JP6873176B2 - 自動的な意図のマイニング、分類、及び配置のための方法及びシステム - Google Patents
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Description
本願は、2018年3月23日出願の“HYBRID LEARNING SYSTEM FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING”という名称の米国仮特許出願番号62/646,915、2018年3月23日出願の“VOCABULARY MANAGEMENT IN A NATURAL LEARNING
FRAMEWORK”という名称の米国仮特許出願番号62/646,916、2018年3月23日出願の“METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATED INTENT MINING, CLASSIFICATION AND DISPOSITION”という名称の米国仮特許出願番号62/646,917、2018年4月14日出願の“METHOD AND SYSTEM FOR FOCUSED CONVERSATION CONTEXT MANAGEMENT IN A BEHAVIOR ENGINE”という名称の米国仮特許出願番号62/657,751、2018年4月5日出願の“TEMPLATED RULE−BASED DATA AUGMENTATION FOR INTENT EXTRACTION FROM SPARSE DATA”という名称の米国仮特許出願番号62/652,903、及び2018年4月19日出願の“WRITTEN−MODALITY PROSODY SUBSYSTEM IN A NLU FRAMEWORK”という名称の米国仮特許出願番号62/659,710の優先権及び利益を主張し、それらは、全ての目的でその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
の格納及び/又は処理)を実施するために使用され得る。企業及びその他の組織のユーザ
に対して、クラウドコンピューティングは、高価なネットワーク環境を購入すること、又はプライベートネットワーク基盤の確立に多くの時間を費やすこと等、多額の初期費用を発生させることなく、クラウドコンピューティング資源へのアクセスを柔軟に提供する。代わりに、クラウドコンピューティング資源を利用することによって、ユーザは、彼らの企業の核心的な職務に重点を置くために彼らの資源を向け直すことができる。
、software as a service(SaaS)、及びplatform as a service(PaaS)技術を含む。IaaSは、プロバイダがハードウェア基盤の複雑さを取り除き、仮想サーバ及びストレージの高速で簡易なプロビジョニングを提供し、コンピューティング能力へのオンデマンドでのアクセスを企業に与えるモデルである。こうしたアプローチでは、しかしながら、プラットフォームコンポーネント及びアプリケーションのインストール及び維持がユーザに任され得る。SaaSは、最終製品よりもむしろサービスとしてソフトウェアを提供するデリバリモデルである。ローカルネットワーク又は個別のソフトウェアインストールの利用に代わり、ソフトウェアは、典型的には予約制で権限付与され、リモートマシン上にホストされ、必要に応じてクライアント顧客によりアクセスされる。例えば、ユーザは、一般的に、企業及び/又は情報技術(IT)関連の様々なソフトウェアにウェブブラウザを介してアクセスできる。PaaSは、ユーザのニーズに合致するようにカスタマイズ性及び拡張性の機能(feature)を提
供することによって、ソフトウェアサービスの提供を越えるSaaSの延長としての機能を果たす。例えば、PaaSは、アプリケーション及び/又は自動的な企業動作を開発、修正、及び/又はカスタマイズするために、ネットワーク基盤の維持及び/又はこれらの機能と標準的に関連付けられるコンピューティング資源の配分なしに、クラウドベースの開発プラットフォームをユーザに提供し得る。
スタを識別するために、これらの距離に基づいて適切なクラスタ半径(例えば、自然に安定したクラスタ形成範囲)を抽出する。他の実施形態では、セマンティックマイニングフレームワークは、より主観的な意図/実体モデルの生成の基礎として設計者が使用し得る
適切な出力(例えば、意図ベクトル、意味クラスタ、安定したクラスタサイズ範囲)を生成するが、幾つかの実施形態では、セマンティックマイニングフレームワークは、所望の意図/実体モデルの予め定義されたパラメータに基づいて意図/実体モデルを自動的に生成し得る。
