JP7080609B2 - Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.
ユーザの発話に対応する返答(以下、返答情報という。)を生成するシステムが知られている。例えば、ユーザ端末からメッセージを受け付け、受け付けたメッセージに対応するメッセージを出力する対話エージェントシステムが知られている。 A system for generating a response (hereinafter referred to as response information) corresponding to a user's utterance is known. For example, a dialogue agent system that receives a message from a user terminal and outputs a message corresponding to the received message is known.
しかしながら、従来の技術は、対話専用のロボットを購入する必要があったり、対話専用のアプリをダウンロードする必要があったり等、ユーザが返答情報を得るのは容易ではない。 However, with the conventional technique, it is not easy for the user to obtain response information, such as the need to purchase a dialogue-dedicated robot or the need to download a dialogue-dedicated application.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが容易に返答情報を得られるようにすることを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to enable a user to easily obtain response information.
本願に係る情報処理装置は、検索クエリを取得する取得部と、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する特定部と、会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する出力制御部と、を備える。 The information processing apparatus according to the present application has an acquisition unit for acquiring a search query, a specific unit for specifying a conversation response corresponding to the content indicated by the search query, and an output control unit for outputting information based on the conversation response as a search result. And.
実施形態の一態様によれば、ユーザが容易に返答情報を得られるようにすることができる。 According to one aspect of the embodiment, the user can easily obtain the reply information.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下の実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, the information processing apparatus, the information processing method, and the embodiment for implementing the information processing program (hereinafter referred to as “the embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The following embodiments do not limit the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate explanations are omitted.
〔1.情報処理装置の動作〕
最初に、本実施形態の情報処理装置の一例である情報処理装置30を備える情報処理システム1を例に、情報処理装置の動作を説明する。
[1. Operation of information processing device]
First, the operation of the information processing apparatus will be described by taking as an example an information processing system 1 including an
本実施形態の情報処理装置は、ユーザに検索サービスを提供する装置である。検索サービスとしては、Twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)、Instagram(登録商標)等の投稿を、クエリキーワード(検索クエリ)を手掛かりに検索するサービスが考えられる。しかし、このような検索サービスでは、情報処理装置は、与えられたキーワードを含む投稿を探すことはできるが、問いかけのようなクエリに対して、それに会話的に答えられる投稿を探すことはできない。例えば、情報処理装置は、「昨日の試合のホームランすごかったですよね」という問いかけのようなクエリに対して、「本当にすごかったですね」「ものすごい飛距離でしたね」というような答えの投稿を探すことは困難である。 The information processing device of the present embodiment is a device that provides a search service to a user. As a search service, a service for searching posts such as Twitter (registered trademark), Facebook (registered trademark), Instagram (registered trademark), etc. using a query keyword (search query) as a clue can be considered. However, in such a search service, the information processing device can search for posts containing a given keyword, but cannot search for posts that can be answered conversationally to a query such as a question. For example, the information processing device posts answers such as "It was really amazing" and "It was a tremendous flight distance" in response to a query like the question "The home run of yesterday's game was amazing". It's difficult to find.
本実施形態の情報処理装置は、会話的な問いかけの形のクエリ情報を受け付けるとともに、投稿情報等のデータベースから、それに対する返答とみなせるような投稿を検索することを可能にする。これにより、ユーザは、コンピュータとの会話を楽しむような新しい検索を行うことができるようになる。以下、本実施形態の情報処理システム1について説明する。 The information processing device of the present embodiment accepts query information in the form of conversational questions, and makes it possible to search for posts that can be regarded as responses to the post information from a database such as post information. This allows users to perform new searches that make them enjoy talking to their computers. Hereinafter, the information processing system 1 of the present embodiment will be described.
〔1-1.情報処理システムについて〕
図1は、実施形態に係る情報処理システム1の動作を示す図である。情報処理システム1は、端末装置101、102、103、104と、サービス提供サーバ20と、情報処理装置30と、を備える。なお、図1の例では、端末装置が4つ示されているが、端末装置は4つより少なくてもよいし、4つより多くてもよい。以下の説明では、端末装置101、102、103、104等を総称して端末装置10と記載することがある。
[1-1. Information processing system]
FIG. 1 is a diagram showing the operation of the information processing system 1 according to the embodiment. The information processing system 1 includes
