JP6731513B1 - Chat management method, chat system, future intention prediction server device, answer generation server device, and program - Google Patents

Chat management method, chat system, future intention prediction server device, answer generation server device, and program Download PDF

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Abstract

【課題】例えば一連の複数の質問が投げかけられるような状況において、ユーザーの未来の意図に応じた答弁を自動的に生成することのできるチャット管理方法を提供する。【解決手段】第１過程において、端末装置側で質問を受け付ける。第２過程において、装置が、前記質問に対応する現在意図を推論する。第３過程において、装置が、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴を予め記憶しておき、過去の意図の履歴と未来意図との関係とを参照することによって、前記現在意図と記憶しておいた前記過去の履歴とに基づいて、未来意図を予測する。第４過程において、装置が、前記現在意図と、予測された前記未来意図とに基づいて答弁を生成する。第５過程において、前記端末装置が、生成された前記答弁を出力する。【選択図】図１PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a chat management method capable of automatically generating an answer according to a user's future intention in a situation where a series of plural questions are asked. SOLUTION: In a first process, a terminal device side accepts a question. In the second step, the device infers the current intent corresponding to the question. In the third step, the device stores in advance a history of past intentions associated with the terminal device, and stores the current intention by referring to a history of past intentions and a relationship between future intentions. The future intention is predicted based on the saved past history. In the fourth step, the device generates an answer based on the present intention and the predicted future intention. In a fifth step, the terminal device outputs the generated reply. [Selection diagram] Figure 1

Description

本発明は、チャット管理方法、チャットシステム、未来意図予測サーバー装置、答弁生成サーバー装置、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a chat management method, a chat system, a future intention prediction server device, an answer generation server device, and a program.

いわゆるチャットボットを用いた自動応答のシステムが広く利用され始めている。チャットボットシステムは、ユーザー等が操作する端末装置からの質問に応じて、その質問への答弁を自動的に生成し、端末装置に返すものである。ここで、質問や答弁は、例えばテキストデータの形態をとる。チャットボットシステムは、様々な質問に対応するためのデータを予め記憶している。一例として、チャットボットシステムは、機械学習の技術を用いて予め構築した学習モデルを備えている。このようなチャットボットシステムは、端末装置から送られた質問に対して、機械学習済みの学習モデルを適用することによって、答弁を生成する。 An automatic response system using a so-called chatbot has begun to be widely used. The chatbot system automatically generates a reply to a question in response to a question from a terminal device operated by a user or the like and returns the answer to the terminal device. Here, the question and the answer take the form of text data, for example. The chatbot system stores in advance data for responding to various questions. As an example, the chatbot system includes a learning model pre-built using a machine learning technique. Such a chatbot system generates an answer by applying a machine-learned learning model to a question sent from a terminal device.

例えば、特許文献１には、次のような推論エンジン部を備える自動応答サーバー装置が記載されている。即ち、推論エンジン部は、端末装置から送信された入力解釈用知識データを用いて、応答断片を推定し、推定された応答断片に対応する応答用知識データを記憶部から読み出すことによって、応答を出力する。 For example, Patent Document 1 describes an automatic response server device including the following inference engine unit. That is, the inference engine unit estimates a response fragment by using the input interpretation knowledge data transmitted from the terminal device, and reads the response knowledge data corresponding to the estimated response fragment from the storage unit to obtain the response. Output.

また、特許文献１の段落００６０から００６３には、分野ツリーの構成について記載されている。即ち、特許文献１では、階層構成を有する分野ツリーについて述べられている。この技術では、機械学習のためのデータ（チャットパターンのプロトタイプ）を、分野ツリー上のノードに関連付けている。 Further, paragraphs 0060 to 0063 of Patent Document 1 describe the structure of the field tree. That is, Patent Document 1 describes a field tree having a hierarchical structure. In this technique, machine learning data (chat pattern prototype) is associated with a node on a domain tree.

特許第６２１８０５７号公報Japanese Patent No. 6218057

以上のような従来技術では、チャットボットシステムは、必ずしもユーザーが望む最適な答弁を生成できるわけではない。一般的に、チャットボットシステムは、端末装置等から送られる質問に対して、応答を生成する。即ち、「質問→応答」のシーケンスが実行される。このシーケンスは、複数回繰り返されてもよい。その結果、「質問→応答→質問→応答→質問→応答→・・・」といったシーケンスが実行される。 In the above-described conventional techniques, the chatbot system cannot always generate the optimum answer desired by the user. Generally, a chatbot system generates a response to a question sent from a terminal device or the like. That is, the sequence of “question→answer” is executed. This sequence may be repeated multiple times. As a result, the sequence of “question→response→question→response→question→response→...” Is executed.

しかしながら、従来技術では、チャットボットシステムは、直近の質問のみに応じた答弁を生成する。つまり、従来技術では、チャットボットシステムは、一連のシーケンスにおける質問の意図の連鎖（推移）に応じた答弁を生成することはない。また、従来技術では、チャットボットシステムは、ユーザーの未来の意図（現在投げかけられている質問よりも時間的に後の質問の意図）に応じた答弁を生成することはない。しかしながら、このようなユーザーの未来の意図に応じた答弁をチャットボットシステムが生成するようにしたほうが、ユーザーにとっては便利である。 However, in the prior art, the chatbot system generates an answer only for the most recent question. That is, in the related art, the chatbot system does not generate an answer according to the chain (transition) of the intention of the question in the series of sequences. Further, in the related art, the chatbot system does not generate a reply according to the user's future intention (the intention of the question that is later in time than the question currently being posed). However, it is more convenient for the user to have the chatbot system generate an answer according to the user's future intention.

この発明は、上記のような事情を考慮して為されたものである。即ち、この発明は、例えば一連の複数の質問が投げかけられるような状況において、ユーザーの未来の意図に応じた答弁を自動的に生成することのできるチャット管理方法、チャットシステム、未来意図予測サーバー装置、答弁生成サーバー装置、およびプログラムを提供しようとするものである。 The present invention has been made in consideration of the above circumstances. That is, the present invention is, for example, a chat management method, a chat system, and a future intention prediction server device capable of automatically generating an answer according to a user's future intention in a situation where a series of multiple questions are posed. , An answer generation server device, and a program.

［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様によるチャット管理方法は、端末装置側で質問を受け付ける第１過程と、装置が、前記質問に対応する現在意図を推論する第２過程と、装置が、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴を予め記憶しておき、過去の意図の履歴と未来意図との関係とを参照することによって、前記現在意図と記憶しておいた前記過去の履歴とに基づいて、未来意図を予測する第３過程と、装置が、前記現在意図と、予測された前記未来意図とに基づいて答弁を生成する第４過程と、前記端末装置が、生成された前記答弁を出力する第５過程と、を含む。 [1] To solve the above problems, a chat management method according to an aspect of the present invention includes a first step of accepting a question on a terminal device side and a second step of allowing the device to infer a current intention corresponding to the question. And a device previously stores a history of past intentions associated with the terminal device, and stores the current intention by referring to a history of past intentions and a relationship between future intentions. A third step of predicting a future intention based on the past history; a fourth step in which the device generates an answer based on the present intention and the predicted future intention; and the terminal device. And a fifth step of outputting the generated answer valve.

［２］また、本発明の一態様は、上記のチャット管理方法において、前記第３過程において、前記未来意図を予測する際に、複数の系統の未来意図を予測し、前記第４過程において、答弁を生成する際に、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択して選択された系統の未来意図についての答弁を生成し、または、前記複数の系統の未来意図のそれぞれについての答弁を生成する、ことを特徴とするものである。 [2] Further, according to an aspect of the present invention, in the chat management method described above, when predicting the future intention in the third step, future intentions of a plurality of systems are predicted, and in the fourth step, When generating an answer, one or more of the future intentions of the plurality of systems is selected to generate an answer about the future intention of the selected system, or each of the future intentions of the plurality of systems is generated. It is characterized by generating an answer for.

［３］また、本発明の一態様は、上記のチャット管理方法において、前記第３過程において、前記未来意図を予測する際に、当該未来意図の確率値をも算出し、前記第４過程において、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択する際に、算出された前記確率値に基づく選択を行う、ことを特徴とするものである。 [3] Further, according to an aspect of the present invention, in the chat management method, in the third step, when predicting the future intention, a probability value of the future intention is also calculated, and in the fourth step. When selecting one or more of the future intentions of the plurality of systems, selection based on the calculated probability value is performed.

［４］また、本発明の一態様は、上記のチャット管理方法において、前記第１過程において、前記端末装置は、テキストデータによる質問の入力を受け付けるものであり、前記第５過程において、前記端末装置は、テキストデータを画面に表示する形で前記答弁を出力するものである、ことを特徴とする。 [4] Another aspect of the present invention is the chat management method described above, wherein in the first step, the terminal device receives an input of a question by text data, and in the fifth step, the terminal device. The device is characterized by outputting the answer in the form of displaying text data on a screen.

［５］また、本発明の一態様は、上記のチャット管理方法において、前記第１過程において、前記端末装置は、音声データによる質問の入力を受け付けるものであり、前記第５過程において、前記端末装置は、音声データを音声として出力する形で前記答弁を出力するものである、ことを特徴とする。 [5] Another aspect of the present invention is the chat management method described above, wherein in the first step, the terminal device receives an input of a question by voice data, and in the fifth step, the terminal is used. The device is characterized by outputting the answer in the form of outputting voice data as voice.

［６］また、本発明の一態様は、上記のチャット管理方法において、前記第３過程において、前記現在意図を、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴の一部として記憶手段に書き込む、ことを特徴とするものである。 [6] Another aspect of the present invention is the chat management method described above, wherein in the third step, the present intention is written in a storage unit as a part of a history of past intentions associated with the terminal device. It is characterized by that.

［７］また、本発明の一態様は、チャットサーバー装置と、意図推論サーバー装置と、未来意図予測サーバー装置と、答弁生成サーバー装置とを含んで構成されるチャットシステムであって、前記チャットサーバー装置は、外部から質問を受信し、受信した前記質問を前記意図推論サーバー装置に対して送信し、前記意図推論サーバー装置から前記質問に対応する現在意図を受信し、受信した前記現在意図を前記未来意図予測サーバー装置に送信し、前記未来意図予測サーバー装置から前記現在意図に基づいて予測された未来意図を受信し、前記現在意図および前記未来意図を含む答弁生成依頼を前記答弁生成サーバー装置に送信し、前記答弁生成サーバー装置から前記答弁生成依頼に対応する答弁を受信し、前記答弁を外部に送信するものであり、前記意図推論サーバー装置は、前記チャットサーバー装置から送信された前記質問に対応する前記現在意図を推論して、前記チャットサーバー装置に前記現在意図を送信するものであり、前記未来意図予測サーバー装置は、予め記憶された過去の意図の履歴と、前記チャットサーバー装置から受信した前記現在意図に基づいて、前記未来意図を予測し、予測された前記未来意図を前記チャットサーバー装置に送信するものであり、前記答弁生成サーバー装置は、チャットサーバー装置から前記答弁生成依頼を受信し、前記答弁生成依頼に含まれる前記現在意図と前記未来意図とに基づいて、前記質問への答弁を生成し、生成された前記答弁を前記チャットサーバー装置に送信するものである。 [7] Another aspect of the present invention is a chat system including a chat server device, an intention inference server device, a future intention prediction server device, and an answer generation server device. The apparatus receives a question from the outside, sends the received question to the inference reasoning server apparatus, receives a current intention corresponding to the question from the intention inference server apparatus, and receives the received current intention. Sending to a future intention prediction server device, receiving a future intention predicted based on the present intention from the future intention prediction server device, and a reply generation request including the present intention and the future intention to the reply generation server device. It transmits, receives the answer corresponding to the answer generation request from the answer generation server device, and transmits the answer to the outside, the intention inference server device, in response to the question transmitted from the chat server device. The current intention is transmitted to the chat server device by inferring the corresponding present intention, and the future intention prediction server device receives the history of past intentions stored in advance and the chat server device from the chat server device. The future intention is predicted based on the present intention, and the predicted future intention is transmitted to the chat server device, and the answer generation server device receives the answer generation request from the chat server device. However, the answer to the question is generated based on the present intention and the future intention included in the answer generation request, and the generated answer is transmitted to the chat server device.

［８］また、本発明の一態様は、上記のチャットシステムにおいて、前記チャットサーバー装置が前記答弁生成サーバー装置に送信する前記答弁生成依頼には、前記現在意図および前記未来意図に加えて、前記質問をも含むものであり、前記答弁生成サーバー装置は、前記現在意図と前記未来意図とに加えて、前記質問にも基づいて、前記質問への答弁を生成する、ものである。 [8] Further, according to an aspect of the present invention, in the chat system, the answer generation request transmitted from the chat server device to the answer generation server device includes the present intention and the future intention in addition to the present intention. It also includes a question, and the answer generation server device generates an answer to the question based on the question in addition to the present intention and the future intention.

［９］また、本発明の一態様は、上記のチャットシステムにおいて、前記未来意図予測サーバー装置は、前記未来意図を予測する際に、複数の系統の未来意図を予測するものであり、前記答弁生成サーバー装置は、前記答弁を生成する際に、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択して選択された系統の未来意図についての答弁を生成し、または、前記複数の系統の未来意図のそれぞれについての答弁を生成する、ものである。 [9] Further, according to an aspect of the present invention, in the chat system, the future intention prediction server device predicts future intentions of a plurality of systems when predicting the future intention. When generating the reply, the generation server device selects one or more of the future intentions of the plurality of systems and generates a reply about the future intention of the selected system, or It is to generate an answer for each of the future intentions of the system.

［１０］また、本発明の一態様は、上記のチャットシステムにおいて、前記未来意図予測サーバー装置は、前記未来意図を予測する際に、当該未来意図の確率値をも算出し、前記答弁生成サーバー装置は、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択する際に、算出された前記確率値に基づく選択を行う、ものである。 [10] Further, according to an aspect of the present invention, in the chat system, the future intention prediction server device also calculates a probability value of the future intention when predicting the future intention, and the answer generation server. The apparatus is configured to make a selection based on the calculated probability value when selecting one or a plurality of future intentions of the plurality of systems.

［１１］また、本発明の一態様は、上記のチャットシステムにおいて、前記未来意図予測サーバー装置は、意図の履歴を記憶する個別履歴管理部と、意図の履歴の推移と、前記意図の履歴の推移に関連付けられる未来意図の候補とを記憶する意図履歴データ管理部と、前記チャットサーバー装置から受信した前記現在意図を、前記意図の履歴の一部として前記個別履歴管理部に書き込むとともに、前記個別履歴管理部に記憶された前記意図の履歴と、前記現在意図とに基づいて、前記意図履歴データ管理部を参照することにより、前記意図の履歴の推移に関連付けられた前記未来意図を前記意図履歴データ管理部から読み出し、当該未来意図を、予測された前記未来意図を出力する未来意図予測部と、を含んで構成されるものである。 [11] Further, according to an aspect of the present invention, in the above chat system, the future intention prediction server device includes an individual history management unit that stores a history of intentions, a transition of history of intentions, and a history of the history of intentions. An intention history data management unit that stores a future intention candidate associated with a transition, and the current intention received from the chat server device are written to the individual history management unit as a part of the history of the intention and the individual By referring to the intention history data management unit based on the history of the intention stored in the history management unit and the current intention, the future intention associated with the transition of the history of the intention is defined as the intention history. The future intention prediction unit reads out the future intention from the data management unit and outputs the predicted future intention.

