JP6799152B1 - クリックグラフ上のベクトル伝播モデルに基づくインテリジェントなカスタマーサービス - Google Patents
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Abstract
Description
ールとして実装される可能性がある。
102 ユーザ
104 コンピュータ
106 ネットワーク
108 バックエンドシステム
110 サーバシステム
112 データストア
200 VPCGモデル、2部グラフ
202 問い合わせコード
202a ノード、ユーザの問い合わせq1
202b ノード、ユーザの問い合わせq2
204 トピックコード
204a ノード
204b ノード
204c ノード
206a 辺
206b 辺
206c 辺
206d 辺
206e 辺
214a ノード、Nグラム1
214b ノード、Nグラム2
214c ノード、Nグラム3
214d ノード、Nグラム4
300 プロセス、方法
400 システム
402 ユーザの問い合わせ
404 検索エンジン
405 上位400個のトピック
406 精密ランク付けエンジン
408 VPCGモデル
409 類似性スコア
410 ユーザのクリックデータ
412 再ランク付けエンジン
414 上位3つのトピック
416 上位3つのトピック
500 方法、プロセス
700 コンピュータシステム
702 コンピュータ
703 システムバス
704 インターフェース
705 プロセッサ
706 データベース
707 メモリ
708 アプリケーション
712 API
713 サービスレイヤ
714 電源
716 ベクトル表現データ
718 VPCGモデルデータ
726 クリックデータ
730 ネットワーク
Claims (17)
- ユーザからの問い合わせをデータサービスエンジンにおいて受け取るステップであって、前記問い合わせが、文字列を含む、受け取るステップと、
前記問い合わせに基づいて複数の候補トピックを前記データサービスエンジンによって特定するステップと、
ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたクリックグラフ上のベクトル伝播(VPCG)モデルに基づいて前記問い合わせと前記複数の候補トピックの各々との間の類似性スコアを決定するステップであって、前記VPCGモデルは、
前記ユーザのクリックデータ内で複数のユーザからの複数の問い合わせを特定することと、
前記ユーザのクリックデータ内で前記複数のユーザからの前記複数の問い合わせに応じて複数のユーザの選択を特定することと、
語彙の中の複数の単語要素による前記複数の問い合わせの各々のベクトル表現を決定することであって、複数の候補トピックの各々のベクトル表現と、前記ユーザのクリックデータ内の問い合わせに対する候補トピックのユーザのクリックまたは選択の総数と、前記ユーザのクリックデータ内のトピックの総数とに基づき、前記複数の問い合わせの各々を表すことを含む、前記複数の問い合わせの各々のベクトル表現を決定することと、
前記語彙の中の前記複数の単語要素による前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定することであって、複数の問い合わせの各々のベクトル表現と、前記ユーザのクリックデータ内の問い合わせに対する候補トピックのユーザのクリックまたは選択の総数と、前記ユーザのクリックデータ内のユーザの問い合わせの総数とに基づき、前記複数の候補トピックの各々を表すことを含む、前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定することと
によって訓練される、前記類似性スコアを決定するステップと、
前記類似性スコアに基づいて前記複数の候補トピックをランク付けするステップと、
前記ランク付けされた候補トピックから1つまたは複数のトピックを選択するステップと、
ユーザインターフェース(UI)を介して前記トピックを出力するステップと
を含む、コンピュータ実装方法。 - ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたクリックグラフ上のベクトル伝播(VPCG)モデルに基づいて前記問い合わせと各候補トピックとの間の類似性スコアを決定する前に、前記複数の候補トピックから第2の1つまたは複数のトピックを選択するための第1のランク付けを実行するステップと、
前記第2の1つまたは複数のトピックの各々が規定された基準を満たさないと判定することに応じて、ユーザのクリックデータに基づいて訓練された前記VPCGモデルに基づいて第2のランク付けを実行するステップであって、
ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたVPCGモデルに基づいて前記問い合わせと各候補トピックとの間の類似性スコアを決定する前記ステップ、および
前記類似性スコアに基づいて前記複数の候補トピックをランク付けする前記ステップを含む、実行するステップとをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記ユーザのクリックデータが、複数のユーザからの複数の問い合わせに応じた複数のユーザの選択を含み、前記複数のユーザの選択の各々が、前記ユーザの問い合わせに基づいて前記ユーザに提供された複数の候補トピックの中で前記ユーザの問い合わせに対して関連性のあるトピックのそれぞれのユーザの選択を含む請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記ユーザのクリックデータに基づいて前記VPCGモデルを訓練するステップをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたVPCGモデルに基づいて前記問い合わせと前記複数の候補トピックの各々との間の類似性スコアを決定することが、