端末装置10は、例えば、スマートデバイス(スマートフォン、或いはタブレット)、携帯電話、パーソナルコンピュータ等のユーザ端末である。端末装置101はユーザAが使用する端末であり、端末装置102はユーザBが使用する端末であり、端末装置103はユーザCが使用する端末であり、端末装置104はユーザDが使用する端末である。端末装置10は、ネットワークを介してサービス提供サーバ20と通信する。例えば、端末装置10(例えば、端末装置101、102、103)は、ユーザが投稿することを可能にするための投稿ページ(例えば、Twitter(登録商標))の情報を取得する。また、端末装置10は、投稿ページへのユーザの投稿情報をサービス提供サーバ20に送信する。また、端末装置10(例えば、端末装置104)は、情報処理装置30から検索ページの情報を取得する。
The
サービス提供サーバ20は、クライアント端末に対して各種サービスを提供するサーバ用ホストコンピュータである。サービス提供サーバ20は、ポータルサイト、SNS(Social Networking Service)サイト、検索サイト、掲示板サイト、ゲーム情報配信サイト、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス(株価)サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト等として機能する。
The
本実施形態の場合、サービス提供サーバ20は、ユーザが情報を投稿することを可能にするサービスを提供するサーバである。例えば、サービス提供サーバ20は、Twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)、Instagram(登録商標)、mixi(登録商標)、LINE(登録商標)等のソーシャルネットワーキングサービス(SNS)を提供するサーバである。なお、サービス提供サーバ20が提供するサービスは、SNSに限定されない。ユーザが情報を投稿できるのであれば、サービス提供サーバ20は、上記したSNS以外のサービスを提供するサーバであってもよい。例えば、サービス提供サーバ20は、掲示板サービスを提供するサーバであってもよい。ユーザが購入商品のレビュー等を投稿できるよう構成されているのであれば、サービス提供サーバ20は、ショッピングサービスを提供するサーバであってもよい。なお、以下の説明では、ユーザが情報を投稿することを可能にするサービスのことを投稿サービスといい、ユーザが投稿サービスを使って投稿した情報のことを投稿情報という。ユーザは、サービス提供サーバ20が提供するサービスを介して、他のユーザとコミュニケーションを行う。
In the case of the present embodiment, the
情報処理装置30は、クライアント端末に対して各種サービスを提供するサーバ用ホストコンピュータである。情報処理装置30は、検索サイトとして機能する。情報処理装置30は、ユーザが容易に返答情報を得られるようにするための処理を行う。具体的には、情報処理装置30は、端末装置10から取得した検索クエリをユーザの発話とみなし、発話(検索クエリ)に対応する返答を特定する。例えば、情報処理装置30は、予め用意された複数の返答候補からユーザの発話に適した返答情報を特定する。そして、情報処理装置30は、返答情報を検索結果とみなして端末装置10に送信する。ユーザは検索ページを介して容易に返答情報を取得できる。
The
なお、ユーザが情報処理装置30に検索クエリの送信に使用する検索ページは、ウェブページに限定されない。例えば、検索ページは、ユーザインタフェース画面に表示されることを目的として作成されたページ(例えばアプリの画面)であってもよい。ページは、端末装置10が備える記憶装置に予めインストールされたデータ(例えば、検索画面のデータ)に基づき生成されてもよい。なお、以下の説明で示される“検索ページ”の記載は“検索画面”或いは“検索インタフェース”に置き換えることが可能である。また、以下に説明する端末装置10の動作は、ブラウザ上での動作のみならず、予めインストールされたプログラム上(例えば、アプリ上)での動作も含有している。
The search page used by the user to send a search query to the
以下、図1を参照しながら、情報処理装置30を備える情報処理システム1の動作を説明する。上述したように、情報処理装置30は、ユーザの発話(検索クエリ)に適した返答を特定する。返答の特定のため、情報処理装置30は、DSSM(Deep Semantic Similarity Model)と同様に、入力された文を分散表現に変換する学習モデルを予め生成する。情報処理装置30は、ネットワークを使ったユーザ同士の会話の情報(以下、会話情報という。)に基づき学習モデルを生成する。例えば、情報処理装置30は、ユーザの投稿と該投稿に対する他のユーザの投稿とに基づき学習モデルを生成する。返答の特定動作の説明の前に、学習モデルの生成動作について説明する。
Hereinafter, the operation of the information processing system 1 including the
〔1-2.学習モデルの生成〕
まず、サービス提供サーバ20は、ユーザが操作する端末装置10と投稿サービスに関する通信を行う(ステップS1a~ステップS1c)。サービス提供サーバ20は、端末装置10から投稿情報を取得すると、取得した投稿情報をデータベースに登録する。そして、サービス提供サーバ20は、データベースから会話のペアを抽出し(ステップS2)、情報処理装置30に送信する(ステップS3)。情報処理装置30は、サービス提供サーバ20から会話のペアの情報を取得すると、取得した情報を会話情報データベースに登録する。図2は、会話情報データベースの一例を示す図である。情報処理装置30は、サービス提供サーバ20から会話のペアの情報を取得するたびに、会話情報データベースに情報を登録していく。図2の例の場合、「メッセージ」の項目に登録されている情報がユーザのネットワーク上での発話であり、「返答」の項目に登録されている情報がその発話に対する他のユーザの返答である。
[1-2. Generation of learning model]
First, the
続いて、情報処理装置30は、会話情報データベースに登録されている会話のペアの情報に基づいて学習モデル(以下、単にモデルという。)を生成する(ステップS4)。情報処理装置30が生成するモデルは、例えば、文から分散表現を生成するモデルである。生成される分散表現は、例えば、1024次元のベクトルである。
Subsequently, the
図3は、情報処理装置30が生成するモデルを説明するための図である。図3には、図2に示すメッセージ或いは返答がモデルを介してベクトル空間にマッピングされる様子が示されている。情報処理装置30は、メッセージの分散表現とそのメッセージと対となる返答の分散表現がベクトル空間上で近くにマッピングされるようにモデルのトレーニングを行う。同時に、情報処理装置30は、メッセージの分散表現とそのメッセージに無関係な文の分散表現がベクトル空間上で遠くにマッピングされるようにモデルのトレーニングを行う。図3の例であれば、情報処理装置30は、“ごはん食べよう”の分散表現であるベクトルV22と、その応答の“お腹すいた”の分散表現であるベクトルV12がベクトル空間上で近くにマッピングされるようにモデルのトレーニングを行う。同時に、情報処理装置30は、“ごはん食べよう”の分散表現であるベクトルV22と、“ごはん食べよう”と無関係な“京都だよ”の分散表現であるベクトルV16がベクトル空間上で遠くにマッピングされるようにモデルのトレーニングを行う。その他、情報処理装置30は、ベクトルV24、V14、V25、V15、V26、V16、V28、V18等を使ってモデルのトレーニングを行う。
FIG. 3 is a diagram for explaining a model generated by the
図4は、情報処理装置30が生成するモデルの一例である。情報処理装置30が生成するモデルは、例えば、RNN(Recurrent Neural Network)の一種であるLSTM(Long Short-Term Memory)を使ったモデルである。図4に示す例では、情報処理装置30が生成するモデルは、1層のembeddingレイヤーと、3層のLSTM RNNと、1層のreadoutレイヤーと、で構成されている。各層のサイズは、例えば、embeddingレイヤーが256次元、LSTMがそれぞれ1024次元、readoutレイヤーが1024次元である。embeddingレイヤーに文(図4の例では、“Hello!”)が入力されると、readoutレイヤーから1024次元のベクトル(分散表現)が出力される。
FIG. 4 is an example of a model generated by the
なお、情報処理装置30は、返答情報の生成のため、予め返答候補の分散表現が記録された返答候補情報を予め生成しておく。このとき、情報処理装置30は、ステップS4で生成したモデルを使って返答候補情報を生成する(ステップS5)。返答候補情報は返答候補データベースに登録される。図5は、返答候補情報データベースの一例を示す図である。情報処理装置30は、例えば、ステップS3で取得した会話のペアのうち、返答側の文を返答候補として取得する。そして、情報処理装置30は、返答候補の分散表現をステップS4で生成したモデルを使って生成し、返答候補情報データベースに登録する。例えば、情報処理装置30は、“おはよう”、“お腹すいた”、“東京オフィス”の分散表現であるベクトルV11、V12、V13を返答候補情報データベースに登録する。
In addition, in order to generate the response information, the
〔1-3.返答の特定〕
次に、返答の特定動作について説明する。
[1-3. Identification of reply]
Next, the specific operation of the reply will be described.