［１２］また、本発明の一態様は、チャットシステムにおける質問に対応する意図の履歴を記憶する個別履歴管理部と、意図の履歴の推移と、前記意図の履歴の推移に関連付けられる未来意図の候補とを記憶する意図履歴データ管理部と、外部から受信した現在意図を、前記意図の履歴の一部として前記個別履歴管理部に書き込むとともに、前記個別履歴管理部に記憶された前記意図の履歴と、前記現在意図とに基づいて、前記意図履歴データ管理部を参照することにより、前記意図の履歴の推移に関連付けられた前記未来意図を前記意図履歴データ管理部から読み出し、当該未来意図を、予測された前記未来意図として出力する未来意図予測部と、を含む未来意図予測サーバー装置である。 [12] Further, according to an aspect of the present invention, an individual history management unit that stores a history of intentions corresponding to questions in a chat system, a history of intentions, and a future intention associated with the history of intentions are stored. An intention history data management unit that stores candidates and a current intention received from the outside are written in the individual history management unit as a part of the history of the intention, and the history of the intention stored in the individual history management unit Based on the present intention, by referring to the intention history data management unit, the future intention associated with the transition of the history of the intention is read from the intention history data management unit, and the future intention, It is a future intention prediction server device including a future intention prediction unit that outputs the predicted future intention.

［１３］また、本発明の一態様は、チャットシステムにおける質問に対応する意図である現在意図と、前記意図の過去の履歴に基づいて予測された意図である未来意図とに基づいて、前記質問に対応する答弁を生成するためのデータを管理する答弁データ管理部と、外部から受信された前記現在意図および前記未来意図に基づいて、前記答弁データ管理部を参照することによって答弁を生成し出力する答弁生成部と、を具備する答弁生成サーバー装置である。 [13] Further, according to an aspect of the present invention, the question is based on a present intention, which is an intention corresponding to a question in a chat system, and a future intention, which is an intention predicted based on a past history of the intention. A response data management unit that manages data for generating a response, and based on the current intention and the future intention received from the outside, generates and outputs a response by referring to the response data management unit. And an answer reply generation server device.

［１４］また、本発明の一態様は、端末装置側で質問を受け付ける第１過程と、装置が、前記質問に対応する現在意図を推論する第２過程と、装置が、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴を予め記憶しておき、過去の意図の履歴と未来意図との関係とを参照することによって、前記現在意図と記憶しておいた前記過去の履歴とに基づいて、未来意図を予測する第３過程と、装置が、前記現在意図と、予測された前記未来意図とに基づいて答弁を生成する第４過程と、前記端末装置が、生成された前記答弁を出力する第５過程と、の処理をコンピューターに実行させるプログラムである。 [14] Further, according to one aspect of the present invention, a first step of accepting a question on the terminal device side, a second step of the device inferring a current intention corresponding to the question, and a device associated with the terminal device. A history of past intentions is stored in advance, and by referring to the relationship between the history of past intentions and future intentions, the future based on the present intentions and the stored past history is stored. A third step of predicting an intention, a fourth step in which the device generates an answer based on the present intention and the predicted future intention, and a step in which the terminal device outputs the generated answer. It is a program that causes a computer to execute the processing of 5 steps.

［１５］また、本発明の一態様は、チャットシステムにおける質問に対応する意図の履歴を記憶する個別履歴管理部と、意図の履歴の推移と、前記意図の履歴の推移に関連付けられる未来意図の候補とを記憶する意図履歴データ管理部と、外部から受信した現在意図を、前記意図の履歴の一部として前記個別履歴管理部に書き込むとともに、前記個別履歴管理部に記憶された前記意図の履歴と、前記現在意図とに基づいて、前記意図履歴データ管理部を参照することにより、前記意図の履歴の推移に関連付けられた前記未来意図を前記意図履歴データ管理部から読み出し、当該未来意図を、予測された前記未来意図として出力する未来意図予測部と、を含む未来意図予測サーバー装置としてコンピューターを機能させるためのプログラムである。 [15] Further, according to one aspect of the present invention, an individual history management unit that stores a history of intentions corresponding to questions in a chat system, a history of intentions, and a future intention associated with the history of intentions are stored. An intention history data management unit that stores candidates and a current intention received from the outside are written in the individual history management unit as a part of the history of the intention, and the history of the intention stored in the individual history management unit Based on the present intention, by referring to the intention history data management unit, the future intention associated with the transition of the history of the intention is read from the intention history data management unit, and the future intention, A program for causing a computer to function as a future intention prediction server device including a future intention prediction unit that outputs the predicted future intention.

［１６］また、本発明の一態様は、チャットシステムにおける質問に対応する意図である現在意図と、前記意図の過去の履歴に基づいて予測された意図である未来意図とに基づいて、前記質問に対応する答弁を生成するためのデータを管理する答弁データ管理部と、外部から受信された前記現在意図および前記未来意図に基づいて、前記答弁データ管理部を参照することによって答弁を生成し出力する答弁生成部と、を具備する答弁生成サーバー装置としてコンピューターを機能させるためのプログラムである。 [16] Further, according to an aspect of the present invention, the question is based on a present intention, which is an intention corresponding to a question in a chat system, and a future intention, which is a predicted intention based on a past history of the intention. A response data management unit that manages data for generating a response, and based on the current intention and the future intention received from the outside, generates and outputs a response by referring to the response data management unit. Is a program for causing a computer to function as an answer generation server device including an answer generation unit.

本発明によれば、チャットシステムは、現在の質問に対応するだけでなく、予測される未来の意図にも対応する答弁を生成することができる。 According to the present invention, the chat system can generate an answer not only for the current question, but also for the expected future intent.

本発明の実施形態によるチャットシステムの概略構成と、システムが動作する際に手順の概略を示す構成図である。1 is a configuration diagram showing a schematic configuration of a chat system according to an embodiment of the present invention and an outline of a procedure when the system operates. 同実施形態による端末装置の概略機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram showing a schematic functional structure of a terminal unit by the embodiment. 同実施形態によるチャットサーバー装置の概略機能構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic functional configuration of a chat server device according to the same embodiment. 同実施形態による意図推論サーバー装置の概略機能構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic functional configuration of an intention inference server device according to the same embodiment. 同実施形態による未来意図予測サーバー装置の概略機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic functional structure of the future intention prediction server apparatus by the same embodiment. 同実施形態による答弁生成サーバー装置の概略機能構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic functional configuration of a reply valve generation server device according to the same embodiment. 同実施形態による意図推論サーバー装置内の意図データ記憶部が記憶する意図データの構成および例を示す概略図である。FIG. 3 is a schematic diagram showing a configuration and an example of intention data stored in an intention data storage unit in the intention inference server device according to the same embodiment. 同実施形態による意図推論部の入出力関係を示す概略図である。It is a schematic diagram showing an input-output relation of an intention inference part by the embodiment. 同実施形態による意図推論サーバー装置からチャットサーバー装置に送信される現在意図のデータの構成例を示す概略図である。It is a schematic diagram showing an example of composition of data of the present intention transmitted from an intention inference server device to a chat server device by the embodiment. 同実施形態による未来意図予測サーバー装置内の意図履歴データ管理部が保持する、意図履歴データの構成および例を示す概略図である。FIG. 3 is a schematic diagram showing a configuration and an example of intention history data held by an intention history data management unit in the future intention prediction server device according to the embodiment. 同実施形態による個別履歴管理部が保持・管理する、個別履歴データの構成例を示す概略図である。It is a schematic diagram showing an example of composition of individual history data which an individual history management part by the embodiment holds and manages. 同実施形態による未来意図予測部が未来意図を予測する処理の際の、入力データおよび出力データの構成例を示す概略図である。FIG. 9 is a schematic diagram showing a configuration example of input data and output data when the future intention prediction unit according to the embodiment predicts a future intention. 同実施形態による答弁生成部が答弁を生成する際の入出力関係を示す概略図である。FIG. 9 is a schematic diagram showing an input/output relationship when a reply valve generation unit according to the embodiment generates a reply valve. 同実施形態による端末装置の処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows a procedure of processing of a terminal unit by the embodiment. 同実施形態による意図推論サーバー装置の処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows a procedure of processing of an intention inference server device by the embodiment. 同実施形態による未来意図予測サーバー装置の処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows a procedure of processing of a future intention prediction server device by the embodiment. 同実施形態による答弁生成サーバー装置の処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows a procedure of processing of a reply valve generation server device by the embodiment. 同実施形態によるチャットサーバー装置の処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows a procedure of processing of a chat server device by the embodiment.

次に、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。 Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図１は、本実施形態によるチャットシステムの概略構成と、システムが動作する際に手順の概略を示す構成図である。図示するように、チャットシステム１は、端末装置１１と、チャットサーバー装置１２と、意図推論サーバー装置１３と、未来意図予測サーバー装置１４と、答弁生成サーバー装置１５とを含んで構成される。これらの装置は、通信ネットワーク等を用いて、相互に通信可能である。 FIG. 1 is a configuration diagram showing a schematic configuration of a chat system according to the present embodiment and a procedure for operating the system. As illustrated, the chat system 1 includes a terminal device 11, a chat server device 12, an intention inference server device 13, a future intention prediction server device 14, and an answer generation server device 15. These devices can communicate with each other using a communication network or the like.

端末装置１１は、チャットサーバー装置１２に対して質問を送信する。端末装置１１は、その質問への応答として、チャットサーバー装置１２から答弁を受信する。この質問および答弁は、例えば、自然言語で記述されたテキストデータである。端末装置１１が送信する質問は、例えば、ユーザーによって入力された文等である。端末装置１１は、具体的には、ＰＣ（パーソナルコンピューター）や、タブレット端末装置や、スマートフォンや、ウォッチ型端末装置や、スマートスピーカー等を用いて実現される。図１においては１台の端末装置１１のみを示しているが、チャットシステム１内における端末装置１１の台数は任意である。 The terminal device 11 sends a question to the chat server device 12. The terminal device 11 receives an answer from the chat server device 12 as a response to the question. The question and the answer are, for example, text data described in natural language. The question transmitted by the terminal device 11 is, for example, a sentence or the like input by the user. The terminal device 11 is specifically realized by using a PC (personal computer), a tablet terminal device, a smartphone, a watch-type terminal device, a smart speaker, or the like. Although only one terminal device 11 is shown in FIG. 1, the number of terminal devices 11 in the chat system 1 is arbitrary.

チャットサーバー装置１２は、端末装置１１から送信された質問を受信し、意図推論サーバー装置１３や未来意図予測サーバー装置１４や答弁生成サーバー装置１５と連携しながら、その質問に対応する答弁を、端末装置１１に送信する。チャットサーバー装置１２は、意図推論サーバー装置１３に対して質問のデータを送信し、その応答として意図推論サーバー装置１３から現在意図のデータを受け取る。チャットサーバー装置１２は、未来意図予測サーバー装置１４に対して現在意図のデータを送信し、その応答として未来意図予測サーバー装置１４から未来意図のデータを受信する。チャットサーバー装置１２は、答弁生成サーバー装置１５に対して答弁生成依頼のデータを送信し、その応答として答弁生成サーバー装置１５から答弁のデータを受信する。上記の答弁生成依頼は、少なくとも、現在意図および未来意図を含む。また、答弁生成依頼が質問そのものを含むようにしてもよい。チャットサーバー装置１２が、端末装置１１から質問を受信してから、端末装置１１に対して答弁を送信するまでの間、その端末装置１１を識別する情報により、またはその端末装置１１のユーザーを識別する情報により、一連のスレッドは管理される。つまり、チャットサーバー装置１２は、複数の端末装置１１からの質問を並行して処理する間も、それら複数の端末装置１１のそれぞれに関する処理を個別に管理することができる。なお、チャットサーバー装置１２は、例えば、サーバーコンピューターを用いて実現される。チャットサーバー装置１２は、クラウドサーバーの機能を用いて実現されてもよい。 The chat server device 12 receives the question transmitted from the terminal device 11, and cooperates with the intention inference server device 13, the future intention prediction server device 14, and the answer generation server device 15 to make a reply to the question to the terminal. Send to device 11. The chat server device 12 transmits question data to the intention inference server device 13 and receives the current intention data from the intention inference server device 13 as a response. The chat server device 12 transmits the current intention data to the future intention prediction server device 14, and receives the future intention data from the future intention prediction server device 14 as a response. The chat server device 12 transmits the answer generation request data to the answer generation server device 15 and receives the answer data from the answer generation server device 15 as a response. The answer generation request includes at least the present intention and the future intention. The answer generation request may include the question itself. From the time the chat server device 12 receives a question from the terminal device 11 to the time when a reply is sent to the terminal device 11, the chat server device 12 identifies the terminal device 11 or the user of the terminal device 11. A series of threads are managed by the information that is provided. That is, the chat server device 12 can individually manage the processing related to each of the plurality of terminal devices 11 while concurrently processing the questions from the plurality of terminal devices 11. The chat server device 12 is realized, for example, by using a server computer. The chat server device 12 may be realized using the function of a cloud server.

意図推論サーバー装置１３は、チャットサーバー装置１２から質問のデータを受信し、チャットサーバー装置１２に対してその質問に対応する現在意図のデータを送信する。意図推論サーバー装置１３は、受信した質問に基づき、その質問に対応する現在意図を推論する機能を有する。この推論機能の詳細については、後述する。意図推論サーバー装置１３は、例えば、サーバーコンピューターを用いて実現される。意図推論サーバー装置１３は、クラウドサーバーの機能を用いて実現されてもよい。なお、意図は、「インテンツ」とも呼ばれる。 The intention inference server device 13 receives the question data from the chat server device 12, and transmits the current intention data corresponding to the question to the chat server device 12. The intention inference server device 13 has a function of inferring the current intention corresponding to the question based on the received question. Details of this inference function will be described later. The intention inference server device 13 is realized by using, for example, a server computer. The intention inference server device 13 may be realized using the function of a cloud server. The intention is also referred to as “intenses”.

未来意図予測サーバー装置１４は、チャットサーバー装置１２から現在意図のデータを受信し、現在意図の履歴等に基づいて未来意図を予測し、チャットサーバー装置１２に対してその未来意図のデータを送信する。未来意図予測サーバー装置１４は、未来意図を予測するために、意図の連鎖（推移）に関する確率的モデルのデータを内部に持ち、管理する。また、未来意図予測サーバー装置１４は、未来意図を予測するために、端末装置ごとの過去の意図の履歴のデータを内部に持ち、管理する。つまり、未来意図予測サーバー装置１４は、端末装置１１に関連付けられる過去の意図の履歴と、現在意図とに基づいて、当該端末装置１１に関する未来意図を予測する。未来意図予測サーバー装置１４は、例えば、サーバーコンピューターを用いて実現される。未来意図予測サーバー装置１４は、クラウドサーバーの機能を用いて実現されてもよい。 The future intention prediction server device 14 receives the data of the current intention from the chat server device 12, predicts the future intention based on the history of the current intention, and transmits the data of the future intention to the chat server device 12. .. The future intention prediction server device 14 internally holds and manages probabilistic model data regarding a chain (transition) of intentions in order to predict future intentions. In addition, the future intention prediction server device 14 internally holds and manages history data of past intentions for each terminal device in order to predict future intentions. That is, the future intention prediction server device 14 predicts the future intention regarding the terminal device 11 based on the past intention history associated with the terminal device 11 and the current intention. The future intention prediction server device 14 is realized by using, for example, a server computer. The future intention prediction server device 14 may be realized using the function of a cloud server.