の開発では、システム関連及びビジネス関連の制約の順守等の開発者の特定の目標を実現するように、ある実装から別の実装に変更され得る多くの実装特有の設計(decision)がなさければならないことが分かるであろう。更に、開発の努力は、複雑で時間がかかるかもしれないが、それにもかかわらず、本開示の利益を有する当業者にとっては、設計、製作、及び製造の決まりきった仕事であろう。
してユーザとインタラクトするように設計された推理エージェント/挙動エンジンの具体例を指し得る。具体例として、仮想エージェントは、チャットルーム環境において自然言語のリクエスト及び応答を介してユーザとインタラクトするチャットエージェントであり得、又は該チャットエージェントを含み得る。仮想エージェントのその他の例は、電子メール、フォーラムポスト、並びにサービスチケット及び通話等への自動返信というコンテクストでユーザとインタラクトする電子メールエージェント、フォーラムエージェント、発券エージェント、及び通話エージェント等を含み得る。
なものだとして、発話は、ソースデータの以前に取得されたコーパスの一部であり得、発話は、別のエージェントとのインタラクション(例えば、仮想エージェントのユーザリクエスト)の一部としてエージェントによりなされた新たな陳述でもあり得る。
で)ソースデータを区分けすることは、将来のリクエストに応答するために推理エージェント/挙動エンジンにより使用される対話モデルを構築及び改善するために、セマンティックマイニングフレームワークの出力を使用可能にすることは現在分かっている。そのようなものだとして、意図/実体モデルを適切に構築するためには、意図及び実体を適切に取得するための適切なレベル(例えば、極小の意図レベル)の粒度で、ソースデータのコーパスから意味が抽出されるべきであることが現在分かっている。
のセマンティックマイニングフレームワークは、コーパスの発話中の意図毎に個別のベクトル又はベクトルのセットを生み出すために、NLUフレームワークと協働するように設計される。すなわち、意図の区分けに関して、開示のセマンティックマイニングフレームワークは、より高次の意図ベクトル(例えば、発話単位、文書単位、文書の一群単位)を生成するよりもむしろ、コーパス中の極小の意図毎に個別の意図ベクトルを生み出すように設計される。これらの意図ベクトル間で計算された距離に基づいて、セマンティックマイニングフレームワークは、意図/実体モデルの生成の基礎として役立つ適切な意味クラスタを適切なクラスタ半径(例えば、自然に安定したクラスタ形成範囲)と共に決定する。また、セマンティックマイニングフレームワークは、意図の分散(例えば、特定の意図がどの位の頻度でコーパス中で表現されるか)及び対話パターン(例えば、特定の意図がどの位の頻度で特定の応答又は成果を導いたか)を決定し得、それらは、仮想エージェントにより使用される対話モデルを生成又は改善するために使用され得る。
介して、クラウドコンピューティングサービスにアクセスするモノのインターネット(IoT)デバイスと一般的に称されるその他の種類のコンピューティングデバイスであり得る。図1は、プラットフォーム20、その他の外部アプリケーション、データソース、及びサービスをホストするネットワークとクライアントネットワーク12との間のデータの通信を容易にする、管理、計装、及び発見(MID)サーバ17等の監督又は監視のデバイス又はサーバを含む。図1には特に説明されていないが、クライアントネットワーク12は、顧客のファイアウォール若しくは侵入防御システムを実装する接続ネットワークデバイス(例えば、ゲートウェイ若しくはルータ)又はデバイスの組み合わせをも含み得る。
リクエストを取り扱い、複数の顧客にサービスを提供するように、データセンタ22の内の1つ以上は、マルチテナント型のクラウドアーキテクチャを使用して構成される。マルチテナント型のクラウドアーキテクチャを有するデータセンタは、複数の顧客からのデータを混合及び格納し、ここで、複数の顧客インスタンスは、仮想サーバ24の内の1つに割り当てられる。マルチテナント型のクラウドアーキテクチャでは、特定の仮想サーバ24は、様々な顧客のデータ及びその他の情報を区別し、分離する。例えば、マルチテナント型のクラウドアーキテクチャは、顧客毎にデータを識別及び分離するために、顧客毎に特定の識別子を割り当て得る。一般的に、マルチテナント型のクラウドアーキテクチャを実装することは、サーバインスタンス24の内の特定の1つの故障が、特定のサーバインスタンスに配分された全ての顧客に対して停電を生じさせる等、様々な障害に煩わされることがある。
、仮想サーバ24A及び24Bのプライマリ対と、クライアントインスタンス42と関連付けられたプライマリ仮想データベースサーバ44Aとを含むプライマリデータセンタとしての機能を果たす。データセンタ22Bは、クライアントインスタンス42に対するプライマリデータセンタ22Aをバックアップするセカンダリデータセンタ22Bとしての機能を果たす。クライアントインスタンス42に対するプライマリデータセンタ22Aをバックアップするために、セカンダリデータセンタ22Bは、仮想サーバ24C及び24Dのセカンダリ対と、セカンダリ仮想データベースサーバ44Bとを含む。プライマリ仮想データベースサーバ44Aは、(例えば、ネットワーク18を介して)セカンダリ仮想データベースサーバ44Bにデータを複製できる。