語彙の中の複数の単語要素による前記ユーザからの前記問い合わせのベクトル表現を決定することと、
前記語彙の中の前記複数の単語要素による前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定することと、
前記問い合わせのベクトル表現と前記複数の候補トピックの各々の前記ベクトル表現との間の前記類似性スコアを計算することと
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記語彙の中の前記複数の単語要素による前記ユーザからの前記問い合わせのベクトル表現を決定することが、前記ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたNグラムの集合に基づいて前記ユーザからの前記問い合わせを表すことを含む請求項5に記載のコンピュータ実装方法。
- Nグラムの前記集合が、前記ユーザのクリックデータ内の複数の問い合わせの各々の前記ベクトル表現に基づく前記語彙の中の前記複数の単語要素によるNグラムの前記集合内の各Nグラムのベクトル表現を含む請求項6に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたNグラムの集合に基づいて前記ユーザからの前記問い合わせを表すことが、Nグラムの前記集合の各々のNグラムのベクトル表現と、各々のNグラムの前記ベクトル表現に対応する重みとに基づいて前記ユーザからの前記問い合わせをNグラムの前記集合の加重和として表すことを含む、請求項6に記載のコンピュータ実装方法。
- コンピュータによって実装されるシステムであって、
1つまたは複数のコンピュータと、
前記1つまたは複数のコンピュータと相互に利用可能なように結合された1つまたは複数のコンピュータメモリデバイスであって、前記1つまたは複数のコンピュータによって実行されたときに複数の動作を実行する命令を記憶する有形の非一時的機械可読媒体を有する1つまたは複数のコンピュータメモリデバイスと
を備え、前記動作が、
ユーザからの問い合わせをデータサービスエンジンにおいて受け取る動作であって、前記問い合わせが、文字列を含む、受け取る動作と、
前記問い合わせに基づいて複数の候補トピックを前記データサービスエンジンによって特定する動作と、
ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたクリックグラフ上のベクトル伝播(VPCG)モデルに基づいて前記問い合わせと前記複数の候補トピックの各々との間の類似性スコアを決定する動作であって、前記VPCGモデルは、
前記ユーザのクリックデータ内で複数のユーザからの複数の問い合わせを特定することと、
前記ユーザのクリックデータ内で前記複数のユーザからの前記複数の問い合わせに応じて複数のユーザの選択を特定することと、
語彙の中の複数の単語要素による前記複数の問い合わせの各々のベクトル表現を決定することであって、複数の候補トピックの各々のベクトル表現と、前記ユーザのクリックデータ内の問い合わせに対する候補トピックのユーザのクリックまたは選択の総数と、前記ユーザのクリックデータ内のトピックの総数とに基づき、前記複数の問い合わせの各々を表すことを含む、前記複数の問い合わせの各々のベクトル表現を決定することと、
前記語彙の中の前記複数の単語要素による前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定することであって、複数の問い合わせの各々のベクトル表現と、前記ユーザのクリックデータ内の問い合わせに対する候補トピックのユーザのクリックまたは選択の総数と、前記ユーザのクリックデータ内のユーザの問い合わせの総数とに基づき、前記複数の候補トピックの各々を表すことを含む、前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定することと
によって訓練される、前記類似性スコアを決定する動作と、
前記類似性スコアに基づいて前記複数の候補トピックをランク付けする動作と、
前記ランク付けされた候補トピックから1つまたは複数のトピックを選択する動作と、
ユーザインターフェース(UI)を介して前記トピックを出力する動作と
を含む、コンピュータによって実装されるシステム。 - 前記複数の動作が、
ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたクリックグラフ上のベクトル伝播(VPCG)モデルに基づいて前記問い合わせと各候補トピックとの間の類似性スコアを決定する前に、前記複数の候補トピックから第2の1つまたは複数のトピックを選択するための第1のランク付けを実行する動作と、
前記第2の1つまたは複数のトピックの各々が規定された基準を満たさないと判定することに応じて、ユーザのクリックデータに基づいて訓練された前記VPCGモデルに基づいて第2のランク付けを実行する動作であって、
ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたVPCGモデルに基づいて前記問い合わせと各候補トピックとの間の類似性スコアを決定する前記動作、および
前記類似性スコアに基づいて前記複数の候補トピックをランク付けする前記動作を含む、実行する動作と