答弁生成サーバー装置１５は、チャットサーバー装置１２から答弁生成依頼のデータを受信し、この依頼に基づく答弁を生成し、生成した答弁のデータをチャットサーバー装置１２に対して送信する。答弁生成サーバー装置１５は、答弁生成依頼に含まれる現在意図および未来意図に基づいて答弁を生成する。なお、答弁生成依頼の中に質問のデータそのものが含まれている場合、答弁生成サーバー装置１５は、質問にも基づいて答弁を生成してもよい。答弁生成サーバー装置１５は、例えば、サーバーコンピューターを用いて実現される。答弁生成サーバー装置１５は、クラウドサーバーの機能を用いて実現されてもよい。 The reply generation server device 15 receives the reply request data from the chat server device 12, generates a reply based on this request, and transmits the generated reply data to the chat server device 12. The answer generation server device 15 generates an answer based on the present intention and future intention included in the answer generation request. If the answer generation request includes the question data itself, the answer generation server device 15 may generate an answer based on the question as well. The answer generation server device 15 is realized using, for example, a server computer. The answer generation server device 15 may be realized using the function of a cloud server.

図１に示す通り、チャットシステム１を構成する各装置による、処理の手順は、次の通りである。（１）において、端末装置１１は、チャットサーバー装置１２に対して質問を送信する。チャットサーバー装置１２は、この質問を受信する。（２）において、チャットサーバー装置１２は、意図推論サーバー装置１３に対して質問を送信する。意図推論サーバー装置１３は、この質問を受信する。（３）において、意図推論サーバー装置１３は、上記の質問に基づく推論の結果得られた現在意図を、チャットサーバー装置１２に送信する。チャットサーバー装置１２は、この現在意図を受信する。（４）において、チャットサーバー装置１２は、意図推論サーバー装置１３から受信した現在意図を未来意図予測サーバー装置１４に対して送信する。未来意図予測サーバー装置１４は、この現在意図を受信する。（５）において、未来意図予測サーバー装置１４は、受信した現在意図等に基づいて予測した結果として得られた未来意図を、チャットサーバー装置１２に送信する。チャットサーバー装置１２は、この未来意図を受信する。（６）において、チャットサーバー装置１２は、少なくとも上記の現在意図および未来意図を含んだ答弁生成依頼を、答弁生成サーバー装置１５に送信する。答弁生成サーバー装置１５は、この答弁生成依頼を受信する。（７）において、答弁生成サーバー装置１５は、生成した答弁を、チャットサーバー装置１２に送信する。チャットサーバー装置１２は、この答弁を受信する。（８）において、チャットサーバー装置１２は、答弁生成サーバー装置１５から受信した答弁を端末装置１１に送信する。この答弁は、（１）において端末装置１１から送信された質問に対応するものである。端末装置１１は、この答弁を受信する。端末装置１１は、受信した答弁を外部に出力することができる。 As shown in FIG. 1, the procedure of processing performed by each device constituting the chat system 1 is as follows. In (1), the terminal device 11 transmits a question to the chat server device 12. The chat server device 12 receives this question. In (2), the chat server device 12 sends a question to the intention inference server device 13. The intention inference server device 13 receives this question. In (3), the intention inference server device 13 transmits the current intention obtained as a result of the inference based on the above question to the chat server device 12. Chat server device 12 receives this current intent. In (4), the chat server device 12 transmits the present intention received from the intention inference server device 13 to the future intention prediction server device 14. The future intention prediction server device 14 receives this present intention. In (5), the future intention prediction server device 14 transmits to the chat server device 12 the future intention obtained as a result of prediction based on the received current intention or the like. The chat server device 12 receives this future intention. In (6), the chat server device 12 transmits the answer generation request including at least the present intention and the future intention described above to the answer generation server device 15. The answer generation server device 15 receives this answer generation request. In (7), the answer generation server device 15 transmits the generated answer to the chat server device 12. The chat server device 12 receives this answer. In (8), the chat server device 12 transmits the answer received from the answer generation server device 15 to the terminal device 11. This answer corresponds to the question transmitted from the terminal device 11 in (1). The terminal device 11 receives this answer. The terminal device 11 can output the received answer to the outside.

次に、端末装置１１と、チャットサーバー装置１２と、意図推論サーバー装置１３と、未来意図予測サーバー装置１４と、答弁生成サーバー装置１５のそれぞれの、より詳細な機能構成について、順次説明する。これらの各装置が有する機能は、例えば、コンピューターとプログラムとを用いて実現され得る。また、これらの機能の少なくとも一部を、汎用的なコンピューターの代わりに、それぞれの機能に専用のハードウェアを用いて実現するようにしてもよい。 Next, more detailed functional configurations of the terminal device 11, the chat server device 12, the intention inference server device 13, the future intention prediction server device 14, and the answer generation server device 15 will be sequentially described. The function of each of these devices can be realized using, for example, a computer and a program. Further, at least a part of these functions may be realized by using dedicated hardware for each function instead of a general-purpose computer.

図２は、端末装置１１の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、端末装置１１は、質問入力部１１１と、送受信部１１２と、答弁出力部１１３とを含んで構成される。これら各部の機能の概略は、次に説明する通りである。 FIG. 2 is a block diagram showing a schematic functional configuration of the terminal device 11. As illustrated, the terminal device 11 includes a question input unit 111, a transmission/reception unit 112, and an answer output unit 113. The outline of the function of each of these units is as described below.

質問入力部１１１は、外部から質問のデータを取得する。一例として、質問入力部１１１は、ユーザーのキータッチ操作による質問テキストの入力を受け付ける。 The question input unit 111 acquires question data from the outside. As an example, the question input unit 111 receives an input of question text by a user's key touch operation.

送受信部１１２は、質問入力部１１１が取得した質問のデータをチャットサーバー装置１２に送信する。また、送受信部１１２は、その質問に対する答弁のデータを、チャットサーバー装置１２から受信する。送受信部１１２は、受信した答弁を、答弁出力部１１３に渡す。 The transmission/reception unit 112 transmits the question data acquired by the question input unit 111 to the chat server device 12. The transmission/reception unit 112 also receives answer data for the question from the chat server device 12. The transmission/reception unit 112 passes the received answer to the answer answer output unit 113.

答弁出力部１１３は、送受信部１１２から渡された答弁を、外部に出力する。一例として、答弁出力部１１３は、答弁のテキストデータを画面に表示する。 The answer output unit 113 outputs the answer passed from the transmitting/receiving unit 112 to the outside. As an example, the answer output unit 113 displays the answer text data on the screen.

図３は、チャットサーバー装置１２の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、チャットサーバー装置１２は、質問受信部１２１と、質問送信部１２２と、現在意図受信部１２３と、現在意図送信部１２４と、未来意図受信部１２５と、答弁生成依頼部１２６と、答弁受信部１２７と、答弁送信部１２８とを含んで構成される。これら各部の機能の概略は、次に説明する通りである。 FIG. 3 is a block diagram showing a schematic functional configuration of the chat server device 12. As illustrated, the chat server device 12 includes a question receiving unit 121, a question transmitting unit 122, a current intention receiving unit 123, a present intention transmitting unit 124, a future intention receiving unit 125, and an answer generation requesting unit 126. The answer reception unit 127 and the answer transmission unit 128 are included. The outline of the function of each of these units is as described below.

質問受信部１２１は、端末装置１１から送られる質問を受信する。質問受信部１２１は、形態素解析処理を行うことにより、テキストデータの形式で受信した質問を、単語（形態素）の列の形式のデータに変換する。質問受信部１２１は、単語の列の形式の質問を、質問送信部１２２に渡す。 The question receiving unit 121 receives a question sent from the terminal device 11. The question receiving unit 121 converts the question received in the text data format into data in the word (morpheme) string format by performing the morphological analysis process. The question receiving unit 121 passes the question in the form of a word string to the question transmitting unit 122.

質問送信部１２２は、質問受信部１２１から渡された質問を、意図推論サーバー装置１３に送信する。 The question transmitting unit 122 transmits the question passed from the question receiving unit 121 to the intention inference server device 13.

現在意図受信部１２３は、質問送信部１２２が送信した質問に対応する現在意図を、意図推論サーバー装置１３から受信する。現在意図受信部１２３は、受信した現在意図を、現在意図送信部１２４および答弁生成依頼部１２６に渡す。現在意図は、質問を基に、意図推論サーバー装置１３によって推論されたものである。 The current intention receiving unit 123 receives the current intention corresponding to the question transmitted by the question transmitting unit 122 from the intention inference server device 13. The current intention receiving unit 123 passes the received current intention to the current intention transmitting unit 124 and the answer generation requesting unit 126. The intention is currently inferred by the intention inference server device 13 based on the question.

現在意図送信部１２４は、現在意図受信部１２３から渡された現在意図を、未来意図予測サーバー装置１４に対して送信する。 The present intention transmitting unit 124 transmits the present intention passed from the present intention receiving unit 123 to the future intention prediction server device 14.

未来意図受信部１２５は、現在意図送信部１２４が送信した現在意図に対応して、未来意図を未来意図予測サーバー装置１４から受信する。未来意図受信部１２５は、受信した未来意図を、答弁生成依頼部１２６に渡す。未来意図は、過去または現在の少なくとも１個以上の意図に基づいて、未来意図予測サーバー装置１４によって予測されるものである。 The future intention receiving unit 125 receives the future intention from the future intention prediction server device 14 in correspondence with the current intention transmitted by the current intention transmitting unit 124. The future intention receiving unit 125 passes the received future intention to the answer generation requesting unit 126. The future intention is predicted by the future intention prediction server device 14 based on at least one past or present intention.

答弁生成依頼部１２６は、答弁生成サーバー装置１５に答弁の生成を依頼する。そのため、答弁生成依頼部１２６は、現在意図受信部１２３から受け取った現在意図と、未来意図受信部１２５から受け取った未来意図とを、答弁生成サーバー装置１５に送信する。また、答弁生成依頼部１２６は、答弁の生成を依頼する際に、上記の現在意図の元になった質問を、答弁生成サーバー装置１５に送信するようにしてもよい。この場合、答弁生成依頼部１２６は、質問を質問受信部１２１から受け取る。 The answer generation requesting unit 126 requests the answer generation server device 15 to generate an answer. Therefore, the answer generation requesting unit 126 transmits the current intention received from the current intention receiving unit 123 and the future intention received from the future intention receiving unit 125 to the answer generation server device 15. In addition, the response generation requesting unit 126 may transmit the question that is the source of the current intention to the response generation server device 15 when requesting the generation of a response. In this case, the answer generation requesting unit 126 receives the question from the question receiving unit 121.

答弁受信部１２７は、答弁生成依頼部１２６が送信した答弁生成依頼に対応する答弁を、答弁生成サーバー装置１５から受信する。答弁受信部１２７は、受信した答弁を、答弁送信部１２８に渡す。 The answer reception unit 127 receives the answer corresponding to the answer generation request transmitted by the answer generation requesting unit 126 from the answer generation server device 15. The reply reception unit 127 passes the received reply to the reply transmission unit 128.

答弁送信部１２８は、答弁受信部１２７から渡される答弁を、端末装置１１に送信する。 The reply transmission unit 128 transmits the reply delivered from the reply reception unit 127 to the terminal device 11.

図４は、意図推論サーバー装置１３の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、意図推論サーバー装置１３は、質問受信部１３１と、意図推論部１３２と、意図データ記憶部１３３と、現在意図送信部１３４とを含んで構成される。これら各部の機能の概略は、次の通りである。 FIG. 4 is a block diagram showing a schematic functional configuration of the intention inference server device 13. As illustrated, the intention inference server device 13 is configured to include a question receiving unit 131, an intention inference unit 132, an intention data storage unit 133, and a current intention transmitting unit 134. The outline of the function of each of these units is as follows.

質問受信部１３１は、チャットサーバー装置１２から、質問のデータを受信する。質問受信部１３１が受信する質問のデータは、例えば、自然言語による、形態素（単語等）の列として表されていてよい。質問受信部１３１は、受信した質問を、意図推論部１３２に渡す。 The question receiving unit 131 receives question data from the chat server device 12. The question data received by the question receiving unit 131 may be represented as a sequence of morphemes (words, etc.) in natural language, for example. The question receiving unit 131 passes the received question to the intention inference unit 132.

意図推論部１３２は、質問受信部１３１から渡された質問の意図を推論する。具体的には、意図推論部１３２は、質問のデータ（例えば、形態素の列に相当するデータ。一例として、ワンホット表現を用いたベクトルの列のデータ。）を入力とし、意図ＩＤを出力とする機械学習モデルを有する。意図推論部１３２は、充分な量の機械学習データを用いて、この機械学習モデルの学習処理を予めしておく。機械学習モデル自体は、既存の技術である。一例として、意図推論部１３２は、ニューラルネットワークを利用した機械学習モデルを実装する。意図推論部１３２が出力する意図ＩＤは、有限集合である意図の種類の各々を一意に識別するための情報である。意図ＩＤについては、意図データ記憶部１３３の説明においても言及する。なお、意図推論部１３２は、質問を基にその意図を推論する際に、必要に応じて、意図データ記憶部１３３を参照してもよい。意図推論部１３２は、推論結果として得られた意図（現在意図）を、現在意図送信部１３４に渡す。 The intention inference unit 132 infers the intention of the question passed from the question receiving unit 131. Specifically, the intention inference unit 132 receives question data (for example, data corresponding to a morpheme column, for example, vector column data using a one-hot expression), and outputs an intention ID. Have a machine learning model that The intention inference unit 132 uses a sufficient amount of machine learning data to perform the learning process of this machine learning model in advance. The machine learning model itself is an existing technology. As an example, the intention inference unit 132 implements a machine learning model using a neural network. The intention ID output by the intention inference unit 132 is information for uniquely identifying each kind of intention that is a finite set. The intention ID is also referred to in the description of the intention data storage unit 133. The intention inference unit 132 may refer to the intention data storage unit 133 as necessary when inferring the intention based on the question. The intention inference unit 132 passes the intention (current intention) obtained as the result of the inference to the current intention transmission unit 134.

意図データ記憶部１３３は、有限集合である意図の種類と、それらの意図の相互間の関係を表す情報を保持するものである。例えば、意図は、階層構造を有するデータとして定義される。意図データ記憶部１３３が記憶するデータの具体的な構成等については、後で別の図を参照しながら説明する。 The intention data storage unit 133 holds information indicating the kind of intention that is a finite set and the relationship between the intentions. For example, intent is defined as data having a hierarchical structure. The specific configuration of the data stored in the intention data storage unit 133 will be described later with reference to another drawing.

現在意図送信部１３４は、現在意図送信部１３４は、意図推論部１３２から渡される現在意図（意図ＩＤ）を、チャットサーバー装置１２に対して送信する。現在意図送信部１３４は、必要に応じて意図データ記憶部１３３を参照する。これにより、現在意図送信部１３４は、現在意図の意図ＩＤの他に、意図データ記憶部１３３から読み出したデータをチャットサーバー装置１２に対して送信してもよい。 The current intention transmitting unit 134 transmits the current intention (intent ID) passed from the intention inferring unit 132 to the chat server device 12. The current intention transmitting unit 134 refers to the intention data storage unit 133 as needed. Accordingly, the current intention transmitting unit 134 may transmit the data read from the intention data storage unit 133 to the chat server device 12 in addition to the intention ID of the current intention.