プロセッサベースのシステムを使用して実装され得ることが分かり得る。同様に、本アプローチに利用されるアプリケーション及び/又はデータベースは、こうしたプロセッサベースのシステム上に格納され、用いられ、及び/又は維持される。お分かりかもしれないように、図3に示すようなこうしたシステムは、分散コンピューティング環境、ネットワーク化環境、又はその他のマルチコンピュータプラットフォーム若しくはアーキテクチャ中に存在し得る。同様に、図3に示すようなシステムは、本アプローチが実装され得る1つ以上の仮想環境若しくは計算インスタンスのサポートに、又はそれらとの通信に使用され得る。
のリクエストにおいて意図を分類するための基礎として役立ち得、ユーザからの自然言語のリクエストに基づいてクラウドベースのプラットフォーム20内で将来の問題に自動的に取り組み得る仮想エージェントをサポートするための対話モデルを生成及び改善するために使用され得る。そのようなものだとして、その他の実施形態では、エージェント自動化フレームワークは、以下で論じられるように、コーパス内で発話を分析するために、クラウドベースのプラットフォーム20に通信的に結合された適切なシステムによって(クラウドベースのプラットフォーム20から分離して)ホストされ得、実行され得るが、本明細書で記述される幾つかの実施形態では、開示のエージェント自動化フレームワークは、クラウドベースのプラットフォーム20中に組み込まれる。
ックデータマイニングに関連するその他の情報を格納するその他のデータベーステーブルを格納し得る。
かの実施形態では、発話122は、以下で論じるように、セマンティックマイニングプロセスを介して、意図/実体モデル108及び/又は対話モデル110の継続的な改善のために、データベース106中に格納された発話112に追加され得る。
ンスタンス42のNLUプレデクター128に返す。
幾つかの実施形態では、意図/実体モデル108を生成及び改善するために、意図増強及びモデル化モジュール140が実行され得る。例えば、意図増強及びモデル化モジュール140は、マイニングされた意図を意図/実体モデル108に変換するために、NLUフレームワーク104のその他の部分と共に作動し得る。具体的には、意味クラスタ134は、意図の定義の基礎として、意図増強及びモデル化モジュール140により使用され得る。このことは、意味クラスタ134の形成の基礎として意味の近接性が使用されることから当然である。そのようなものだとして、関連する及び/又は同義の意図表現は、互いにグループ化され、それ故、エージェント自動化フレームワーク100の意図/実体モデル108を創作する場合に意図/実体に対する一次的又は最初のサンプルとして使用され得る。また、幾つかの実施形態では、意図増強及びモデル化モジュール140は、発見された意図に対するサンプルの適用範囲を拡大するために、規則ベースの意図増強設備を利用し、それは、NLUエンジン116による意図の認識をより正確にさせ汎化可能にさせる。幾つかの実施形態では、意図増強及びモデル化モジュール140は、データベース106中に格納された規則114の一群に基づいて実施される1つ以上のクラスタクリーニングステップ及び/又は1つ以上のクラスタデータ増強ステップを付加的に又は代替的に含み得る。この増強は、発見された意図モデル中に含まれるサンプル発話の規則ベースの再表現と、発見されたモデルデータ内の構造的に類似の再表現/サンプルの除去とを含み得る。例えば、この増強は、能動から受動への再表現規則を含み得、ここで、サンプル発話“私はこの木を伐採した”は、“この木は私により伐採された”に転換され得る。また、再表現(例えば、“この靴を買う”及び“このスニーカーを購入する”)は、同じ文法構造と、効果的には類義語である類似のラベルが付されるノード単語とを有するので、この増強は、こうした構造的類似再表現を除去することをも含み得る。
ッサ82)により実行され得る。
ロセスであり得るが、他の実施形態では、異なる目標に対して最適化するために、凝集型クラスタリング技術(例えば、階層的凝集型クラスタリング(HAC))、密度ベースのクラスタリング(例えば、Ordering Points To Identify the Clustering Structure(OPTICS))、及びそれらの組み合わせを含むがそれらに限定されないその他のクラスタ発見プロセスが使用され得る
。例えば、意図モデル発見は、HAC等の凝集型技術からより多くの利益を得ることがあるが、議論クラスタ発見は、OPTICS等の密度ベースのアプローチからより多くの利益を得ることがある。