をさらに含む請求項9に記載のコンピュータによって実装されるシステム。 - 前記ユーザのクリックデータが、複数のユーザからの複数の問い合わせに応じた複数のユーザの選択を含み、前記複数のユーザの選択の各々が、前記ユーザの問い合わせに基づいて前記ユーザに提供された複数の候補トピックの中で前記ユーザの問い合わせに対して関連性のあるトピックのそれぞれのユーザの選択を含む請求項9に記載のコンピュータによって実装されるシステム。
- 前記複数の動作が、前記ユーザのクリックデータに基づいて前記VPCGモデルを訓練する動作をさらに含む、請求項9に記載のコンピュータによって実装されるシステム。
- ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたVPCGモデルに基づいて前記問い合わせと前記複数の候補トピックの各々との間の類似性スコアを決定する前記動作が、
語彙の中の複数の単語要素による前記ユーザからの前記問い合わせのベクトル表現を決定する動作と、
前記語彙の中の前記複数の単語要素による前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定する動作と、
前記問い合わせのベクトル表現と前記複数の候補トピックの各々の前記ベクトル表現との間の前記類似性スコアを計算する動作とを含む請求項9に記載のコンピュータによって実装されるシステム。 - 複数の動作を実行するために、コンピュータによって実装されるシステムによって実行可能な1つまたは複数の命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記録媒体であって、前記複数の動作が、
ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたクリックグラフ上のベクトル伝播(VPCG)モデルに基づいて問い合わせと前記複数の候補トピックの各々との間の類似性スコアを決定する動作であって、前記VPCGモデルは、
前記ユーザのクリックデータ内で複数のユーザからの複数の問い合わせを特定することと、
前記ユーザのクリックデータ内で前記複数のユーザからの前記複数の問い合わせに応じて複数のユーザの選択を特定することと、
語彙の中の複数の単語要素による前記複数の問い合わせの各々のベクトル表現を決定することであって、複数の候補トピックの各々のベクトル表現と、前記ユーザのクリックデータ内の問い合わせに対する候補トピックのユーザのクリックまたは選択の総数と、前記ユーザのクリックデータ内のトピックの総数とに基づき、前記複数の問い合わせの各々を表すことを含む、前記複数の問い合わせの各々のベクトル表現を決定することと、
前記語彙の中の前記複数の単語要素による前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定することであって、複数の問い合わせの各々のベクトル表現と、前記ユーザのクリックデータ内の問い合わせに対する候補トピックのユーザのクリックまたは選択の総数と、前記ユーザのクリックデータ内のユーザの問い合わせの総数とに基づき、前記複数の候補トピックの各々を表すことを含む、前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定することと
によって訓練される、前記類似性スコアを決定する動作と、
前記類似性スコアに基づいて前記複数の候補トピックをランク付けする動作と、
前記ランク付けされた候補トピックから1つまたは複数のトピックを選択する動作と、
ユーザインターフェース(UI)を介して前記トピックを出力する動作と
を含む、非一時的コンピュータ可読記録媒体。 - 前記複数の動作が、
ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたクリックグラフ上のベクトル伝播(VPCG)モデルに基づいて前記問い合わせと各候補トピックとの間の類似性スコアを決定する前に、前記複数の候補トピックから第2の1つまたは複数のトピックを選択するための第1のランク付けを実行する動作と、
前記第2の1つまたは複数のトピックの各々が規定された基準を満たさないと判定することに応じて、ユーザのクリックデータに基づいて訓練された前記VPCGモデルに基づいて第2のランク付けを実行する動作であって、
ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたVPCGモデルに基づいて前記問い合わせと各候補トピックとの間の類似性スコアを決定する前記動作、および
前記類似性スコアに基づいて前記複数の候補トピックをランク付けする前記動作
を含む、実行する動作と
をさらに含む請求項14に記載の非一時的コンピュータ可読記録媒体。 - 前記ユーザのクリックデータが、複数のユーザからの複数の問い合わせに応じた複数のユーザの選択を含み、前記複数のユーザの選択の各々が、前記ユーザの問い合わせに基づいて前記ユーザに提供された複数の候補トピックの中で前記ユーザの問い合わせに対して関連性のあるトピックのそれぞれのユーザの選択を含む請求項14に記載の非一時的コンピュータ可読記録媒体。
- ユーザのクリックデータに基づいて訓練されたVPCGモデルに基づいて前記問い合わせと前記複数の候補トピックの各々との間の類似性スコアを決定する前記動作が、
語彙の中の複数の単語要素による前記ユーザからの前記問い合わせのベクトル表現を決定する動作と、
前記語彙の中の前記複数の単語要素による前記複数の候補トピックの各々のベクトル表現を決定する動作と、
前記問い合わせのベクトル表現と前記複数の候補トピックの各々の前記ベクトル表現との間の前記類似性スコアを計算する動作とを含む請求項14に記載の非一時的コンピュータ可読記録媒体。
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