図５は、未来意図予測サーバー装置１４の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、未来意図予測サーバー装置１４は、現在意図受信部１４１と、意図履歴データ管理部１４２と、個別履歴管理部１４３と、未来意図予測部１４４と、未来意図送信部１４５とを含んで構成される。これら各部の機能の概略は、次に説明する通りである。 FIG. 5 is a block diagram showing a schematic functional configuration of the future intention prediction server device 14. As illustrated, the future intention prediction server device 14 includes a current intention reception unit 141, an intention history data management unit 142, an individual history management unit 143, a future intention prediction unit 144, and a future intention transmission unit 145. Composed of. The outline of the function of each of these units is as described below.

個別履歴管理部１４３は、チャットシステムにおける質問に対応する意図の履歴を記憶する。意図履歴データ管理部１４２は、意図の履歴の推移と、前記意図の履歴の推移に関連付けられる未来意図の候補とを記憶する。未来意図予測部１４４は、外部から受信した現在意図を、前記意図の履歴の一部として個別履歴管理部１４３に書き込むとともに、前記個別履歴管理部に記憶された前記意図の履歴と、前記現在意図とに基づいて、意図履歴データ管理部１４２を参照することにより、前記意図の履歴の推移に関連付けられた前記未来意図を意図履歴データ管理部１４２から読み出し、当該未来意図を、予測された前記未来意図として出力する。より詳細には、次の通りである。 The individual history management unit 143 stores a history of intentions corresponding to questions in the chat system. The intention history data management unit 142 stores the history of intention history and the candidates of future intentions associated with the history history of intention. The future intention prediction unit 144 writes the current intention received from the outside in the individual history management unit 143 as a part of the history of the intention, and the history of the intention stored in the individual history management unit and the current intention. Based on the above, by referring to the intention history data management unit 142, the future intention associated with the transition of the history of the intention is read from the intention history data management unit 142, and the future intention is predicted as the predicted future. Output as an intention. More details are as follows.

現在意図受信部１４１は、チャットサーバー装置１２から、現在意図のデータ（意図ＩＤ）を受信する。現在意図受信部１４１は、受信した現在意図を、未来意図予測部１４４に渡す。 The current intention receiving unit 141 receives the current intention data (intent ID) from the chat server device 12. The present intention receiving unit 141 passes the received present intention to the future intention predicting unit 144.

意図履歴データ管理部１４２は、意図の履歴に関するデータを保持し、管理するものである。具体的には、意図履歴データ管理部１４２は、意図から意図への推移の情報と、その推移に関連する確率値の情報とを保持する。意図履歴データ管理部１４２は、未来意図予測部１４４からのデータ読み出し要求に応じて、自己が保持するデータ内の、要求された部分を未来意図予測部１４４に渡す。意図履歴データ管理部１４２が保持するデータの詳細については、後で別の図を参照しながら説明する。 The intention history data management unit 142 holds and manages data related to the history of intentions. Specifically, the intention history data management unit 142 holds information on a transition from intention to intention and information on a probability value associated with the transition. The intention history data management unit 142 passes the requested portion of the data held by itself to the future intention prediction unit 144 in response to the data read request from the future intention prediction unit 144. Details of the data held by the intention history data management unit 142 will be described later with reference to another drawing.

個別履歴管理部１４３は、端末装置１１ごと（あるいはユーザーごととしてもよい。）の、意図の履歴（推移、時系列）の情報を保持し、管理する。１個の端末装置１１を１人だけのユーザーが使うことを前提とすれば、その端末装置１１に関して、意図の履歴は、意図ＩＤの連鎖のデータとして管理され得る。個別履歴管理部１４３は、未来意図予測部１４４からの要求に応じて、特定の端末装置１１について、現在意図を受け取り、当該端末装置１１の履歴に追加する（現在意図のデータを書き込む）処理を行う。また、個別履歴管理部１４３は、未来意図予測部１４４からの要求に応じて、特定の端末装置１１に関する、現在よりも過去の意図の履歴のデータを提供する。個別履歴管理部１４３が保持・管理するデータの具体的な構成例については、後で、別の図を参照しながら説明する。 The individual history management unit 143 holds and manages information of intention history (transition, time series) for each terminal device 11 (or each user). Assuming that only one user uses one terminal device 11, the intention history of the terminal device 11 can be managed as data of a chain of intention IDs. In response to a request from the future intention prediction unit 144, the individual history management unit 143 receives the current intention of the specific terminal device 11 and adds it to the history of the terminal device 11 (writes the data of the current intention). To do. Further, the individual history management unit 143 provides the history data of the intention of the specific terminal device 11 past the present, in response to the request from the future intention prediction unit 144. A specific configuration example of data held and managed by the individual history management unit 143 will be described later with reference to another drawing.

未来意図予測部１４４は、端末装置１１ごとに、現在または過去の意図の履歴をもとに、未来の意図を予測する。より具体的には、未来意図予測部１４４は、現在意図受信部１４１から現在意図のデータ（意図ＩＤ）を受け取り、個別履歴管理部１４３に渡す。これにより、当該端末装置１１の現在の（最新の）意図を、個別履歴管理部１４３に保存させる。また、未来意図予測部１４４は、個別履歴管理部１４３から、当該端末装置１１の過去履歴（意図の１個以上の連鎖）を受け取る。これにより、未来意図予測部１４４は、現在意図を保存するとともに、現在および過去の意図を取得することができる。そして、未来意図予測部１４４は、現在および過去の意図（１個以上の意図の連鎖）に基づいて、意図履歴データ管理部１４２を参照することにより、未来意図を予測する。この未来意図は、未来の意図の１個以上の連鎖であり、その連鎖に含まれる個々の意図には確率値が関連付けられている。未来意図予測部１４４は、予測として得られた未来意図のデータを、未来意図送信部１４５に渡す。 The future intention prediction unit 144 predicts the future intention for each terminal device 11 based on the history of the present or past intention. More specifically, the future intention prediction unit 144 receives the current intention data (intent ID) from the current intention reception unit 141 and passes it to the individual history management unit 143. As a result, the current (latest) intention of the terminal device 11 is stored in the individual history management unit 143. Further, the future intention prediction unit 144 receives the past history (one or more chains of intention) of the terminal device 11 from the individual history management unit 143. Accordingly, the future intention prediction unit 144 can save the present intention and acquire the present and past intentions. Then, the future intention prediction unit 144 predicts the future intention by referring to the intention history data management unit 142 based on the present and past intentions (a chain of one or more intentions). The future intention is one or more chains of future intentions, and probability values are associated with the individual intentions included in the chain. The future intention prediction unit 144 passes the future intention data obtained as the prediction to the future intention transmission unit 145.

つまり、未来意図予測部１４４は、意図履歴データ管理部１４２が保持する大量の過去のヒストリー（即ち、意図の連鎖）に基づいて、現在対象としているユーザーの直近の意図の連鎖から、統計的に次に来る意図（１個の意図、または時系列の複数の意図の連鎖）の発生確率を求める。未来意図予測部１４４は、発生確率の高い意図を、未来意図として予測する。 That is, the future intention prediction unit 144 statistically calculates from the latest intention chain of the target user based on the large amount of past history (that is, the chain of intentions) held by the intention history data management unit 142. The occurrence probability of the next intention (one intention or a chain of a plurality of time series intentions) is obtained. The future intention prediction unit 144 predicts an intention with a high occurrence probability as a future intention.

未来意図送信部１４５は、未来意図予測部１４４から渡された未来意図を、チャットサーバー装置１２に送信する。 The future intention transmitting unit 145 transmits the future intention passed from the future intention predicting unit 144 to the chat server device 12.

図６は、答弁生成サーバー装置１５の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、答弁生成サーバー装置１５は、答弁生成依頼受付部１５１と、答弁データ管理部１５２と、答弁生成部１５３と、答弁送信部１５４とを含んで構成される。これら各部の機能の概略は、次に説明する通りである。 FIG. 6 is a block diagram showing the schematic functional configuration of the answer generation server device 15. As illustrated, the answer generation server device 15 includes an answer generation request reception unit 151, an answer data management unit 152, an answer generation unit 153, and an answer transmission unit 154. The outline of the function of each of these units is as described below.

答弁データ管理部１５２は、チャットシステムにおける質問に対応する意図である現在意図と、前記意図の過去の履歴に基づいて予測された意図である未来意図とに基づいて、前記質問に対応する答弁を生成するためのデータを管理する。答弁生成部１５３は、外部から受信された前記現在意図および前記未来意図に基づいて、前記答弁データ生成部を参照することによって答弁を生成し出力する。より詳細には、各部の機能は、次の通りである。 The answer data management unit 152 makes an answer corresponding to the question based on the present intention, which is the intention corresponding to the question in the chat system, and the future intention, which is the intention predicted based on the past history of the intention. Manage the data to generate. The answer generation unit 153 generates and outputs an answer by referring to the answer data generation unit based on the current intention and the future intention received from the outside. More specifically, the function of each unit is as follows.

答弁生成依頼受付部１５１は、チャットサーバー装置１２から答弁生成依頼を受信する。答弁生成依頼受付部１５１は、答弁生成依頼に含まれている現在意図および未来意図を取り出す。答弁生成依頼受付部１５１は、答弁生成依頼に含まれている質問を取り出してもよい。答弁生成依頼受付部１５１は、受信した答弁生成依頼のデータ、および答弁生成依頼から取り出されたデータを、答弁生成部１５３に渡す。 The answer generation request receiving unit 151 receives the answer generation request from the chat server device 12. The answer generation request receiving unit 151 extracts the current intention and future intention included in the answer generation request. The answer generation request receiving unit 151 may retrieve the question included in the answer generation request. The answer generation request receiving unit 151 passes the received answer generation request data and the data extracted from the answer generation request to the answer generation unit 153.

答弁データ管理部１５２は、答弁生成のためのデータを保持し、管理する。答弁生成のためのデータは、現在意図と、未来意図とに関連付けた答弁の内容に関する情報を含むものである。より具体的には、答弁生成のためのデータは、現在意図や、未来意図や、質問などのうちの少なくとも一部に基づいて、答弁を生成するためのデータである。答弁を生成するためのデータは、例えば、答弁の雛型である。答弁の雛型は、後述するように、パラメーターを含んでいてもよい。パラメーターの値は、例えば、業種ごと、あるいは事業者ごとに変わり得る。業種ごとあるいは事業者ごとのパラメーターの実値を、答弁データ管理部１５２が保持するようにしてもよい。また、答弁データ管理部１５２が、事業者ごとに個別のデータベースを保持する形で、答弁生成のための情報を管理するようにしてもよい。事業者とは、例えば、会社、店舗、公的機関、ホテル、レストラン、商品ブランド等である。 The reply data management unit 152 holds and manages data for reply generation. The data for answer generation includes information about the content of the answer associated with the present intention and the future intention. More specifically, the answer generation data is data for generating an answer based on at least a part of the present intention, the future intention, the question, and the like. The data for generating the answer is, for example, a model of the answer. The answer template may include parameters as described below. The value of the parameter may change, for example, for each business type or each business operator. The answer data management unit 152 may hold the actual value of the parameter for each business type or business. In addition, the answer data management unit 152 may manage the information for creating the answer in the form of holding an individual database for each business. The business operator is, for example, a company, a store, a public institution, a hotel, a restaurant, a product brand, or the like.

答弁生成部１５３は、答弁生成依頼受付部１５１から渡される答弁生成依頼に基づき、また、答弁データ管理部１５２内に格納されているデータにも基づき、答弁を生成する。答弁生成部１５３が生成する答弁は、例えば、文を表すテキストデータである。答弁生成部１５３は、生成した答弁を、答弁送信部１５４に渡す。 The answer generation unit 153 generates an answer based on the answer generation request passed from the answer generation request receiving unit 151 and also based on the data stored in the answer data management unit 152. The answer generated by the answer generation unit 153 is, for example, text data representing a sentence. The answer generation unit 153 passes the generated answer to the answer transmission unit 154.

答弁送信部１５４は、答弁生成部１５３から渡された答弁を、チャットサーバー装置１２に送信する。 The reply transmission unit 154 transmits the reply passed from the reply generation unit 153 to the chat server device 12.

図７は、意図推論サーバー装置１３内の意図データ記憶部１３３が記憶する意図データの構成および例を示す概略図である。図示するように、この意図データは、一例として、ツリー構造を持つものである。このツリー構造は、意図の階層構成を表現するために用いられている。 FIG. 7 is a schematic diagram showing a configuration and an example of the intention data stored in the intention data storage unit 133 in the intention inference server device 13. As illustrated, this intention data has a tree structure as an example. This tree structure is used to represent the hierarchical structure of intention.

図示する階層構成における各々の箱が、１つの意図に対応する。個々の意図には、一意に識別可能な意図ＩＤが付与される。この意図データの例では、レベル１からレベル４までの４階層の意図が存在する。レベル１のほうが上位の意図であり、レベル４のほうが下位の意図である。図示する例では階層数は４であるが、これ以外の階層数で意図の階層を表現してもよい。例えば、階層数は、１以上の任意の整数で良い。図示する例では、第１階層（レベル１）は、事業等の業種の大きな分類に対応する。第２階層（レベル２）は、業種のより具体的な分類に対応する。第３階層（レベル３）は、第２階層で表される業種において頻繁に質問の対象となり得る主題に対応する。第４階層（レベル４）は、第３階層における主題の、より詳細化した分類に対応する。 Each box in the illustrated hierarchical structure corresponds to one intent. An intent ID that can be uniquely identified is given to each intent. In this example of intention data, there are four levels of intention from level 1 to level 4. Level 1 has a higher intent, and level 4 has a lower intent. Although the number of layers is four in the illustrated example, the intended number of layers may be expressed by a number of layers other than this. For example, the number of layers may be any integer of 1 or more. In the illustrated example, the first layer (level 1) corresponds to a large classification of industries such as businesses. The second layer (level 2) corresponds to a more specific classification of the business type. The third layer (level 3) corresponds to a subject that can be frequently inquired about in the industry represented by the second layer. The fourth tier (level 4) corresponds to a more detailed classification of the subject matter in the third tier.

図示する意図データの例では、第１階層に「サービス業」、「製造業」、「金融」という意図が含まれる。また、第１階層の「サービス業」に属する第２階層においては、「ホテル」、「レストラン」という意図が含まれる。第２階層の「ホテル」に属する第３階層においては、「時間管理」、「部屋」という意図が含まれる。第３階層の「時間管理」に属する第４階層においては、「チェックイン時刻」、「チェックアウト時刻」、「アーリーチェックイン」、「レートチェックアウト」、「チェックアウトペナルティ」という意図が含まれる。第３階層の「部屋」に属する第４階層においては、「広さ」、「ベッド」という意図が含まれる。なお、第１階層の「サービス業」の配下の各層において、上に例示した意図以外の意図が含まれていてもよい。また、第１階層の「サービス業」以外の意図も、配下（第２階層以下）に多数の意図を含む。 In the illustrated example of the intention data, the first hierarchy includes the intentions of “service industry”, “manufacturing industry”, and “finance”. In addition, the intention of “hotel” and “restaurant” is included in the second layer belonging to the “service industry” of the first layer. In the third layer belonging to the "hotel" of the second layer, the intentions of "time management" and "room" are included. In the fourth layer belonging to the “time management” of the third layer, the intentions of “check-in time”, “check-out time”, “early check-in”, “rate check-out”, and “check-out penalty” are included. .. The fourth layer belonging to the “room” of the third layer includes the intentions of “size” and “bed”. It should be noted that each layer under the “service industry” of the first layer may include an intention other than the above-exemplified intention. Further, the intentions other than the "service industry" in the first layer also include a large number of intents under the control (second layer and below).