情報処理装置30は、端末装置10から検索ページの配信要求を受信すると、端末装置10に検索ページを送信する。図6は、検索ページの一例を示す図である。ユーザは検索ページ内のテキストボックスTに検索クエリとなるテキスト(以下、単に検索クエリという。)を入力する。図6の例では、“ちょっと待っててくれる?”という文が検索クエリとして入力されている。ユーザがサーチボタンSBをクリックすると、端末装置10は情報処理装置30に検索クエリを送信する(ステップS6)。
When the
端末装置10から検索クエリを取得すると、情報処理装置30は、検索クエリが所定の基準を満たすか判別する。例えば、情報処理装置30は、検索クエリが自然文であるか判別する。なお、自然文であるか否かの判別には、様々な方法を採用可能である。例えば、情報処理装置30は、検索クエリを形態素解析し、検索クエリに述語となるワードが含まれている場合に、検索クエリが自然文であると判別してもよい。
When the search query is acquired from the
検索クエリが所定の基準を満たしていない場合(例えば、検索クエリが自然文でない場合)、情報処理装置30は、通常の検索処理を実行する。例えば、情報処理装置30は、検索クエリとして指定されたワードが含まれるページへのリンクを検索結果として取得し、取得した検索結果を端末装置10に送信する。
When the search query does not meet a predetermined criterion (for example, when the search query is not a natural sentence), the
検索クエリが所定の基準を満たす場合(例えば、検索クエリが自然文の場合)、情報処理装置30は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。このとき、情報処理装置30は、ユーザ同士のネットワークを使った会話を学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。具体的には、情報処理装置30は、以下の処理を行う。
When the search query meets a predetermined criterion (for example, when the search query is a natural sentence), the
まず、情報処理装置30は、検索クエリの分散表現を生成する(ステップS7)。このとき、情報処理装置30は、ステップS4で生成したモデルを使って検索クエリの分散表現を生成する。例えば、ステップS4で生成したモデルが1024次元のベクトルを出力するよう構成されているのであれば、情報処理装置30は、検索クエリの分散表現として、1024次元のベクトルを出力する。図7は、検索クエリの分散表現であるベクトルV35をベクトル空間にマッピングした様子を示す図である。ベクトルV35は、検索クエリ“ちょっと待っててくれる?”の分散表現(ベクトル)である。理解を容易にするため、図7に示すベクトル空間には、返答候補の分散表現の一部(ベクトルV12、V14~17)もマッピングされている。
First, the
そして、情報処理装置30は、返答候補情報データベースに登録された返答候補の中から、検索クエリに対応する会話の返答を特定する(ステップS8)。例えば、情報処理装置30は、以下のとおり返答を特定する。
Then, the
まず、情報処理装置30は、返答候補の複数のベクトルのうち、検索クエリのベクトルとベクトル空間上で最も近いベクトル(以下、類似ベクトルという。)を特定する。このとき、情報処理装置30は、類似度(例えば、コサイン類似度)に基づいて類似ベクトルを特定する。図8は、類似度の計算例を示す図である。「分散表現」の項目には、「返答候補」に示される文の分散表現(ベクトル)が格納されている。「類似度」の項目には「分散表現」に示されるベクトルと検索クエリのベクトルV35とのコサイン類似度が格納されている。類似度の値が大きいほど、2つのベクトルは類似している。図8の例の場合、類似度が0.506であるベクトルV15が検索クエリのベクトルV35と最も類似している。図8の例の場合、情報処理装置30は、ベクトルV15を検索クエリのベクトルV35の類似ベクトルとして特定する。
First, the
そして、情報処理装置30は、類似ベクトルに対応する返答候補を、検索クエリに対応する会話の返答として特定する。図8の例であれば、情報処理装置30は、ベクトルV15に対応する“先に行っていますよ”を検索クエリ“ちょっと待っててくれる?”の返答として特定する。
Then, the
そして、情報処理装置30は、ステップS8で特定した会話の返答に基づき、端末装置10に送信するページの情報を生成する。そして、情報処理装置30は、生成した情報を検索結果として出力する(ステップS9)。例えば、情報処理装置30は、生成した情報を端末装置10に出力する。図9は、端末装置10に出力されるページの一例を示す図である。具体的には、図9は、検索クエリ“ちょっと待っててくれる?”に対応する検索結果ページである。図9の例では、検索クエリ“ちょっと待っててくれる?”に対応する返答として、メッセージM(“先に行っていますよ”)が表示されている。情報処理装置30が端末装置10に出力するページには、メッセージM以外の情報が含まれていてもよい。例えば、ページには、検索クエリが含まれるページの情報が含まれていてもよい。
Then, the
なお、情報処理装置30は、会話の返答が含まれるページへのリンクを検索結果として出力してもよい。例えば、情報処理装置30は、ステップS8で特定した会話の返答が含まれるページを特定し、特定したページへのリンクを検索結果として出力してもよい。このとき、情報処理装置30は、会話情報データベースに登録した会話のペアの取得元の投稿サイトからページを特定してもよい。図9の例では、メッセージMにリンクLが付されている。ユーザがリンクLをクリックすると、端末装置10に表示されたページは、メッセージMが含まれるページに遷移する。
The
本実施形態によれば、情報処理装置30は、検索クエリが自然文であった場合に、検索クエリに対応する返答を検索結果として出力するよう構成されている。そのため、ユーザは、既存の検索インタフェースを使って容易に返答情報を得ることができる。専用のインタフェースを新たに用意する必要がないので、ユーザは容易にコンピュータとの会話を楽しむことができる。
According to the present embodiment, the
〔2.情報処理システムの構成例〕
以上、本実施形態の情報処理装置の一例である情報処理装置30を備える情報処理システム1を例に、情報処理装置の動作を述べたが、以下、本実施形態の情報処理装置の構成を説明する。以下の説明では、情報処理システム1を例に情報処理装置の構成を説明する。上述したように、情報処理システム1は、端末装置10と、サービス提供サーバ20と、情報処理装置30と、を備える。端末装置10、サービス提供サーバ20、及び情報処理装置30は、ネットワークを介して接続される。ネットワークは、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、電話網(携帯電話網、固定電話網等)、地域IP(Internet Protocol)網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
[2. Information processing system configuration example]
The operation of the information processing device has been described above by taking as an example the information processing system 1 including the