て、セマンティックマイニングフレームワーク130の出力139は、クラスタ併合及びクラスタ速度の見通しを提供するように意味クラスタ134を操縦することを可能にするクラスタ形成木又は系統樹を含む。セマンティックマイニングフレームワーク130の出力139は、上で論じたように、安定範囲160及びサンプル発話138を含み、それらは、セマンティックマイニングパイプライン136により生成された意図ベクトル132及び意味クラスタ134のより良い理解を推理エージェント/挙動エンジン102の設計者が有することをも可能にする。
。クラスタEFGと関連付けられたサンプル発話122は“私は動かしたい”であり、クラスタABCDと関連付けられたサンプル発話122は“私はダンスしたい”である。また、クラスタABCDEFGと関連付けられたサンプル発話122は“私は動かしたい”である。幾つかの実施形態では、サンプル発話138は、図5に関して上で論じたように、意図分析モジュール142により決定された相対的により高い意図の普及を有する各クラスタ内の意図を表す発話であり得ることは分かり得る。したがって、ユーザ(例えば、推理エージェント/挙動エンジン102の設計者)は、各クラスタにより表された意図の準備の整った指標を有すると共に、クラスタ系統樹170内の意味クラスタ134の様々なレベルのクラスタリングを操縦及び探索することが可能であり得る。
Claims (20)
- エージェント自動化システムであって、
発話のコーパスとセマンティックマイニングフレームワークとを格納するように構成されたメモリと、
発話の前記コーパス内の意図を検出すること、
前記コーパス内の前記意図に対する意図ベクトルを生み出すこと、
前記意図ベクトル間の距離を計算すること、
前記距離に基づいて意図ベクトルの意味クラスタを生成すること、
前記意味クラスタに対するクラスタ半径値の安定範囲を検出することであって、ここで、生成した意味クラスタの数をクラスタ半径値の関数としてプロットする曲線において実質的に平坦な部分を識別することによって前記安定範囲が検出されること、及び
前記意味クラスタとクラスタ半径値の前記安定範囲とから意図/実体モデルを生成することであって、ここで、前記安定範囲内のクラスタ半径値を有する前記意味クラスタの意図にサンプル発話を関連付けることによって前記意図/実体モデルが生成され、前記エージェント自動化システムは、受信された自然言語のリクエスト中の意図を分類するために前記意図/実体モデルを使用するように構成されること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの命令を実行するように構成されたプロセッサと
を含む、エージェント自動化システム。 - 前記プロセッサは、
発話の前記コーパス内の前記意図を検出する前に、発話の前記コーパスを浄化及びフォーマット化すること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの命令を実行するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記メモリは、自然言語理解(NLU)フレームワークを格納するように構成され、前記プロセッサは、前記NLUフレームワークのNLUエンジンを使用して、前記意図ベクトルを生み出すこと及び前記距離を計算することをするように構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記NLUフレームワークは、発話の前記コーパス内の前記意図を検出する前に、発話の前記コーパス内の単語及び頭字語の類義語及び意味を識別し、定義済みの用語と置換することによって、未定義の用語を取り扱うように構成された語彙マネージャを含む、請求項3に記載のシステム。
- 前記メモリは対話モデルを格納するように構成され、前記プロセッサは、
前記意味クラスタの普及スコアを決定するための意図分析を前記意味クラスタのクラスタサイズに基づいて実施すること、及び
意図ベクトルの前記意味クラスタの前記普及スコアに基づいて前記対話モデル中の盲点を識別すること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの命令を実行するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記意図ベクトルの内の少なくとも1つの意図ベクトルは、前記意図ベクトルのパラメータとしての少なくとも1つの対応する実体と関連付けられる、請求項1に記載のシステム。
- 発話の前記コーパスは、チャットログ、電子メール列、フォーラムエントリ、サポートリクエストのチケット、ヘルプラインコールの記録、又はそれらの組み合わせを含む、請求項1に記載のシステム。
- 発話のコーパスから意図/実体モデルを生成するためにコンピューティングシステムの1以上のプロセッサによって実行される方法であって、
発話の前記コーパス内の意図を検出すること、