図８は、意図推論部１３２の入出力関係を示す概略図である。図示するように、意図推論部１３２は、質問を入力し、質問に基づく推論結果として意図ＩＤを出力する。意図推論部１３２に入力される質問は、例えば、形態素（単語等）の列の形式である。意図推論部１３２は、この推論を行う際に、必要に応じて意図データ記憶部１３３を参照してもよい。意図推論部１３２が出力する意図ＩＤは、入力される質問に対応する現在意図を識別する情報である。また、その意図ＩＤは、図７に示した階層構成の中に含まれるいずれかの意図に関連付けられるものである。既に説明したように、意図推論部１３２は、予め機械学習済みのモデルを内部に有している。そのモデルは、機械学習の結果として、入力である質問と、出力である意図ＩＤとの関係の情報を保持している。意図推論部１３２は、入力される質問に上記のモデルを適用することにより、その質問に対応する現在意図を出力する。 FIG. 8 is a schematic diagram showing the input/output relationship of the intention inference unit 132. As illustrated, the intention inference unit 132 inputs a question and outputs an intention ID as an inference result based on the question. The question input to the intention inference unit 132 is, for example, in the form of a string of morphemes (words, etc.). The intention inference unit 132 may refer to the intention data storage unit 133 as necessary when performing this inference. The intention ID output by the intention inference unit 132 is information that identifies the current intention corresponding to the input question. The intention ID is associated with any intention included in the hierarchical structure shown in FIG. 7. As described above, the intention inference unit 132 internally has a model that has been machine-learned in advance. As a result of machine learning, the model holds information on the relationship between a question that is an input and an intention ID that is an output. The intention inference unit 132 outputs the current intention corresponding to the question by applying the above model to the input question.

図９は、意図推論サーバー装置１３からチャットサーバー装置１２に送信される現在意図のデータの構成例を示す概略図である。図示するように、この現在意図のデータは、項目として、意図ＩＤおよび意図を含む。図示するデータの例では、意図データは「ＩＮＴ−１２３４５」であり、意図は「チェックアウト時刻」である。意図ＩＤと意図との関係を表す情報は、意図推論サーバー装置１３内の意図データ記憶部１３３内に記憶されている。現在意図送信部１３４は、現在意図をチャットサーバー装置１２に送信する際に、意図データ記憶部１３３を参照することができる。 FIG. 9 is a schematic diagram showing a configuration example of the current intention data transmitted from the intention inference server device 13 to the chat server device 12. As shown in the figure, this current intention data includes an intention ID and an intention as items. In the example of the illustrated data, the intention data is “INT-12345” and the intention is “checkout time”. Information indicating the relationship between the intention ID and the intention is stored in the intention data storage unit 133 in the intention inference server device 13. The current intention transmitting unit 134 can refer to the intention data storage unit 133 when transmitting the current intention to the chat server device 12.

図１０は、未来意図予測サーバー装置１４内の意図履歴データ管理部１４２が保持する意図履歴データの構成および例を示す概略図である。図示するように、意図履歴データは、分岐を含む意図の連鎖の形態を有するデータである。この連鎖は、時間的な順序に対応している。同図に示す意図の時系列において、上側はより古い意図の側であり、下側はより新しい意図の側である。同図における各箱には、「ＨＩＳ」で始まるラベルが付与されている。例えば、図の中の最初の意図のラベルは、「ＨＩＳ−１」である。また、「ＨＩＳ−１」の意図の次の意図は「ＨＩＳ−１１」、「ＨＩＳ−１２」等であり、さらに後続する意図にも同様にラベルが付与されている。例えば、ラベル「Ｈ−１」を有する意図は「チェックアウト時刻」である。ラベル「Ｈ−１１」を有する意図は「チェックアウトペナルティ」である。ラベル「Ｈ−１２」を有する意図は「チェックアウト後荷物保管」である。 FIG. 10 is a schematic diagram showing a configuration and an example of the intention history data held by the intention history data management unit 142 in the future intention prediction server device 14. As illustrated, the intention history data is data having a form of a chain of intentions including a branch. This chain corresponds to a temporal order. In the time series of intention shown in the same figure, the upper side is the side of the older intention, and the lower side is the side of the newer intention. Labels starting with “HIS” are given to the boxes in the figure. For example, the first intent label in the figure is "HIS-1". Further, the intention next to the intention of "HIS-1" is "HIS-11", "HIS-12", and the like, and the subsequent intention is similarly labeled. For example, the intent with the label "H-1" is "checkout time." The intent with the label "H-11" is the "checkout penalty". The intent with the label "H-12" is "Package storage after checkout".

意図履歴データは、ある意図からその次の順序の意図への推移に関する確率値を含んでいる。図示する例では、「ＨＩＳ−１」の意図（チェックアウト時刻）から「ＨＩＳ−１１」の意図（チェックアウトペナルティ）への推移の確率値は４２．９７％である。また、「ＨＩＳ−１」の意図から「ＨＩＳ−１２」の意図（チェックアウト後荷物保管）への推移の確率値は２８．９９％である。また、意図履歴データは、「ＨＩＳ−１１」および「ＨＩＳ−１２」のそれぞれからさらに次の順序の意図への推移についても、確率値を有している。 The intention history data includes probability values regarding the transition from one intention to the next order of intentions. In the illustrated example, the probability value of the transition from the "HIS-1" intention (checkout time) to the "HIS-11" intention (checkout penalty) is 42.97%. Further, the probability value of the transition from the intention of “HIS-1” to the intention of “HIS-12” (storage of luggage after checkout) is 28.99%. The intention history data also has probability values for transitions from "HIS-11" and "HIS-12" to the intention in the next order.

図に示した例では、起点となる意図は「チェックアウト時刻」であった。実際の意図履歴データは、特定の場合だけに限らず、発生し得る意図の推移についてのデータを網羅的に、あるいは略網羅的に、持っている。 In the example shown in the figure, the starting point is "checkout time". The actual intention history data is not limited to a specific case, and has data about possible changes in intention exhaustively or almost exhaustively.

図１１は、個別履歴管理部１４３が保持・管理する、個別履歴データの構成例を示す概略図である。図示するように、個別履歴データは、一例として、表形式のデータとして管理される。この例では、個別履歴データは、端末ＩＤと、順序と、意図ＩＤとの各項目を有する。端末ＩＤは、チャットを行っている端末装置１１を一意に識別するための識別情報である。順序は、端末装置１１ごとに、個別履歴データに含まれている意図の順序を表すものである。順序としては、最も古い１から、順に、２、３、・・・という値が格納される。意図ＩＤは、当該端末装置の、当該順序における意図である。図示する例では、端末ＩＤが「Ｔ００１２３４」である端末の、１番目の意図の意図ＩＤは「ＩＮＴ−００１１１」である。同端末の２番目以後の意図についても、個別履歴データが情報を持っている。このように、未来意図予測サーバー装置１４内の個別履歴管理部１４３は、端末装置１１ごとの意図の推移の情報を管理する。 FIG. 11 is a schematic diagram showing a configuration example of individual history data held and managed by the individual history management unit 143. As illustrated, the individual history data is managed as tabular data, for example. In this example, the individual history data has each item of a terminal ID, an order, and an intention ID. The terminal ID is identification information for uniquely identifying the terminal device 11 having a chat. The order represents the order of intentions included in the individual history data for each terminal device 11. As the order, the values 1, 2, 3,... Are stored in order from the oldest one. The intention ID is the intention of the terminal device in the order. In the illustrated example, the intention ID of the first intention of the terminal having the terminal ID “T001234” is “INT-00111”. The individual history data also has information on the second and subsequent intentions of the terminal. In this way, the individual history management unit 143 in the future intention prediction server device 14 manages information on the transition of the intention for each terminal device 11.

未来意図予測サーバー装置１４内の未来意図予測部１４４は、予測対象としている端末装置１１に関して、現在の意図および過去の意図の時系列に基づいて、未来の意図を確率的に予測する。未来意図予測部１４４は、未来の意図を予測する際、意図履歴データ管理部１４２が管理する意図履歴データを参照することにより、意図の推移の確率値を取得し、未来意図の予測に用いる。 The future intention prediction unit 144 in the future intention prediction server device 14 stochastically predicts the future intention of the terminal device 11 that is the prediction target, based on the time series of the current intention and the past intention. When predicting a future intention, the future intention prediction unit 144 refers to the intention history data managed by the intention history data management unit 142 to acquire the probability value of the transition of the intention, and uses the probability value for prediction of the future intention.

図１２は、未来意図予測部１４４が未来意図を予測する処理の際の、入力データおよび出力データの構成例を示す概略図である。同図において、（Ａ）は未来意図予測部１４４への入力データの構成を示し、（Ｂ）は未来意図予測部１４４からの出力データの構成を示す。（Ａ）に示す通り、入力データは、直近のＭ個（Ｍは、０以上の整数）の過去意図と、現在意図とからなる意図の連鎖である。入力データに含まれる意図は、意図ＩＤによって特定されるものである。また、（Ｂ）に示す通り、出力データは、Ｎ個（Ｎは、１以上の整数）の未来意図からなる意図の連鎖である。これらの未来意図の各々は、意図ＩＤと、必要に応じて確率値とを含むものである。なお、図示する例では１系統の未来意図の連鎖のみを示しているが、未来意図予測部１４４が複数系統の未来意図の連鎖を出力するようにしてもよい。つまり、例えば、未来意図１−１と、未来意図１−２と、・・・、未来意図１−Ｎ１の連鎖としてなる系統と、未来意図２−１と、未来意図２−２と、・・・、未来意図２−Ｎ２の連鎖としてなる系統との、２系統を出力するようにしてもよい。さらに、未来意図予測部１４４が３系統以上の未来意図の連鎖を予測するようにしてもよい。 FIG. 12 is a schematic diagram showing a configuration example of input data and output data when the future intention prediction unit 144 performs a process of predicting a future intention. In the same figure, (A) shows the structure of the input data to the future intention prediction unit 144, and (B) shows the structure of the output data from the future intention prediction unit 144. As shown in (A), the input data is a chain of intentions including the latest M pieces of past intentions (M is an integer of 0 or more) and the present intentions. The intention included in the input data is specified by the intention ID. Further, as shown in (B), the output data is a chain of intentions composed of N (N is an integer of 1 or more) future intentions. Each of these future intentions includes an intention ID and, if necessary, a probability value. In the illustrated example, only one system of future intention chains is shown, but the future intention prediction unit 144 may output a plurality of systems of future intention chains. That is, for example, a future intention 1-1, a future intention 1-2,..., A system as a chain of future intention 1-N1, a future intention 2-1, a future intention 2-2,... .., two systems, that is, a system that is a chain of future intention 2-N2, may be output. Furthermore, the future intention prediction unit 144 may predict a chain of future intentions of three or more systems.

図１３は、答弁生成部１５３が答弁を生成する際の入出力関係を示す概略図である。答弁生成部１５３は、入力される現在意図および未来意図に基づき、答弁データを参照する。答弁生成部１５３が、さらに、入力される質問データに依存する処理を行うようにしてもよい。質問は、入力されてもよいし、入力されなくともよい。答弁データは、一例として、ルックアップテーブルの形式を有しており、現在意図や未来意図や質問に基づいて、答弁の雛型を特定することができるデータ構造を有している。答弁生成部１５３は、入力される現在意図や未来意図や質問に基づいて、答弁データから、答弁の雛型を読み出す。また、答弁データの一部が、機械学習モデルであってもよい。この場合には、その機械学習モデルは、入力である現在意図や未来意図や質問と、出力である答弁の組としてなる学習データを用いて機械学習済みである。また、答弁雛型が、パラメーターを含んでいてもよい。答弁生成部１５３は、パラメーター部分を、実値で置き換えた答弁を出力する。 FIG. 13 is a schematic diagram showing the input/output relationship when the answer generation unit 153 generates an answer. The answer generation unit 153 refers to the answer data based on the input current intention and future intention. The answer generation unit 153 may further perform processing depending on the input question data. The question may or may not be entered. The answer data has, for example, a look-up table format, and has a data structure capable of specifying the answer template based on the current intention, future intention, and question. The answer generation unit 153 reads the answer template from the answer data based on the input current intention, future intention, and question. Further, part of the answer data may be a machine learning model. In this case, the machine learning model has already been machine-learned using learning data that is a set of a current intention, a future intention or a question that is an input and an answer that is an output. Moreover, the answer template may include parameters. The answer generation unit 153 outputs an answer in which the parameter part is replaced with the actual value.

答弁生成部１５３は、未来意図予測サーバー装置１４によって未来意図の連鎖が予測された場合には、その連鎖に基づいて答弁を生成することができる。また、答弁生成部１５３は、未来意図予測サーバー装置１４によって複数の系統の未来意図が予測された場合には、適宜、未来意図の系統を選択して、答弁を生成することができる。このとき、一例として、答弁生成部１５３は、未来意図予測の際に算出された確率値に基づいて、確率の大きい未来意図の系統を選択することもできる。この場合、答弁生成部１５３は、選択された未来意図の系統に対応する答弁を生成する。また、答弁生成部１５３は、未来意図予測サーバー装置１４によって複数の系統の未来意図が予測された場合には、それらの未来意図の系統のそれぞれに対して、答弁を生成するようにしてもよい。 When the future intention prediction server device 14 predicts a chain of future intentions, the answer generation unit 153 can generate an answer based on the chain. Further, when the future intention prediction server device 14 predicts future intentions of a plurality of systems, the reply generation unit 153 can appropriately select a future intention system and generate a reply. At this time, as an example, the answer generation unit 153 can select a future intention system having a high probability based on the probability value calculated in the future intention prediction. In this case, the answer generation unit 153 generates an answer corresponding to the selected future intention system. In addition, when the future intention prediction server device 14 predicts future intentions of a plurality of systems, the answer generation unit 153 may generate an answer to each of the systems of the future intentions. ..

この図に示す例では、答弁データ管理部１５２内には、「チェックアウト時刻は ％Ｔ です」という答弁雛型が含まれている。このうち、「％Ｔ」は、パラメーターである。例えば、ホテルごとにチェックアウト時刻が異なるに、この「％Ｔ」の部分をパラメーター化することにより、答弁データの量を節約することができる。このパラメーターの値は、例えば、「１０時００分」である。答弁生成部１５３は、パラメーターを実値で置き換えることにより、「チェックアウト時刻は１０時００分です」という答弁を生成することができる。 In the example shown in this figure, the answer data management unit 152 includes an answer template of “checkout time is %T”. Among these, "%T" is a parameter. For example, if the check-out time is different for each hotel, parameterizing this "%T" portion can save the amount of answer data. The value of this parameter is “10:00”, for example. The answer generation unit 153 can generate an answer that "check-out time is 10:00" by replacing the parameter with an actual value.

図１４は、端末装置１１の処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートは一対の質問と答弁とに関する処理に対応するものである。以下では、このフローチャートに沿って、端末装置１１による処理の手順を説明する。 FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure of the terminal device 11. This flowchart corresponds to the processing regarding a pair of questions and answers. Below, the procedure of the processing by the terminal device 11 will be described along this flowchart.