〔3.端末装置の構成例〕
図10は、実施形態に係る端末装置10の構成例を示す図である。端末装置10は、ユーザがページの閲覧に使用する情報表示装置(情報処理装置)である。端末装置10は、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話等の通信端末である。通信機能を備えるのであれば、端末装置10は、パーソナルコンピュータ(ノートPC、デスクトップPC)、PDA(Personal Digital Assistant)等の情報処理端末であってもよい。この場合、情報処理端末も通信端末の一種である。端末装置10は、ネットワークを介してサービス提供サーバ20と接続する。端末装置10は、図10に示すように、通信部11と、入力部12と、記憶部13と、出力部14と、制御部15と、を備える。なお、図10に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。
[3. Configuration example of terminal device]
FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of the
通信部11は、外部の装置と通信する通信インタフェースである。通信部11は、ネットワークインタフェースであってもよいし、機器接続インタフェースであってもよい。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)等のLANインタフェースであってもよいし、USB(Universal Serial Bus)ホストコントローラ、USBポート等により構成されるUSBインタフェースであってもよい。また、通信部11は、有線インタフェースであってもよいし、無線インタフェースであってもよい。通信部11は、端末装置10の通信手段として機能する。通信部11は、制御部15の制御に従ってサービス提供サーバ20と通信する。
The
入力部12は、外部から各種入力を受け付ける入力装置である。例えば、入力部12は、キーボードやマウスや操作キー等、ユーザが各種操作を行うための操作装置である。入力部12は、端末装置10の入力手段として機能する。なお、端末装置10にタッチパネルが採用される場合には、タッチパネルも入力部12に含まれる。この場合、ユーザは、指やスタイラスで画面をタッチすることにより各種操作を行う。
The
記憶部13は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、SRAM(Static Random Access Memory)、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部13は、端末装置10の記憶手段として機能する。記憶部13は、ウェブブラウザ等のアプリケーションソフトのデータが格納されている。ユーザはアプリケーションソフトを介してサービス提供サーバ20と通信する。
The storage unit 13 is a storage device capable of reading and writing data such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), an SRAM (Static Random Access Memory), a flash memory, and a hard disk. The storage unit 13 functions as a storage means for the
出力部14は、音、光、振動、画像等、外部に各種出力を行う装置である。出力部14は、端末装置10の出力手段として機能する。出力部14は、各種情報を表示する表示装置を備える。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイである。なお、端末装置10にタッチパネルが採用される場合には、表示装置は入力部12と一体であってもよい。出力部14は、制御部15の制御に従って、画面に画像を表示する。
The output unit 14 is a device that outputs various outputs such as sound, light, vibration, and an image to the outside. The output unit 14 functions as an output means of the
制御部15は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)等のプロセッサによって、端末装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAM等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部15は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されてもよい。
The
〔4.サービス提供サーバの構成例〕
次に、サービス提供サーバ20の構成について詳細に説明する。サービス提供サーバ20は、端末装置10、情報処理装置30等のクライアントコンピュータからの要求を処理するサーバ用ホストコンピュータ(以下、単に「サーバ」という。)である。サービス提供サーバ20は、PCサーバであってもよいし、ミッドレンジサーバであってもよいし、メインフレームサーバであってもよい。また、サービス提供サーバ20は、1つのサーバにより構成されていてもよいし、協働して処理を実行する複数のサーバにより構成されていてもよい。サービス提供サーバ20が複数のサーバで構成される場合、これらサーバの設置場所は離れていてもよい。設置場所が離れていたとしても、協働して処理を実行するのであれば、これらサーバは1つのサービス提供サーバとみなすことができる。
[4. Service provision server configuration example]
Next, the configuration of the
図11は、実施形態に係るサービス提供サーバ20の構成例を示す図である。サービス提供サーバ20は、通信部21と、記憶部22と、制御部23と、を備える。なお、図11に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。
FIG. 11 is a diagram showing a configuration example of the
通信部21は、外部の装置と通信する通信インタフェースである。通信部21は、ネットワークインタフェースであってもよいし、機器接続インタフェースであってもよい。例えば、通信部21は、NIC等のLANインタフェースであってもよいし、USBホストコントローラ、USBポート等により構成されるUSBインタフェースであってもよい。また、通信部21は、有線インタフェースであってもよいし、無線インタフェースであってもよい。通信部21は、サービス提供サーバ20の通信手段として機能する。通信部21は、制御部23の制御に従って端末装置10と通信する。