前記コーパス内の前記意図の各々に意図ベクトルを生み出すこと、
前記意図ベクトルの各々の間の距離を計算すること、
前記意図ベクトル間の計算された前記距離に基づいて意味クラスタを生成すること、
前記意味クラスタに対するクラスタ半径値の安定範囲を検出することであって、ここで、生成した意味クラスタの数をクラスタ半径値の関数としてプロットする曲線において実質的に平坦な部分を識別することを含む前記安定範囲が検出されること、及び
前記安定範囲内のクラスタ半径値を有する前記意味クラスタの意図にサンプル発話を関連付けることによって、前記意味クラスタ及びクラスタ半径値の前記安定範囲から前記意図/実体モデルを生成すること
を含む、方法。 - クライアントデバイスからリクエストを受信すること、
前記意図/実体モデルに基づいて前記リクエストの1つ以上の意図を分類すること、及び
分類された前記1つ以上の意図と対話モデルとに基づいて、前記リクエストに応答して1つ以上の行動を実施すること
を含む、請求項8に記載の方法。 - 意図を検出することは、予め定義された1つ以上の規則に基づいて、意図を検出すること及び区分けすることを含む、請求項8に記載の方法。
- 意味クラスタを生成することは、全てのクラスタ半径値における前記意味クラスタを定義するクラスタ形成木を生成することを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記クラスタ形成木の系統樹を生成及び提示することであって、ここで、前記系統樹は、全てのクラスタ半径値に渡って前記意味クラスタの操縦可能なスキーマを提供することを含む、請求項11に記載の方法。
- 安定範囲を検出することは、
形成される意味クラスタの数がクラスタ半径値の増加と共に相対的に低い割合で変化するクラスタ半径値の範囲を検出すること
を含む、請求項8に記載の方法。 - 安定範囲を検出することは、
凝集型クラスタリング、密度ベースのクラスタリング、又はそれらの組み合わせを使用してクラスタ半径値の範囲を検出すること
を含む、請求項8に記載の方法。 - ベクトル空間において前記意味クラスタの普及スコアを決定するために意図分析を前記意味クラスタのクラスタサイズに基づいて実施すること、及び
前記意味クラスタの決定された前記普及スコアに基づいて、対話モデル中の盲点を識別及び示すことであって、ここで、前記対話モデルは、前記意図と予め定義された対応する行動との間の関連性を格納すること
を含む、請求項8に記載の方法。 - 前記意味クラスタの各々における意図ベクトルを表すサンプル発話を発話の前記コーパスから選択することを含む、請求項8に記載の方法。
- コンピューティングシステムのプロセッサにより実行可能な命令を格納するコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
発話のコーパスを浄化及びフォーマット化するための命令、
発話の前記コーパス内の意図を検出するための命令、
前記意図の各々に対する意図ベクトルを生み出すための命令、
前記意図ベクトルの各々の間の距離を計算するための命令、
意図ベクトルの意味クラスタを生成するために前記意図ベクトルの各々の間の前記距離に基づく交差半径クラスタ発見を実施するための命令、
前記意味クラスタに対するクラスタ半径値の安定範囲を検出するための命令であって、ここで、生成した意味クラスタの数をクラスタ半径値の関数としてプロットする曲線において実質的に平坦な部分を識別することによって前記安定範囲が検出される該命令、
前記意味クラスタとクラスタ半径値の安定範囲とに基づいて意図/実体モデルを生成するための命令であって、ここで、前記安定範囲内のクラスタ半径値を有する前記意味クラスタの意図にサンプル発話を関連付けることによって前記意図/実体モデルが生成される該命令、
前記意図/実体モデルに基づいてリクエストの1つ以上の意図を分類するための命令、及び
分類された前記1つ以上の意図と、分類された前記1つ以上の意図を1つ以上の行動と関連付ける対話モデルとに基づいて、前記リクエストに応答して前記1つ以上の行動を実施するための命令
を含む、コンピュータ可読媒体。 - 前記意味クラスタを含むクラスタ形成木又は系統樹を生成するための命令であって、ここで、前記クラスタ形成木は、前記意味クラスタの操縦可能なスキーマである、前記命令
を含む、請求項17に記載の媒体。 - 発話の前記コーパスを浄化及びフォーマット化するための前記命令、及び発話の前記コーパス内の意図を検出するため前記命令は、規則データベース中に格納された1つ以上の規則に基づく命令を含む、請求項17に記載の媒体。
- 前記意図ベクトルは自然言語理解(NLU)エンジンにより生み出され、前記意図ベクトル間の前記距離は前記NLUエンジンにより計算される、請求項17に記載の媒体。
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