ステップＳ１１において、質問入力部１１１は、外部から質問を取得する。
ステップＳ１２において、送受信部１１２は、ステップＳ１１において取得された質問をチャットサーバー装置１２に送信する。
ステップＳ１３において、送受信部１１２は、ステップＳ１２において送信された質問に対する答弁を受信する。
ステップＳ１４において、答弁出力部１１３は、ステップＳ１３において受信された答弁を、外部に出力する。 In step S11, the question input unit 111 acquires a question from the outside.
In step S12, the transmission/reception unit 112 transmits the question acquired in step S11 to the chat server device 12.
In step S13, the transmission/reception unit 112 receives the answer to the question transmitted in step S12.
In step S14, the answer valve output unit 113 outputs the answer valve received in step S13 to the outside.

図１５は、意図推論サーバー装置１３の処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートは１件の質問に対応する処理を示す。以下では、このフローチャートに沿って、意図推論サーバー装置１３による処理の手順を説明する。 FIG. 15 is a flowchart showing a procedure of processing of the intention inference server device 13. This flowchart shows the processing corresponding to one question. Below, the procedure of processing by the intention inference server device 13 will be described along this flowchart.

ステップＳ２１において、質問受信部１３１は、チャットサーバー装置１２から質問を受信する。
ステップＳ２２において、意図推論部１３２は、ステップＳ２１で受信した質問を基に、その質問に対応する意図を推論する。意図推論部１３２は、推論結果である現在意図を出力する。
ステップＳ２３において、現在意図送信部１３４は、ステップＳ２２で得られた現在意図を、チャットサーバー装置１２に送信する。 In step S21, the question receiving unit 131 receives a question from the chat server device 12.
In step S22, the intention inference unit 132 infers the intention corresponding to the question based on the question received in step S21. The intention inference unit 132 outputs the current intention, which is the inference result.
In step S23, the current intention transmitting unit 134 transmits the current intention obtained in step S22 to the chat server device 12.

図１６は、未来意図予測サーバー装置１４の処理の手順を示すフローチャートである。以下では、このフローチャートに沿って、未来意図予測サーバー装置１４による処理の手順を説明する。 FIG. 16 is a flowchart showing a procedure of processing of the future intention prediction server device 14. In the following, the procedure of processing by the future intention prediction server device 14 will be described with reference to this flowchart.

ステップＳ３１において、現在意図受信部１４１は、チャットサーバー装置１２から、現在意図を受信する。
ステップＳ３２において、未来意図予測部１４４は、個別履歴管理部１４３が、当該現在意図をこの現在意図に関連付けられる端末装置１１（あるいは、ユーザー）の履歴として追記するよう依頼または制御する。個別履歴管理部１４３は、依頼された現在意図の追記を実行する。これにより、渡されている現在意図は、当該端末装置１１（あるいは、ユーザー）の履歴の一部となる。
ステップＳ３３において、未来意図予測部１４４は、個別履歴管理部１４３が管理する当該端末装置１１（あるいは、ユーザー）の履歴と、意図履歴データ管理部１４２が管理する意図履歴データとに基づいて、未来意図を予測する。未来意図予測部１４４は、この未来意図を出力する。
ステップＳ３４において、未来意図送信部１４５は、ステップＳ３３において予測された未来意図のデータを、チャットサーバー装置１２に送信する。 In step S31, the current intention receiving unit 141 receives the current intention from the chat server device 12.
In step S32, the future intention prediction unit 144 requests or controls the individual history management unit 143 to additionally write the current intention as the history of the terminal device 11 (or user) associated with the current intention. The individual history management unit 143 executes additional writing of the requested current intention. As a result, the current intention passed is part of the history of the terminal device 11 (or user).
In step S33, the future intention prediction unit 144 determines the future based on the history of the terminal device 11 (or user) managed by the individual history management unit 143 and the intention history data managed by the intention history data management unit 142. Predict intent. The future intention prediction unit 144 outputs this future intention.
In step S34, the future intention transmitting unit 145 transmits the future intention data predicted in step S33 to the chat server device 12.

図１７は、答弁生成サーバー装置１５の処理の手順を示すフローチャートである。以下では、このフローチャートに沿って、答弁生成サーバー装置１５による処理の手順を説明する。 FIG. 17 is a flow chart showing the procedure of processing of the answer generation server device 15. Below, the procedure of the processing by the answer generation server device 15 will be described along this flowchart.

ステップＳ４１において、答弁生成依頼受付部１５１は、チャットサーバー装置１２から、答弁生成依頼を受信する。答弁生成依頼は、現在意図と未来意図のデータを含む。また、答弁生成依頼が、質問のデータを含んでいてもよい。
ステップＳ４２において、答弁生成部１５３は、ステップＳ４１で受信された答弁生成依頼に基づいて、答弁を生成する。答弁生成部１５３は、答弁を生成する際に、答弁データ管理部１５２が保持している答弁データを参照してもよい。本ステップにおいて、答弁生成部１５３は、例えば、現在意図や未来意図に基づいてテーブルをルックアップすることにより、答弁を生成する。また、答弁生成部１５３は、機械学習済のモデル（例えば、ニューラルネットワーク）に、答弁生成依頼内に含まれるデータを入力することにより、そのモデルの出力である答弁を得る。また、答弁生成部１５３は、例えば事業者ごとの個別データ（例えば、特定のホテルのチャックイン時刻、チェックアウト時刻、チェックアウトペナルティの内容、チェックアウト後の荷物預かりのサービスの内容等）を、データベースから読み出し、生成する答弁内に組み込んでもよい。
ステップＳ４３において、答弁送信部１５４は、ステップＳ４２で生成された答弁を、チャットサーバー装置１２に送信する。 In step S41, the answer generation request reception unit 151 receives the answer generation request from the chat server device 12. The answer generation request includes data of the present intention and future intention. The answer generation request may include question data.
In step S42, the answer generation unit 153 generates an answer based on the answer generation request received in step S41. The answer generation unit 153 may refer to the answer data held by the answer data management unit 152 when generating the answer. In this step, the answer generation unit 153 generates an answer, for example, by looking up the table based on the present intention or the future intention. In addition, the answer generation unit 153 inputs the data included in the answer generation request to the machine-learned model (for example, neural network) to obtain the answer that is the output of the model. In addition, the answer generation unit 153, for example, individual data for each business operator (for example, check-in time of a specific hotel, check-out time, contents of check-out penalty, contents of luggage storage service after check-out, etc.), It may be incorporated in the answer read from the database and generated.
In step S43, the reply transmission unit 154 transmits the reply generated in step S42 to the chat server device 12.

図１８は、チャットサーバー装置１２の処理の手順を示すフローチャートである。チャットサーバー装置１２は、意図推論サーバー装置１３や、未来意図予測サーバー装置１４や、答弁生成サーバー装置１５と連携しながら、チャットサーバーとして機能する。以下では、このフローチャートに沿って、チャットサーバー装置１２による処理の手順を説明する。 FIG. 18 is a flowchart showing the processing procedure of the chat server device 12. The chat server device 12 functions as a chat server in cooperation with the intention inference server device 13, the future intention prediction server device 14, and the answer generation server device 15. In the following, the procedure of processing by the chat server device 12 will be described along this flowchart.

ステップＳ５１において、質問受信部１２１は、端末装置１１から、質問のデータを受信する。
ステップＳ５２において、質問送信部１２２は、意図推論サーバー装置１３に、質問のデータを送信する。
ステップＳ５３において、現在意図受信部１２３は、意図推論サーバー装置１３から、意図推論サーバー装置１３による類論結果である現在意図のデータを受信する。
ステップＳ５４において、現在意図送信部１２４は、未来意図予測サーバー装置１４に、現在意図のデータを送信する。 In step S51, the question receiving unit 121 receives question data from the terminal device 11.
In step S52, the question transmitting unit 122 transmits the question data to the intention inference server device 13.
In step S53, the current intention receiving unit 123 receives, from the intention inference server device 13, the current intention data, which is a result of the analogy by the intention inference server device 13.
In step S54, the present intention transmitting unit 124 transmits the present intention data to the future intention prediction server device 14.

ステップＳ５５において、未来意図受信部１２５は、未来意図予測サーバー装置１４から、未来意図予測サーバー装置１４による予測結果である未来意図のデータを受信する。
ステップＳ５６において、答弁生成依頼部１２６は、答弁生成サーバー装置１５に、答弁生成依頼のデータを送信する。答弁生成依頼は、現在意図と未来意図とを含む。答弁生成依頼は質問のデータを含んでもよい。
ステップＳ５７において、答弁受信部１２７は、答弁生成サーバー装置１５から、生成された答弁のデータを受信する。
ステップＳ５８において、答弁送信部１２８は、端末装置１１に、答弁生成サーバー装置１５によって生成された答弁のデータを送信する。 In step S55, the future intention receiving unit 125 receives, from the future intention prediction server device 14, the future intention data that is the prediction result of the future intention prediction server device 14.
In step S<b>56, the answer generation requesting unit 126 transmits the answer generation request data to the answer generation server device 15. The answer generation request includes the present intention and the future intention. The answer generation request may include question data.
In step S57, the answer reception unit 127 receives the created answer data from the answer generation server device 15.
In step S58, the reply transmission unit 128 transmits the reply data generated by the reply generation server device 15 to the terminal device 11.

［第１変形例］
上記の実施形態の一変形例として、端末装置１１からチャットサーバー装置１２に送る質問と、チャットサーバー装置１２から端末装置１１に送る答弁とを、それぞれ、音声としてもよい。この場合、質問および答弁は、符号化された音声データの形式で送受信される。チャットサーバー装置１２は、例えば、音声データとして受信した質問を基に、音声認識処理を行い、質問のテキストデータに変換する。また、チャットサーバー装置１２は、端末装置１１に送信するために答弁生成サーバー装置１５から受け取った答弁のテキストデータを基に、音声合成処理を行い、答弁の音声データを獲得する。端末装置１１は、ユーザーから入力される、音声による質問を取得し、音声データとしてチャットサーバー装置１２に送信する。また、端末装置１１は、チャットサーバー装置１２から音声データの形式で受信した答弁を、スピーカー等から出力する。 [First Modification]
As a modification of the above-described embodiment, the question sent from the terminal device 11 to the chat server device 12 and the answer sent from the chat server device 12 to the terminal device 11 may be voiced. In this case, the question and answer are transmitted and received in the form of encoded voice data. The chat server device 12 performs voice recognition processing based on the question received as voice data, for example, and converts it into text data of the question. Also, the chat server device 12 performs voice synthesis processing based on the answer text data received from the answer generation server device 15 for transmission to the terminal device 11, and acquires the answer voice data. The terminal device 11 acquires the question by voice input from the user and transmits it to the chat server device 12 as voice data. Further, the terminal device 11 outputs the answer received from the chat server device 12 in the form of voice data from the speaker or the like.

［第２変形例］
一変形例として、チャットサーバー装置１２が、質問のテキストデータを、形態素列に変換しない構成としてもよい。この場合、チャットサーバー装置１２は、プレーンなテキストのままの質問データを、意図推論サーバー装置１３に送信する。意図推論サーバー装置１３は、プレーンなテキストの形式の質問データに基づいて、現在意図を推論する。 [Second Modification]
As a modification, the chat server device 12 may be configured not to convert the question text data into a morpheme string. In this case, the chat server device 12 transmits the question data in plain text to the intention inference server device 13. The intent inference server device 13 infers the current intent based on the question data in the plain text format.

［第３変形例］
上記の実施形態では、図１に示したように、端末装置１１と、チャットサーバー装置１２と、意図推論サーバー装置１３と、未来意図予測サーバー装置１４と、答弁生成サーバー装置１５とで、チャットシステム１を構成するようにした。しかしながら、チャットシステム１が有する機能を、どういった形態で複数の装置に分散させるかは、任意である。各サーバー装置等に、上記実施形態とは異なる形態で機能を配置するようにしてもよい。 [Third Modification]
In the above embodiment, as shown in FIG. 1, the chat system includes the terminal device 11, the chat server device 12, the intention inference server device 13, the future intention prediction server device 14, and the answer generation server device 15. 1 is configured. However, it is arbitrary how the functions of the chat system 1 are distributed to the plurality of devices. The functions may be arranged in each server device or the like in a form different from that of the above embodiment.

以上説明した実施形態と変形例とをまとめると、次の通りである。 The following is a summary of the embodiment and the modified examples described above.

図１に示したように、チャットシステム１は、次のチャット管理方法により、チャットを管理する。即ち、第１過程において、端末装置１１が質問を受け付ける。第２過程において、意図推論サーバー装置１３が、前記質問に対応する現在意図を推論する。第３過程において、未来意図予測サーバー装置１４が、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴を予め記憶しておき、過去の意図の履歴と未来意図との関係とを参照することによって、前記現在意図と記憶しておいた前記過去の履歴とに基づいて、未来意図を予測する。第４過程において、答弁生成サーバー装置１５が、前記現在意図と、予測された前記未来意図とに基づいて答弁を生成する。第５過程において、端末装置１１が、生成された前記答弁を出力する。 As shown in FIG. 1, the chat system 1 manages chat by the following chat management method. That is, in the first process, the terminal device 11 accepts the question. In the second step, the intention inference server device 13 infers the current intention corresponding to the question. In the third step, the future intention prediction server device 14 stores in advance a history of past intentions associated with the terminal device and refers to the relationship between the history of past intentions and the future intentions, The future intention is predicted based on the present intention and the stored past history. In the fourth step, the answer generation server device 15 generates an answer based on the present intention and the predicted future intention. In the fifth step, the terminal device 11 outputs the generated answer valve.

上記チャット方法において、次のようにしてもよい。即ち、前記第３過程において、未来意図予測サーバー装置１４が、前記未来意図を予測する際に、複数の系統の未来意図を予測してもよい。また、前記第４過程において、答弁生成サーバー装置１５が、答弁を生成する際に、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択して選択された系統の未来意図についての答弁を生成し、または、前記複数の系統の未来意図のそれぞれについての答弁を生成するようにしてもよい。 The chat method may be as follows. That is, in the third process, the future intention prediction server device 14 may predict future intentions of a plurality of systems when predicting the future intention. Further, in the fourth step, the answer generation server device 15 selects one or more of the future intentions of the plurality of systems when the answer is generated, and answers the future intention of the selected system. May be generated, or an answer for each of the future intentions of the plurality of systems may be generated.

上記チャット方法において、次のようにしてもよい。即ち、前記第３過程において、未来意図予測サーバー装置１４が、前記未来意図を予測する際に、当該未来意図の確率値をも算出してもよい。また、前記第４過程において、答弁生成サーバー装置１５が、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択する際に、算出された前記確率値に基づく選択を行うようにしてもよい。 The chat method may be as follows. That is, in the third step, when the future intention prediction server device 14 predicts the future intention, the future intention prediction server device 14 may also calculate the probability value of the future intention. Also, in the fourth step, the answer generation server device 15 may perform selection based on the calculated probability value when selecting one or more of the future intentions of the plurality of systems. Good.

上記チャット方法において、次のようにしてもよい。即ち、前記第１過程において、端末装置１１は、テキストデータによる質問の入力を受け付けるようにしてもよい。また、前記第５過程において、端末装置１１は、テキストデータを画面に表示する形で前記答弁を出力するようにしてもよい。 The chat method may be as follows. That is, in the first step, the terminal device 11 may accept input of a question by text data. In the fifth step, the terminal device 11 may output the answer in the form of displaying text data on the screen.

