のチャンクとの間における関係がどれぐらい強いかを示す関連性値が含まれ、
前記第1のNLUモデルおよび前記第2のNLUモデルが、有限状態トランスデューサ(FST)ベースのアルゴリズムから生成され、前記アルゴリズムでは、前記クライアント・デバイスは、前記ユーザ入力内のフレーズの各々の重みを、前記シードの関連性値とフレーズ内のワードの数とから算出し、前記ユーザ入力を構成するフレーズの組合せを示す経路のうち、経路内のフレーズの重みの合計が最小となる経路を探索し、探索した経路における重みを有するフレーズをダイアログ行為として特定する、請求項1に記載の方法。 - 前記クライアント・デバイスは、前記ユーザ入力内のフレーズの各々の重みを計算する際、フレーズが前記シード内のチャンクと一致する場合、前記チャンクに関係付けられている関連性値を用い、フレーズが前記シード内のチャンクと一致しない場合、2つのチャンクが類似するほど前記2つのチャンクが近くに配置される空間であるセマンティック空間における前記フレーズと最も近いチャンクとの距離が事前に定義されたしきい値より小さい場合、前記チャンクに関係付けられている関連性値を用いる、請求項9に記載の方法。
- 前記クライアント・デバイスは、前記関連性値を更新することを許可するか否かを示す固定フラグと、前記関連性値を更新した回数を計数するための得票数とを記憶し、前記シードの関連性値が第1の関連性しきい値より小さい、または、第2の関連性しきい値より大きい場合、かつ、前記関連性値の得票数がしきい値より大きい場合、前記関連性値の固定フラグを更新を許可しないことを示す値に変更する、請求項9に記載の方法。
- 前記第1のNLUモデルおよび前記第2のNLUモデルが、マシン学習を利用するシーケンス・ラベリング方法を実施するように構成されているトレーニング・アルゴリズムから生成され、
前記第1のNLUモデルおよび前記第2のNLUモデルが、センテンスと、前記センテンス内のそれぞれのワードおよびそれぞれのセンテンスのうちの少なくとも1つに関する関連付けられているダイアログ行為とを含むトレーニング・データを使用することによってトレーニングされる、請求項1に記載の方法。 - 特定されたダイアログ行為が正しいかどうかをユーザに確認するための確認ダイアログを提供するステップと、
NLUアルゴリズム・トレーニングのために前記トレーニング・データに加えられる、前記確認ダイアログへの応答に基づくフィードバック・トレーニング・データを作成するステップとをさらに含み、前記フィードバック・トレーニング・データを作成する前記ステップが、
前記確認ダイアログへの前記応答が肯定的である場合、対応するフレーズを、前記特定されたダイアログ行為でラベル付けするステップと、
前記確認ダイアログへの前記応答が否定的である場合、前記対応するフレーズを、前記特定されたダイアログ行為を生成しないようにラベル付けするステップとを含む、
請求項12に記載の方法。 - 前記テキスト入力が、コンフュージョン・ネットワークへ変換されるセンテンス入力の1つまたは複数の候補を含み、前記方法が、
前記コンフュージョン・ネットワークを、アークの重みがワードの確信性に基づいて特定される第1のFSTへ変換するステップと、
ダイアログ行為/チャンク情報を、ワード入力を受け取ってダイアログ行為を出力する第2のFSTへ変換するステップとをさらに含み、
前記サーバにアクセスするステップが、前記テキスト入力から得られた前記第1のFSTと、前記ダイアログ行為/チャンク情報から得られた前記第2のFSTとを合成するステップを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記マシン学習アルゴリズムが、ワードの1つまたは複数の候補を含む入力を受け取って前記入力に対応するダイアログ行為を出力するように構成されているリカレント・ニューラル・ネットワーク(RNN)である、請求項12に記載の方法。
- 前記第1のNLUモデルおよび前記第2のNLUモデルが、有限状態トランスデューサ(FST)ベースのアルゴリズムと、シーケンス・ラベル付けアルゴリズムとの組合せであるNLUアルゴリズムに関連付けられている、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のNLUモデルおよび前記第2のNLUモデルのそれぞれが、ダイアログ行為を理解できるときに用いられるノーマルNLUと、ダイアログ行為を理解できないときに用いられるアウトオブトピックNLUとを含み、前記アウトオブトピックNLUが、ダイアログ・コーパスによってトレーニングされ、
ダイアログ履歴情報および前記ユーザ入力のうちの少なくとも1つを受け取り、
前記ノーマルNLUおよび前記アウトオブトピックNLUがシステム発話を出力するように構成されており、前記アウトオブトピックNLUの確信性スコアが、前記ノーマルNLUの確信性スコアよりも大きい場合、前記アウトオブトピックNLUによって出力された前記システム発話が採用される、請求項1に記載の方法。 - 前記アウトオブトピックNLUが、前記アウトオブトピックNLUからのそれぞれのシステム・センテンスの出力確率に基づいて前記システム発話の事前に定義されたリスト内で1つの確信を持てるシステム発話を選ぶように構成されている、請求項17に記載の方法。
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