The communication unit 21 is a communication interface that communicates with an external device. The communication unit 21 may be a network interface or a device connection interface. For example, the communication unit 21 may be a LAN interface such as a NIC, or may be a USB interface composed of a USB host controller, a USB port, or the like. Further, the communication unit 21 may be a wired interface or a wireless interface. The communication unit 21 functions as a communication means of the
記憶部22は、DRAM、SRAM、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部22は、サービス提供サーバ20の記憶手段として機能する。記憶部22は、ユーザの投稿情報を記憶する。
The
制御部23は、コントローラであり、例えば、CPU、MPU等のプロセッサによって、サービス提供サーバ20内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAM等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部23は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現されてもよい。制御部23は、投稿情報から会話のペアの情報(会話情報)を抽出する。そして、制御部23は、投稿情報から抽出した会話情報を、通信部21を介して、情報処理装置30に送信する。
The
〔5.情報処理装置の構成例〕
次に、情報処理装置30の構成について詳細に説明する。情報処理装置30は、オークションに関する分析を行うコンピュータである。情報処理装置30は端末装置であってもよいしサーバ装置であってもよい。情報処理装置30を端末装置とする場合、情報処理装置30は、スマートフォン、タブレット、携帯電話、パーソナルコンピュータ、PDA等の情報処理端末であってもよい。また、情報処理装置30をサーバ装置とする場合、情報処理装置30は、PCサーバであってもよいし、ミッドレンジサーバであってもよいし、メインフレームサーバであってもよい。このとき、情報処理装置30は、1つのサーバにより構成されていてもよいし、協働して処理を実行する複数のサーバにより構成されていてもよい。情報処理装置30が複数のサーバで構成される場合、これらサーバの設置場所は離れていてもよい。設置場所が離れていたとしても、協働して処理を実行するのであれば、これらサーバは1つのサーバ装置とみなすことができる。
[5. Configuration example of information processing device]
Next, the configuration of the
図12は、実施形態に係る情報処理装置30の構成例を示す図である。情報処理装置30は、通信部31と、記憶部32と、制御部33と、を備える。なお、図5に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。
FIG. 12 is a diagram showing a configuration example of the
通信部31は、外部の装置と通信する通信インタフェースである。通信部31は、ネットワークインタフェースであってもよいし、機器接続インタフェースであってもよい。例えば、通信部31は、NIC等のLANインタフェースであってもよいし、USBホストコントローラ、USBポート等により構成されるUSBインタフェースであってもよい。また、通信部31は、有線インタフェースであってもよいし、無線インタフェースであってもよい。通信部31は、情報処理装置30の通信手段として機能する。通信部31は、制御部33の制御に従って端末装置10及びサービス提供サーバ20と通信する。
The
記憶部32は、DRAM、SRAM、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置である。記憶部32は、情報処理装置30の記憶手段として機能する。記憶部32は、会話情報データベース321、返答候補情報データベース322、モデル323を記憶する。
The
会話情報データベース321は、会話情報を記憶するデータベースである。図13は、会話情報データベース321に格納される情報の一例を示す図である。図13に示した例では、会話情報データベース321は、「メッセージ」、「返答」等の項目を有している。
The
「メッセージ」は、ネットワーク上での文字を使ったユーザの発話を示す。図13の例では、「メッセージ」には、“おはよう”、“ごはん食べよう”等の情報が格納されている。 A "message" indicates a user's utterance using characters on the network. In the example of FIG. 13, information such as “good morning” and “let's eat rice” is stored in the “message”.
「返答」は、「メッセージ」の項目に記録されたユーザの発話に対する他のユーザの返答を示す。図13の例では、「返答」には、“おはよう”、“お腹すいた”等の情報が格納されている。 The "reply" indicates the response of another user to the user's utterance recorded in the "message" item. In the example of FIG. 13, information such as “good morning” and “hungry” is stored in the “reply”.
返答候補情報データベース322は、返答候補情報を記憶するデータベースである。図14は、返答候補情報データベース322に格納される情報の一例を示す図である。図14に示した例では、返答候補情報データベース322は、「返答候補」、「分散表現」等の項目を有している。
The response
「返答候補」は、ユーザへの返答の候補を示す。図14の例では、「返答候補」には、“おはよう”、“お腹すいた”等の情報が格納されている。 The "response candidate" indicates a candidate for a response to the user. In the example of FIG. 14, information such as "good morning" and "hungry" is stored in the "response candidate".
「分散表現」は、「返答候補」の項目に記録された文の分散表現である。「分散表現」に格納される情報は、例えば、1024次元のベクトルである。図14の例では、「返答候補」には、ベクトルV11、V12等の情報が格納されている。 The "distributed expression" is a distributed expression of the sentence recorded in the item of "response candidate". The information stored in the "distributed representation" is, for example, a 1024-dimensional vector. In the example of FIG. 14, information such as vectors V11 and V12 is stored in the “response candidate”.