上記チャット方法において、次のようにしてもよい。即ち、前記第１過程において、端末装置１１は、音声データによる質問の入力を受け付けるようにしてもよい。また、第５過程において、端末装置１１は、音声データを音声として出力する形で前記答弁を出力するようにしてもよい。 The chat method may be as follows. That is, in the first step, the terminal device 11 may accept input of a question by voice data. In the fifth step, the terminal device 11 may output the answer in the form of outputting voice data as voice.

上記チャット方法において、次のようにしてもよい。即ち、前記第３過程において、未来意図予測サーバー装置１４が、前記現在意図を、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴の一部として記憶手段に書き込むようにしてもよい。これにより、現在意図に基づいて、後でさらなる質問が為された際に、その時点での未来意図を予測するために、現在の意図を使用することができる。 The chat method may be as follows. That is, in the third step, the future intention prediction server device 14 may write the present intention in the storage unit as a part of the history of past intentions associated with the terminal device. This allows the present intent to be used to predict future intent at that time when further questions are asked based on the current intent.

チャットシステムを、下記のような装置で構成することができる。チャットシステム１は、チャットサーバー装置１２と、意図推論サーバー装置１３と、未来意図予測サーバー装置１４と、答弁生成サーバー装置１５とを含んで構成される。 The chat system can be composed of the following devices. The chat system 1 includes a chat server device 12, an intention inference server device 13, a future intention prediction server device 14, and an answer generation server device 15.

チャットサーバー装置１２は、外部（端末装置１１側）から質問を受信し、受信した前記質問を意図推論サーバー装置１３に対して送信し、意図推論サーバー装置１３から前記質問に対応する現在意図を受信し、受信した前記現在意図を未来意図予測サーバー装置１４に送信し、未来意図予測サーバー装置１４から前記現在意図に基づいて予測された未来意図を受信し、前記現在意図および前記未来意図を含む答弁生成依頼を答弁生成サーバー装置１５に送信し、答弁生成サーバー装置１５から前記答弁生成依頼に対応する答弁を受信し、前記答弁を外部（端末装置１１側）に送信する。 The chat server device 12 receives a question from the outside (the terminal device 11 side), transmits the received question to the intention inference server device 13, and receives the current intention corresponding to the question from the intention inference server device 13. Then, the received current intention is transmitted to the future intention prediction server device 14, the future intention predicted based on the current intention is received from the future intention prediction server device 14, and an answer including the current intention and the future intention is received. The generation request is transmitted to the reply generation server device 15, the reply corresponding to the reply generation request is received from the reply generation server device 15, and the reply is transmitted to the outside (the terminal device 11 side).

意図推論サーバー装置１３は、チャットサーバー装置１２から送信された前記質問に対応する前記現在意図を推論して、チャットサーバー装置１２に前記現在意図を送信するものである。 The intent inference server device 13 infers the current intent corresponding to the question transmitted from the chat server device 12 and transmits the current intent to the chat server device 12.

未来意図予測サーバー装置１４は、予め記憶された過去の意図の履歴と、チャットサーバー装置１２から受信した前記現在意図に基づいて、前記未来意図を予測し、予測された前記未来意図を前記チャットサーバー装置１２に送信するものである。 The future intention prediction server device 14 predicts the future intention based on a history of past intentions stored in advance and the present intention received from the chat server device 12, and predicts the predicted future intention from the chat server. It is transmitted to the device 12.

答弁生成サーバー装置１５は、チャットサーバー装置１２から前記答弁生成依頼を受信し、前記答弁生成依頼に含まれる前記現在意図と前記未来意図とに基づいて、前記質問への答弁を生成し、生成された前記答弁をチャットサーバー装置１２に送信するものである。 The answer generation server device 15 receives the answer generation request from the chat server device 12, generates an answer to the question based on the present intention and the future intention included in the answer generation request, and is generated. The answer is transmitted to the chat server device 12.

チャットサーバー装置１２が答弁生成サーバー装置１５に送信する前記答弁生成依頼には、前記現在意図および前記未来意図に加えて、前記質問をも含むようにしてもよい。これに対応して、答弁生成サーバー装置１５は、前記現在意図と前記未来意図とに加えて、前記質問にも基づいて、前記質問への答弁を生成することができる。 The answer generation request transmitted from the chat server device 12 to the answer generation server device 15 may include the question in addition to the present intention and the future intention. In response to this, the answer generation server device 15 can generate an answer to the question based on the question in addition to the present intention and the future intention.

未来意図予測サーバー装置１４は、前記未来意図を予測する際に、複数の系統の未来意図を予測するようにしてもよい。これに対応して、答弁生成サーバー装置１５は、前記答弁を生成する際に、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択して選択された系統の未来意図についての答弁を生成するようにできる。または、答弁生成サーバー装置１５は、前記複数の系統の未来意図のそれぞれについての答弁を生成するようにしてもよい。 The future intention prediction server device 14 may predict the future intentions of a plurality of systems when predicting the future intention. Correspondingly, the answer generation server device 15 selects one or more of the future intentions of the plurality of systems when generating the answer and gives a reply about the future intention of the selected system. Can be generated. Alternatively, the answer generation server device 15 may generate an answer for each of the future intentions of the plurality of systems.

未来意図予測サーバー装置１４は、前記未来意図を予測する際に、当該未来意図の確率値をも算出してもよい。これに対応して、答弁生成サーバー装置１５は、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択する際に、算出された前記確率値に基づく選択を行うようにできる。 The future intention prediction server device 14 may also calculate a probability value of the future intention when predicting the future intention. In response to this, the answer generation server device 15 can make a selection based on the calculated probability value when selecting one or more of the future intentions of the plurality of systems.

以上説明したように、本実施形態とその変形例によれば、未来意図予測サーバー装置１４は、未来意図を予測する。また、答弁生成サーバー装置１５は、現在の質問に対応する現在意図のみに依存するのではなく、予測された未来意図にも依存して答弁を生成する。この構成により、期待される答弁を生成する制度が向上する。つまり、チャットシステムにおける答弁生成を高度化することができる。 As described above, according to this embodiment and its modification, the future intention prediction server device 14 predicts future intention. Further, the answer generation server device 15 generates an answer not only depending on the present intention corresponding to the present question but also depending on the predicted future intention. This configuration improves the system for generating the expected answer. That is, answer generation in the chat system can be advanced.

なお、上述した実施形態およびその変形例における、端末装置、チャットサーバー装置、意図推論サーバー装置、未来意図予測サーバー装置、答弁生成サーバー装置の各装置における少なくとも一部の機能を、コンピューターで実現することができる。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリー等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、一時的に、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。 It should be noted that at least a part of the functions of each of the terminal device, the chat server device, the intention inference server device, the future intention prediction server device, and the answer generation server device in the above-described embodiment and its modification should be realized by a computer. You can In that case, the program for realizing this function may be recorded in a computer-readable recording medium, and the program recorded in this recording medium may be read by a computer system and executed. The “computer system” mentioned here includes an OS and hardware such as peripheral devices. In addition, "computer-readable recording medium" means a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, a CD-ROM, a DVD-ROM, a USB memory, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. Say that. Further, the "computer-readable recording medium" means a program that temporarily and dynamically holds the program, such as a communication line when transmitting the program through a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In that case, it may also include the one that holds the program for a certain period of time, such as the volatile memory inside the computer system that serves as the server or the client. Further, the above-mentioned program may be for realizing a part of the above-mentioned functions, and may be one for realizing the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.

本実施形態を利用したサービスの例は、次の通りである。ホテルの顧客に対する案内を行うチャットサービスを想定する。ユーザーの端末装置１１は、チャットサーバー装置１２に対して、「チェックアウトは何時までですか？」という質問を送信する。意図推論サーバー装置１３は、この質問の意図、即ち現在意図が、そのホテルにおけるチェックアウト時刻であることを特定する。この現在意図に直接対応する答弁として、答弁生成サーバー装置１５は、「チェックアウト時間は午前１１時までです。」という答弁を生成する。本実施形態では、上記の現在意図に加えて、未来意図予測サーバー装置１４が、現在意図に基づいて、また必要に応じて過去の意図の履歴にも基づいて、未来意図を予測する。その未来意図は、１）チェックアウトが遅くなる場合の追加料金（この未来意図の確率は８０％）と、２）チェックアウト後のフロントでの荷物預かり（この未来意図の確率は６８％）とである。答弁生成サーバー装置１５は、これらの未来意図に応じた答弁をも生成する。答弁生成サーバー装置１５は、複数の未来意図のうちの、最上位の未来意図（最も確率の高い未来意図）のみについての答弁を生成してもよいし、確率が所定の閾値以上である未来意図のそれぞれについての答弁を生成してもよい。つまり、答弁生成サーバー装置１５は、上記の「チェックアウト時間は午前１１時までです。」という答弁に加えて、次の答弁を生成することができる。即ち、答弁生成サーバー装置１５は、上記のチェックアウトが遅くなる場合の追加料金という未来意図に対応して、「もしお客様のチェックアウトが遅くなった場合には追加費用として１時間あたり１０００円が加算されます。」という追加答弁を付加することができる。さらに、答弁生成サーバー装置１５は、上記のチェックアウト後のフロントでの荷物預かりという未来意図に対応して、「チェックアウト後にお客様のお荷物をフロントにてお預かりできるサービスがありますのでお気軽にお問い合わせください。」という追加答弁を付加してもよい。従来の技術では、チャットサーバーは、現在意図に基づく答弁を行うことしかできなかった。一方、本実施形態によれば、ここにも例示したように、チャットシステム１は、現在意図に基づく答弁だけではなく、未来意図にも基づく答弁を行うことができる。つまり、本実施形態によれば、チャットサービスにおける答弁の質を向上させることが可能となる。 Examples of services using this embodiment are as follows. Assume a chat service that provides guidance to hotel customers. The terminal device 11 of the user sends the question “What time is checkout until?” to the chat server device 12. The intention inference server device 13 specifies that the intention of the question, that is, the current intention is the check-out time at the hotel. As a response directly corresponding to the present intention, the response generation server device 15 generates a response "checkout time is until 11:00 am". In the present embodiment, in addition to the above-mentioned current intention, the future intention prediction server device 14 predicts the future intention based on the current intention and, if necessary, also based on the history of past intentions. The future intentions are 1) additional charge for late check-out (80% probability of this future intention) and 2) luggage storage at the front desk after check-out (68% probability of this future intention). Is. The answer generation server device 15 also generates an answer according to these future intentions. The answer generation server device 15 may generate an answer for only the highest future intention (future intention with the highest probability) of the plurality of future intentions, or a future intention whose probability is equal to or greater than a predetermined threshold value. An answer may be generated for each of the. That is, the answer generation server device 15 can generate the next answer in addition to the above-mentioned answer "The check-out time is until 11:00 am". That is, the answer generation server device 15 responds to the future intention of the additional charge when the check-out is delayed by saying, "If the customer's check-out becomes late, an additional charge of 1,000 yen per hour will be charged. It will be added." In addition, the answer generation server device 15 responds to the future intention of storing luggage at the front desk after checkout as described above, "Please feel free to ask because there is a service where you can store your luggage at the front desk after checkout. Please add an additional answer such as "Please contact us." In the prior art, the chat server can currently only make an informed answer. On the other hand, according to the present embodiment, as illustrated here, the chat system 1 can make a reply not only based on the present intention but also based on the future intention. That is, according to the present embodiment, it is possible to improve the quality of the answer in the chat service.

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 Although the embodiment of the present invention has been described in detail above with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes a design and the like within a range not departing from the gist of the present invention.

本発明は、例えば、事業者等の情報提供業務に利用することができる。但し、本発明の利用範囲はここに例示したものには限られない。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used, for example, in information providing services of businesses and the like. However, the range of use of the present invention is not limited to the one illustrated here.

１ チャットシステム
１１ 端末装置
１２ チャットサーバー装置
１３ 意図推論サーバー装置
１４ 未来意図予測サーバー装置
１５ 答弁生成サーバー装置
１１１ 質問入力部
１１２ 送受信部
１１３ 答弁出力部
１２１ 質問受信部
１２２ 質問送信部
１２３ 現在意図受信部
１２４ 現在意図送信部
１２５ 未来意図受信部
１２６ 答弁生成依頼部
１２７ 答弁受信部
１２８ 答弁送信部
１３１ 質問受信部
１３２ 意図推論部
１３３ 意図データ記憶部
１３４ 現在意図送信部
１４１ 現在意図受信部
１４２ 意図履歴データ管理部
１４３ 個別履歴管理部
１４４ 未来意図予測部
１４５ 未来意図送信部
１５１ 答弁生成依頼受付部
１５２ 答弁データ管理部
１５３ 答弁生成部
１５４ 答弁送信部 1 Chat System 11 Terminal Device 12 Chat Server Device 13 Intention Reasoning Server Device 14 Future Intention Prediction Server Device 15 Answer Generation Server Device 111 Question Input Unit 112 Transmitter/Receiver 113 Answer Output Unit 121 Question Receiver 122 Question Transmitter 123 Current Intention Receiver 124 present intention transmitting unit 125 future intention receiving unit 126 answer generation requesting unit 127 answer receiving unit 128 answer transmitting unit 131 question receiving unit 132 intention inferring unit 133 intention data storage unit 134 current intention transmitting unit 141 current intention receiving unit 142 intention history data Management unit 143 Individual history management unit 144 Future intention prediction unit 145 Future intention transmission unit 151 Response generation request reception unit 152 Response data management unit 153 Response generation unit 154 Response transmission unit

Claims (15)