モデル323には、メッセージに対する返答を特定するためのデータ(学習モデル)が格納される。例えば、モデル323には、メッセージを分散表現に変換するためのデータが格納される。或いは、モデル323には、入力されたメッセージに対する返答に出力するためのデータが格納される。モデル323は、メッセージが入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第1要素と、第1要素と第1要素の重みとに基づいて値が算出される第2要素と、を含み、入力層に入力されたメッセージに応じて、入力層に入力されたメッセージの分散表現(或いは、メッセージに対する返答)を出力層から出力するよう、情報処理装置30を機能させてもよい。
Data (learning model) for specifying a response to a message is stored in the
ここで、モデル323が「y=a1*x1+a2*x2+・・・+ai*xi」で示す回帰モデルで実現されるとする。この場合、モデル323が含む第1要素は、x1やx2等といった入力データ(xi)に対応する。また、第1要素の重みは、xiに対応する係数aiに対応する。ここで、回帰モデルは、入力層と出力層とを有する単純パーセプトロンと見做すことができる。各モデルを単純パーセプトロンと見做した場合、第1要素は、入力層が有するいずれかのノードに対応し、第2要素は、出力層が有するノードと見做すことができる。
Here, it is assumed that the
また、モデル323がDNN(Deep Neural Network)等、1つまたは複数の中間層を有するニューラルネットワークで実現されるとする。この場合、モデル323が含む第1要素は、入力層または中間層が有するいずれかのノードに対応する。また、第2要素は、第1要素と対応するノードから値が伝達されるノードである次段のノードに対応する。また、第1要素の重みは、第1要素と対応するノードから第2要素と対応するノードに伝達される値に対して考慮される重みである接続係数に対応する。
Further, it is assumed that the
情報処理装置30は、上述した回帰モデルやニューラルネットワーク等、任意の構造を有するモデルを用いて、分散表現(或いは、メッセージに対する返答)の算出を行う。具体的には、モデル323は、メッセージが入力された場合に、分散表現(或いは、メッセージに対する返答)を出力するように係数が設定される。情報処理装置30は、このようなモデル323を用いて、分散表現(或いは、メッセージに対する返答)を算出する。
The
なお、上記例では、モデル323が、メッセージが入力された場合に、メッセージの分散表現(或いは、メッセージに対する返答)を出力するモデル(以下、モデルXという。)である例を示した。しかし、実施形態に係るモデル323は、モデルXにデータの入出力を繰り返すことで得られる結果に基づいて生成されるモデルであってもよい。例えば、モデル323は、メッセージを入力とし、モデルXが出力する分散表現(或いは、メッセージに対する返答)を出力とするよう学習されたモデル(以下、モデルYという。)であってもよい。または、モデル323は、メッセージを入力とし、モデルYの出力値を出力とするよう学習されたモデルであってもよい。
In the above example, the
また、情報処理装置30がGAN(Generative Adversarial Networks)を用いた推定処理を行う場合、モデル323は、GANの一部を構成するモデルであってもよい。
Further, when the
図5に戻り、制御部33は、コントローラであり、例えば、CPU、MPU等のプロセッサによって、情報処理装置30内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAM等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部33は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現されてもよい。
Returning to FIG. 5, the
制御部33は、図5に示すように、取得部331と、生成部332と、判別部333、特定部334と、検索部335と、出力制御部336と、を備える。制御部33を構成するブロック(取得部331~出力制御部336)はそれぞれ制御部33の機能を示す機能ブロックである。これら機能ブロックはソフトウェアブロックであってもよいし、ハードウェアブロックであってもよい。例えば、上述の機能ブロックが、それぞれ、ソフトウェア(マイクロプログラムを含む。)で実現される1つのソフトウェアモジュールであってもよいし、半導体チップ(ダイ)上の1つの回路ブロックであってもよい。勿論、各機能ブロックがそれぞれ1つのプロセッサ或いは1つの集積回路であってもよい。機能ブロックの構成方法は任意である。なお、制御部33は上述の機能ブロックとは異なる機能単位で構成されていてもよい。
As shown in FIG. 5, the
取得部331は、端末装置10から検索クエリを取得する。
The
生成部332は、サービス提供サーバ20から取得した会話情報に基づきモデル323を生成する。
The generation unit 332 generates the
判別部333は、検索クエリが所定の基準を満たすか判別する。例えば、検索クエリが自然文であるか判別する。
The
特定部334は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。また、特定部334は、検索クエリが所定の基準を満たすと判別部333が判別した場合に、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。例えば、特定部334は、検索クエリが自然文であると判別部333が判別した場合に、該自然文に対応する会話の返答を特定する。また、特定部334は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を複数特定し。また、特定部334は、会話の返答が含まれるページを特定する。
The
特定部334は、ユーザ同士のネットワークを使った会話を学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。例えば、特定部334は、ユーザの投稿と該投稿に対する他のユーザの投稿とを学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。或いは、特定部334は、ユーザの所定のサポートサービスでの質問と該質問に対するオペーレータの回答とを学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。
The
検索部335は、会話の返答を検索クエリとして検索を実行する。
The
出力制御部336は、会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する。例えば、出力制御部336は、特定部334が会話の返答を特定した場合に、返答に基づく情報を検索結果として出力する。また、出力制御部336は、特定された複数の会話の返答を検索結果として出力する。また、出力制御部336は、検索部335が検索した結果を検索結果として出力する。また、出力制御部336は、会話の返答が含まれるページへのリンクを検索結果として出力する。
The
〔6.情報処理装置の処理フロー〕
次に、情報処理装置30が実行する処理の手順について説明する。情報処理装置30が実行する処理は、学習処理と配信処理に分けられる。情報処理装置30は、マルチタスクOSを備え、学習処理と配信処理を並行して実行可能である。
[6. Information processing device processing flow]
Next, the procedure of the processing executed by the
〔6-1.学習処理〕
最初に学習処理について説明する。図15は、学習処理の一例を示すフローチャートである。情報処理装置30は、情報処理装置30を操作するユーザから処理の開始命令を受け取ると、学習処理を開始する。
[6-1. Learning process]
First, the learning process will be described. FIG. 15 is a flowchart showing an example of the learning process. The
まず、情報処理装置30は、サービス提供サーバ20から会話情報を取得する(ステップS11)。会話情報には、メッセージとそのメッセージに対する返答の情報が含まれている。そして、情報処理装置30は、メッセージから分散表現を生成するモデル323を生成する(ステップS12)。情報処理装置30は、ユーザ同士のネットワークを使った会話に基づいてモデル323を生成してもよい。
First, the
続いて、情報処理装置30は、返答候補情報を生成する(ステップS13)。返答候補情報には、ユーザへの返答候補の情報が複数含まれている。返答候補には、その返答候補の分散表現が関連付けられている。情報処理装置30は、返答候補をモデル323に入力することで返答候補に関連付ける分散表現を生成する。
Subsequently, the
返答候補情報の生成が完了したら、情報処理装置30は、処理を終了する。
When the generation of the response candidate information is completed, the
〔6-2.配信処理〕
次に配信処理について説明する。図16は、配信処理の一例を示すフローチャートである。情報処理装置30は、電源が投入されると、配信処理を開始する。
[6-2. Delivery process]
Next, the delivery process will be described. FIG. 16 is a flowchart showing an example of the distribution process. The
まず、情報処理装置30は、端末装置10からの検索クエリを受信したか判別する(ステップS21)。検索クエリを受信していない場合(ステップS21:No)、情報処理装置30は、再度ステップS21を実行する。
First, the
検索クエリを受信している場合(ステップS21:Yes)、情報処理装置30は、検索クエリは自然文か判別する(ステップS22)。検索クエリが自然文でない場合(ステップS22:No)、情報処理装置30は、ステップS24に処理を進める。
When the search query is received (step S21: Yes), the
検索クエリが自然文の場合(ステップS22:Yes)、情報処理装置30は、モデル323を使って検索クエリに対する会話の返答を特定する(ステップS23)。
When the search query is a natural sentence (step S22: Yes), the
続いて、情報処理装置30は、検索クエリが含まれるページの検索を実行する(ステップS24)。なお、情報処理装置30は、ステップS23で特定した会話の返答を検索クエリとみして検索を実行してもよい。
Subsequently, the
検索が完了したら、情報処理装置30は、ステップS24の検索結果が含まれるページを生成する(ステップS25)。なお、情報処理装置30は、ステップS23で会話の返答を特定した場合には、その返答が検索結果として含まれるページを生成してもよい。
When the search is completed, the
ページの生成が完了したら、情報処理装置30は、生成したページを端末装置10に送信する(ステップS26)。送信が完了したら、情報処理装置30は、ステップS21に処理を戻し、検索結果の受信を待機する。
When the page generation is completed, the
〔7.変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
[7. Modification example]
The above embodiment shows an example, and various modifications and applications are possible.
例えば、上述の実施形態では、情報処理装置30は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を1つ特定した。しかし、情報処理装置30は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を複数特定してもよい。そして、情報処理装置30は、複数の返答を検索結果として端末装置10へ出力してもよい。これにより、ユーザは、自身の発話に対し、複数の者から返答を得るような感覚を得ることができる。
For example, in the above embodiment, the
また、情報処理装置30は、検索クエリに対応する会話の返答を、検索クエリとして検索を実行する。そして、情報処理装置30は、会話の返答を検索クエリとした検索結果を端末装置10に出力してもよい。例えば、情報処理装置30は、会話の返答が含まれるページの情報(例えば、ページへのリンクやページの一部)を端末装置10に出力してもよい。これにより、ユーザは、発話に対する返答を得た上に、会話を深く掘り下げるための情報を得ることができる。ユーザは、得た情報を使って現実での人との会話を充実させることができる。
Further, the
また、上述の実施形態では、投稿情報から抽出した会話のペアの情報に基づいてモデル323を生成した。しかし、情報処理装置30は、ユーザの所定のサポートサービスでの質問と該質問に対するオペーレータの回答とに基づきモデル323を生成してもよい。所定のサポートサービスは、商品売買や商品の使用に関する電話サポートサービスであってもよい。そして、情報処理装置30は、このモデル323に基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を生成してもよい。
Further, in the above-described embodiment, the
また、上述の実施形態では、モデル323はメッセージの分散表現を出力するものとしたが、モデル323はメッセージに対する返答を出力するよう構成された学習モデルであってもよい。
Further, in the above-described embodiment, the
本実施形態の情報処理装置30を制御する制御装置は、専用のコンピュータシステムによって実現してもよいし、通常のコンピュータシステムにより実現してもよい。例えば、上述の動作を実行するためのプログラムを、光ディスク、半導体メモリ、磁気テープ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、該プログラムをコンピュータにインストールし、上述の処理を実行することによって制御装置を構成してもよい。制御装置は、情報処理装置30の外部の装置(例えば、パーソナルコンピュータ)であってもよいし、内部の装置(例えば、制御部33)であってもよい。また、上記プログラムをインターネット等のネットワーク上のサーバ装置が備えるディスク装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。また、上述の機能を、OS(Operating System)とアプリケーションソフトとの協働により実現してもよい。この場合には、OS以外の部分を媒体に格納して配布してもよいし、OS以外の部分をサーバ装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。
The control device for controlling the
また、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 Further, among the processes described in each of the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed. It is also possible to automatically perform all or part of the above by a known method. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the information shown in the figure.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 In addition, the above-described embodiments can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.
〔8.ハードウェア構成〕
実施形態及び変形例に係る情報処理装置30は、例えば図17に示すような構成のコンピュータ1000によっても実現可能である。図17は、情報処理装置30の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU(Central Processing Unit)1100、RAM1200、ROM1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インタフェース(I/F)1500、入出力インタフェース(I/F)1600、及びメディアインタフェース(I/F)1700を有する。
[8. Hardware configuration]
The
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インタフェース1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インタフェース1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インタフェース1600を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインタフェース1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインタフェース1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置30として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムまたはデータ(例えば、モデル323)を実行することにより、制御部33の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムまたはデータ(例えば、モデル323)を記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings, these are examples, and various modifications are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure line of the invention. It is possible to carry out the present invention in other modified forms.
〔9.効果〕
本実施形態によれば、情報処理装置30は、検索クエリを取得し、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。そして、情報処理装置30は、会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する。これにより、ユーザは、既存の検索インタフェースを使って容易に返答情報を得ることができる。
[9. effect〕
According to the present embodiment, the
情報処理装置30は、検索クエリが所定の基準を満たすか判別する。情報処理装置30は、検索クエリが所定の基準を満たすと判別した場合に、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。情報処理装置30は、会話の返答を特定した場合に、返答に基づく情報を検索結果として出力する。これにより、ユーザは、既存の検索インタフェースを使って通常の検索結果を得つつ、返答情報を得ることもできる。
The
情報処理装置30は、検索クエリが自然文であるか判別する。情報処理装置30は、検索クエリが自然文であると判別した場合に、該自然文に対応する会話の返答を特定する。これにより、ユーザは、既存の検索インタフェースを使って通常の検索結果を得つつ、返答情報を得ることもできる。
The
情報処理装置30は、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を複数特定する。情報処理装置30は、特定された複数の会話の返答を検索結果として出力する。これにより、ユーザは、自身の発話に対し、複数の者から返答を得るような感覚を得ることができる。
The
情報処理装置30は、会話の返答を検索クエリとして検索を実行する。情報処理装置30は、会話の返答を検索クエリとした検索結果を出力する。これにより、ユーザは、発話に対する返答を得た上に、会話を深く掘り下げるための情報を得ることができる。ユーザは、得た情報を使って現実での人との会話を充実させることができる。
The
情報処理装置30は、会話の返答が含まれるページを特定する。情報処理装置30は、会話の返答が含まれるページへのリンクを検索結果として出力する。これにより、ユーザは、発話に対する返答を得た上に、会話を深く掘り下げるための情報を売ることができる。ユーザは、得た情報を使って現実での人との会話を充実させることができる。
The
情報処理装置30は、ユーザ同士のネットワークを使った会話を学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。これにより、情報処理装置30は、人の感覚に適合した返答を特定できる。
The
情報処理装置30は、ユーザの投稿と該投稿に対する他のユーザの投稿とを学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。これにより、情報処理装置30は、人の感覚に適合した返答を特定できる。
The
情報処理装置30は、ユーザの所定のサポートサービスでの質問と該質問に対するオペーレータの回答とを学習したモデルに基づき、検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する。これにより、情報処理装置30は、人の感覚に適合した回答を返答として特定できる。
The
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings, these are examples, and various modifications are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure column of the invention. It is possible to carry out the present invention in other modified forms.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the specific unit can be read as a specific means or a specific circuit.