端末装置が質問を受け付ける第１過程と、
装置が、前記質問に対応する現在意図を推論する第２過程と、
装置が、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴を予め記憶しておき、過去の意図の履歴と未来意図との関係とを参照することによって、前記現在意図と記憶しておいた前記過去の履歴とに基づいて、未来意図を予測する第３過程と、
装置が、前記現在意図と、予測された前記未来意図と、前記質問とに基づいて答弁を生成する第４過程と、
前記端末装置が、生成された前記答弁を出力する第５過程と、
を含むチャット管理方法であって、
前記現在意図は、主題の分類に対応するものであり、
前記未来意図は、主題の分類に対応するものであり、
前記第４過程では、前記装置は、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて、ルックアップテーブルを参照することによって前記答弁を生成し、または、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とを入力として前記答弁を出力とする機械学習済みの機械学習モデルから得られる前記答弁を生成する、
チャット管理方法。 A first step in which the terminal device receives a question,
A second step in which the device infers the current intent corresponding to the question;
The device previously stores a history of past intentions associated with the terminal device, and refers to the relationship between the history of past intentions and the future intentions to thereby store the past intentions stored as the current intentions. A third process of predicting future intentions based on the history of
A fourth step in which the device generates an answer based on the present intention, the predicted future intention, and the question;
A fifth step in which the terminal device outputs the generated answer,
A chat management method including
The presently contemplated, which corresponds to the classification of the main subject,
The future intentions, which corresponds to the classification of the main subject,
In the fourth step, the apparatus, on the basis of the said current intended future intentions and the question and to generate the answer by referring to the look-up table or, before Symbol the future intended presently contemplated and Generating the answer obtained from a machine learning model that has been machine-learned with the question and the input as the output.
Chat management method. 前記第３過程において、前記未来意図を予測する際に、複数の系統の未来意図を予測し、
前記第４過程において、答弁を生成する際に、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択して選択された系統の未来意図についての答弁を生成し、または、前記複数の系統の未来意図のそれぞれについての答弁を生成する、
請求項１に記載のチャット管理方法。 In the third step, when predicting the future intention, predicting future intentions of a plurality of systems,
In the fourth step, when generating an answer, one or more of the future intentions of the plurality of systems are selected to generate an answer for the future intention of the selected system, or Generate an answer for each of the future intentions of the system,
The chat management method according to claim 1. 前記第３過程において、前記未来意図を予測する際に、当該未来意図の確率値をも算出し、
前記第４過程において、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択する際に、算出された前記確率値に基づく選択を行う、
請求項２に記載のチャット管理方法。 In the third step, when predicting the future intention, a probability value of the future intention is also calculated,
In the fourth step, when selecting one or more of the future intentions of the plurality of systems, selection based on the calculated probability value is performed.
The chat management method according to claim 2. 前記第１過程において、前記端末装置は、テキストデータによる質問の入力を受け付けるものであり、
前記第５過程において、前記端末装置は、テキストデータを画面に表示する形で前記答弁を出力するものである、
請求項１から３までのいずれか一項に記載のチャット管理方法。 In the first step, the terminal device receives an input of a question by text data,
In the fifth step, the terminal device outputs the answer by displaying text data on a screen.
The chat management method according to any one of claims 1 to 3. 前記第１過程において、前記端末装置は、音声データによる質問の入力を受け付けるものであり、
前記第５過程において、前記端末装置は、音声データを音声として出力する形で前記答弁を出力するものである、
請求項１から３までのいずれか一項に記載のチャット管理方法。 In the first step, the terminal device receives an input of a question by voice data,
In the fifth step, the terminal device outputs the answer in a form of outputting voice data as voice.
The chat management method according to any one of claims 1 to 3. 前記第３過程において、前記現在意図を、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴の一部として記憶手段に書き込む、
請求項１から５までのいずれか一項に記載のチャット管理方法。 In the third step, writing the present intention as a part of a history of past intentions associated with the terminal device in a storage means,
The chat management method according to any one of claims 1 to 5. チャットサーバー装置と、意図推論サーバー装置と、未来意図予測サーバー装置と、答弁生成サーバー装置とを含んで構成されるチャットシステムであって、
前記チャットサーバー装置は、外部から質問を受信し、受信した前記質問を前記意図推論サーバー装置に対して送信し、前記意図推論サーバー装置から前記質問に対応する現在意図を受信し、受信した前記現在意図を前記未来意図予測サーバー装置に送信し、前記未来意図予測サーバー装置から前記現在意図に基づいて予測された未来意図を受信し、前記現在意図および前記未来意図を含む答弁生成依頼を前記答弁生成サーバー装置に送信し、前記答弁生成サーバー装置から前記答弁生成依頼に対応する答弁を受信し、前記答弁を外部に送信するものであり、
前記意図推論サーバー装置は、前記チャットサーバー装置から送信された前記質問に対応する前記現在意図を推論して、前記チャットサーバー装置に前記現在意図を送信するものであり、
前記未来意図予測サーバー装置は、予め記憶された過去の意図の履歴と、前記チャットサーバー装置から受信した前記現在意図に基づいて、前記未来意図を予測し、予測された前記未来意図を前記チャットサーバー装置に送信するものであり、
前記答弁生成サーバー装置は、チャットサーバー装置から前記答弁生成依頼を受信し、前記答弁生成依頼に含まれる前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて、前記質問への答弁を生成し、生成された前記答弁を前記チャットサーバー装置に送信するものであり、
前記現在意図は、主題の分類に対応するものであり、
前記未来意図は、主題の分類に対応するものであり、
前記答弁生成サーバー装置は、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて、ルックアップテーブルを参照することによって前記答弁を生成し、または、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とを入力として前記答弁を出力とする機械学習済みの機械学習モデルから得られる前記答弁を生成する、
チャットシステム。 A chat system including a chat server device, an intention inference server device, a future intention prediction server device, and an answer generation server device,
The chat server device receives a question from the outside, sends the received question to the intention inference server device, receives the current intent corresponding to the question from the intention inference server device, and receives the current present The intention is transmitted to the future intention prediction server device, the future intention predicted based on the current intention is received from the future intention prediction server device, and the answer generation request including the current intention and the future intention is generated as the answer generation. Transmitting to the server device, receiving the answer corresponding to the answer generation request from the answer generating server device, and transmitting the answer to the outside,
The intent inference server device infers the current intent corresponding to the question transmitted from the chat server device, and transmits the current intent to the chat server device,
The future intention prediction server device predicts the future intention based on a history of past intentions stored in advance and the present intention received from the chat server device, and predicts the predicted future intention by the chat server. To send to the device,
The answer generation server device receives the answer generation request from the chat server device, and based on the present intention, the future intention and the question included in the answer generation request, generates an answer to the question, Transmitting the generated answer to the chat server device,
The presently contemplated, which corresponds to the classification of the main subject,
The future intentions, which corresponds to the classification of the main subject,
The answer generating server device, the current intention on the basis of the future intentions with the question and to generate the answer by referring to the look-up table or, before Symbol the question currently intended the future intent Generating an answer obtained from a machine learning model that has been machine-learned and has the answer as an output.
Chat system. 前記未来意図予測サーバー装置は、前記未来意図を予測する際に、複数の系統の未来意図を予測するものであり、
前記答弁生成サーバー装置は、前記答弁を生成する際に、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択して選択された系統の未来意図についての答弁を生成し、または、前記複数の系統の未来意図のそれぞれについての答弁を生成する、
請求項７に記載のチャットシステム。 The future intention prediction server device, when predicting the future intention, predicts future intentions of a plurality of systems,
The answer generation server device, when generating the answer, selects one or more of the future intentions of the plurality of systems and generates a reply for the future intention of the selected system, or Generate an answer for each of the multiple intentions of the future,
The chat system according to claim 7. 前記未来意図予測サーバー装置は、前記未来意図を予測する際に、当該未来意図の確率値をも算出し、
前記答弁生成サーバー装置は、前記複数の系統の未来意図のうちの１つまたは複数を選択する際に、算出された前記確率値に基づく選択を行う、
請求項８に記載のチャットシステム。 The future intention prediction server device, when predicting the future intention, also calculates a probability value of the future intention,
The answer generation server device performs selection based on the calculated probability value when selecting one or more of future intentions of the plurality of systems.
The chat system according to claim 8. 前記未来意図予測サーバー装置は、
意図の履歴を記憶する個別履歴管理部と、
意図の履歴の推移と、前記意図の履歴の推移に関連付けられる未来意図の候補とを記憶する意図履歴データ管理部と、
前記チャットサーバー装置から受信した前記現在意図を、前記意図の履歴の一部として前記個別履歴管理部に書き込むとともに、前記個別履歴管理部に記憶された前記意図の履歴と、前記現在意図とに基づいて、前記意図履歴データ管理部を参照することにより、前記意図の履歴の推移に関連付けられた前記未来意図を前記意図履歴データ管理部から読み出し、当該未来意図を、予測された前記未来意図を出力する未来意図予測部と、
を含む、請求項７から９までのいずれか一項に記載のチャットシステム。 The future intention prediction server device,
An individual history management unit that stores the history of intention,
An intention history data management unit that stores a history of intention history and a candidate for future intention associated with the history history of intention,
The current intention received from the chat server device is written to the individual history management unit as a part of the history of the intention, and based on the history of the intention stored in the individual history management unit and the current intention. Then, by referring to the intention history data management unit, the future intention associated with the transition of the history of the intention is read from the intention history data management unit, and the future intention is output as the predicted future intention. A future intention prediction unit that
10. The chat system according to any one of claims 7 to 9, comprising: チャットシステムにおける質問に対応する意図の履歴を記憶する個別履歴管理部と、
意図の履歴の推移と、前記意図の履歴の推移に関連付けられる未来意図の候補とを記憶する意図履歴データ管理部と、
外部から受信した現在意図を、前記意図の履歴の一部として前記個別履歴管理部に書き込むとともに、前記個別履歴管理部に記憶された前記意図の履歴と、前記現在意図とに基づいて、前記意図履歴データ管理部を参照することにより、前記意図の履歴の推移に関連付けられた前記未来意図を前記意図履歴データ管理部から読み出し、当該未来意図を、予測された前記未来意図として出力する未来意図予測部と、
を含み、
前記現在意図は、主題の分類に対応するものであり、
前記未来意図は、主題の分類に対応するものである、
未来意図予測サーバー装置。 An individual history management unit that stores a history of intentions corresponding to questions in the chat system,
An intention history data management unit that stores a history of intention history and a candidate for future intention associated with the history history of intention,
The current intention received from the outside is written in the individual history management unit as a part of the history of the intention, and the intention is stored based on the history of the intention stored in the individual history management unit and the current intention. By referring to the history data management unit, the future intention associated with the transition of the history of the intention is read from the intention history data management unit, and the future intention is output as the predicted future intention. Department,
Only including,
The presently contemplated, which corresponds to the classification of the main subject,
The future intentions, which corresponds to the classification of the main subject,
Future intention prediction server device. チャットシステムにおける質問に対応する意図である現在意図と、前記意図の過去の履歴に基づいて予測された意図である未来意図と、前記質問とに基づいて、前記質問に対応する答弁を生成するためのデータを管理する答弁データ管理部と、
外部から受信された前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて、前記答弁データ管理部を参照することによって答弁を生成し出力する答弁生成部と、
を具備する答弁生成サーバー装置であって、
前記答弁データ管理部が管理する前記データは、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて前記答弁を特定することのできるルックアップテーブル、または、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とを入力として前記答弁を出力とする機械学習済みの機械学習モデルであって、
前記答弁生成部は、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて、前記ルックアップテーブルを参照することによって前記答弁を生成し、または、前記機械学習モデルから得られる前記答弁を生成する、
答弁生成サーバー装置。 To generate a reply corresponding to the question based on the present intention which is the intention corresponding to the question in the chat system, the future intention which is the predicted intention based on the past history of the intention, and the question. An answer data management unit that manages the data of
An answer generation unit that generates and outputs an answer by referring to the answer data management unit based on the present intention, the future intention, and the question received from the outside,
A reply generation server device comprising:
The data to which the answer data management unit manages, the presently contemplated as the future intended the question and the basis lookup table can be specified the answer to, or pre-Symbol the current intention and the future intentions A machine-learning machine-learned model that inputs a question and outputs the answer,
The answer generation unit generates the answer based on the present intention , the future intention, and the question by referring to the lookup table, or generates the answer obtained from the machine learning model. ,
Response generation server device. 端末装置が質問を受け付ける第１過程と、
装置が、前記質問に対応する現在意図を推論する第２過程と、
装置が、前記端末装置に関連付けられる過去の意図の履歴を予め記憶しておき、過去の意図の履歴と未来意図との関係とを参照することによって、前記現在意図と記憶しておいた前記過去の履歴とに基づいて、未来意図を予測する第３過程と、
装置が、前記現在意図と、予測された前記未来意図とに基づいて答弁を生成する第４過程と、
前記端末装置が、生成された前記答弁を出力する第５過程と、
の処理をコンピューターに実行させるプログラムであって、
前記現在意図は、主題の分類に対応するものであり、
前記未来意図は、主題の分類に対応するものであり、
前記第４過程では、前記装置は、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて、ルックアップテーブルを参照することによって前記答弁を生成し、または、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とを入力として前記答弁を出力とする機械学習済みの機械学習モデルから得られる前記答弁を生成する、
プログラム。 A first step in which the terminal device receives a question,
A second step in which the device infers the current intent corresponding to the question;
The device previously stores a history of past intentions associated with the terminal device, and refers to the relationship between the history of past intentions and the future intentions to thereby store the past intentions stored as the current intentions. A third process of predicting future intentions based on the history of
A fourth step in which the device generates an answer based on the present intention and the predicted future intention;
A fifth step in which the terminal device outputs the generated answer,
A program that causes a computer to execute the process of
The presently contemplated, which corresponds to the classification of the main subject,
The future intentions, which corresponds to the classification of the main subject,
In the fourth step, the apparatus, on the basis of the said current intended future intentions and the question and to generate the answer by referring to the look-up table or, before Symbol the future intended presently contemplated and Generating the answer obtained from a machine learning model that has been machine-learned with the question as an input and the answer as an output,
program. チャットシステムにおける質問に対応する意図の履歴を記憶する個別履歴管理部と、
意図の履歴の推移と、前記意図の履歴の推移に関連付けられる未来意図の候補とを記憶する意図履歴データ管理部と、
外部から受信した現在意図を、前記意図の履歴の一部として前記個別履歴管理部に書き込むとともに、前記個別履歴管理部に記憶された前記意図の履歴と、前記現在意図とに基づいて、前記意図履歴データ管理部を参照することにより、前記意図の履歴の推移に関連付けられた前記未来意図を前記意図履歴データ管理部から読み出し、当該未来意図を、予測された前記未来意図として出力する未来意図予測部と、
を含む未来意図予測サーバー装置としてコンピューターを機能させるためのプログラムであって、
前記現在意図は、主題の分類に対応するものであり、
前記未来意図は、主題の分類に対応するものである、
プログラム。 An individual history management unit that stores a history of intentions corresponding to questions in the chat system,
An intention history data management unit that stores a history of intention history and a candidate for future intention associated with the history history of intention,
The current intention received from the outside is written in the individual history management unit as a part of the history of the intention, and the intention is stored based on the history of the intention stored in the individual history management unit and the current intention. By referring to the history data management unit, the future intention associated with the transition of the history of the intention is read from the intention history data management unit, and the future intention is output as the predicted future intention. Department,
A program for operating a computer as a future intention prediction server device including
The presently contemplated, which corresponds to the classification of the main subject,
The future intentions, which corresponds to the classification of the main subject,
program. チャットシステムにおける質問に対応する意図である現在意図と、前記意図の過去の履歴に基づいて予測された意図である未来意図とに基づいて、前記質問に対応する答弁を生成するためのデータを管理する答弁データ管理部と、
外部から受信された前記現在意図および前記未来意図に基づいて、前記答弁データ管理部を参照することによって答弁を生成し出力する答弁生成部と、
を具備する答弁生成サーバー装置としてコンピューターを機能させるためのプログラムであって、
前記答弁データ管理部が管理する前記データは、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて前記答弁を特定することのできるルックアップテーブル、または、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とを入力として前記答弁を出力とする機械学習済みの機械学習モデルであって、
前記答弁生成部は、前記現在意図と前記未来意図と前記質問とに基づいて、前記ルックアップテーブルを参照することによって前記答弁を生成し、または、前記機械学習モデルから得られる前記答弁を生成する、
プログラム。 Managing data for generating an answer corresponding to the question based on a present intention, which is an intention corresponding to the question in the chat system, and a future intention, which is a predicted intention based on a past history of the intention. An answer data management unit that
An answer generation unit that generates and outputs an answer by referring to the answer data management unit based on the present intention and the future intention received from the outside,
A program for causing a computer to function as an answer generation server device comprising:
The data to which the answer data management unit manages, the presently contemplated as the future intended the question and the basis lookup table can be specified the answer to, or pre-Symbol the current intention and the future intentions A machine-learning machine-learned model that inputs a question and outputs the answer,
The answer generation unit generates the answer based on the present intention , the future intention, and the question by referring to the lookup table, or generates the answer obtained from the machine learning model. ,
program.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112905765A (en) * 2021-02-09 2021-06-04 联想(北京)有限公司 Information processing method and device

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