1…情報処理システム
10、101、102、103、104…端末装置
11、21、31…通信部
12…入力部
13、22、32…記憶部
14…出力部
15、23、33…制御部
20…サービス提供サーバ
30…情報処理装置
321…会話情報データベース
322…返答候補情報データベース
323…モデル
331…取得部
332…生成部
333…判別部
334…特定部
335…検索部
336…出力制御部
SB…サーチボタン
L…リンク
M…メッセージ
T…テキストボックス
1 ...
Claims (7)
前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する特定部と、
前記会話の返答を検索クエリとして検索を実行する検索部と、
前記会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する出力制御部と、を備え、
前記会話の返答に基づく情報は、前記特定した前記返答、前記返答が含まれるページへのリンク、及び、前記返答を検索クエリとして検索した結果、のうちの少なくとも1つであり、
前記特定部は、前記会話の返答が含まれるページを複数特定し、
前記出力制御部は、前記会話の返答が含まれる複数の前記ページへのリンクを前記検索結果として出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。 The acquisition part that acquires the search query, and
A specific part that identifies the response of the conversation corresponding to the content indicated by the search query, and
A search unit that executes a search using the response of the conversation as a search query,
It is equipped with an output control unit that outputs information based on the response of the conversation as a search result.
The information based on the response of the conversation is at least one of the identified response, a link to a page containing the response, and the result of searching the response as a search query.
The specific unit identifies a plurality of pages containing the response of the conversation,
The output control unit outputs a plurality of links to the page including the response of the conversation as the search result.
An information processing device characterized by this.
前記特定部は、前記検索クエリが自然文であると前記判別部が判別した場合に、前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定し、
前記出力制御部は、前記特定部が前記会話の返答を特定した場合に、前記返答に基づく情報を検索結果として出力する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 Further, a discriminator for determining whether the search query is a natural sentence is provided.
When the discriminating unit determines that the search query is a natural sentence, the specific unit identifies the response of the conversation corresponding to the content indicated by the search query.
When the specific unit specifies a response to the conversation, the output control unit outputs information based on the response as a search result.
The information processing apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The specific unit identifies the response of the conversation corresponding to the content indicated by the search query based on the model of learning the conversation using the network between users.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2 .
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The specific unit identifies the response of the conversation corresponding to the content indicated by the search query based on the model learned from the user's post and the posts of other users to the post.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 , wherein the information processing apparatus is characterized by the above.
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The identification unit identifies the response of the conversation corresponding to the content indicated by the search query based on the model learned from the question in the user's predetermined support service and the answer of the operator to the question.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 , wherein the information processing apparatus is characterized by the above.
検索クエリを取得する取得工程と、
前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する特定工程と、
前記会話の返答を検索クエリとして検索を実行する検索工程と、
前記会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する出力制御工程と、を含み、
前記会話の返答に基づく情報は、前記特定した前記返答、前記返答が含まれるページへのリンク、及び、前記返答を検索クエリとして検索した結果、のうちの少なくとも1つであり、
前記特定工程では、前記会話の返答が含まれるページを複数特定し、
前記出力制御工程では、前記会話の返答が含まれる複数の前記ページへのリンクを前記検索結果として出力する、
ことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by an information processing device.
The acquisition process to acquire the search query and
A specific process that identifies the response of the conversation corresponding to the content indicated by the search query, and
A search process that executes a search using the response of the conversation as a search query,
Includes an output control step that outputs information based on the response of the conversation as a search result.
The information based on the response of the conversation is at least one of the identified response, a link to a page containing the response, and the result of searching the response as a search query.
In the specific step, a plurality of pages containing the response of the conversation are specified.
In the output control step, a plurality of links to the page including the response of the conversation are output as the search result.
An information processing method characterized by that.
前記検索クエリが示す内容に対応する会話の返答を特定する特定手順と、
前記会話の返答を検索クエリとして検索を実行する検索手順と、
前記会話の返答に基づく情報を検索結果として出力する出力制御手順と、をコンピュータに実行させ、
前記会話の返答に基づく情報は、前記特定した前記返答、前記返答が含まれるページへのリンク、及び、前記返答を検索クエリとして検索した結果、のうちの少なくとも1つであり、
前記特定手順では、前記会話の返答が含まれるページを複数特定し、
前記出力制御手順では、前記会話の返答が含まれる複数の前記ページへのリンクを前記検索結果として出力する、
ことを特徴とする情報処理プログラム。 The acquisition procedure to acquire the search query and
Specific steps to identify the response of the conversation corresponding to the content indicated by the search query, and
A search procedure for executing a search using the response of the conversation as a search query, and
Let the computer execute the output control procedure that outputs the information based on the response of the conversation as the search result.
The information based on the response of the conversation is at least one of the identified response, a link to a page containing the response, and the result of searching the response as a search query.
In the specific procedure, a plurality of pages containing the response of the conversation are specified.
In the output control procedure, a plurality of links to the page including the response of the conversation are output as the search result.
An information processing program characterized by this.
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