JP7106647B2 - 社会的感情および自然言語生成の量子重ね合せおよび量子もつれ - Google Patents

Description

本開示は、一般に、自然言語処理に関し、より詳細には、テキストの取り込まれた自然言語文節（natural language passage）から抽出された感情キー・ターム（keyterm）に対応する符号化された感情量子ビットを生成し、次いで、符号化された感情量子ビットに基づいて、テキストの取り込まれた自然言語文節で表現された感情に適したトーンで自然言語応答を生成するための、社会的感情（social sentiment）の自然言語処理における量子計算に関する。

自然言語処理は、コンピュータが人間の言語を理解する能力であり、人工知能の構成要素である。自然言語処理は、例えば、テキストを解析して、単語、句、数字、句読点などの識別可能な部分にすることができる。自然言語処理は、例えば、構文解析、意味解析、字句解析などの、テキストを解析するための様々な方法および技法を実行することができる。さらに、自然言語処理は、任意の数の異なる言語を認識および解析するように構成され得る。

さらに、自然言語処理は、各単語に品詞を割り当てることができる。自然言語処理は、単語の定義および単語の文脈に基づいて、単語が対応する品詞を決定することができる。単語の文脈は、句、文、または段落内の隣接および関連する単語とのその関係に基づく場合がある。単語の文脈は、以前に分析された１つまたは複数のテキストの文節にも依存する場合がある。単語に割り当てられ得る品詞の例には、名詞、動詞、形容詞、副詞などが含まれるが、これらに限定されない。

自然言語処理は、例えば、自然言語テキストの文節を解析して、特定の製品に関する顧客の問題を特定することができる。さらに、自然言語処理は、怒り、不満、皮肉など、テキストの文節内で表現された感情を識別するための感情分析を含み得る。感情分析は、対象となるキーワードに関連付けられた感情を識別および分類することができる。

量子コンピュータは、重ね合せおよびもつれなどの量子力学的現象を利用する、量子計算を実行するハードウェア・デバイスである。量子重ね合せは、任意の２つ以上の量子状態を一緒に追加する（すなわち、重ね合せる）ことができ、結果は別の有効な量子状態になることを示す。言い換えると、量子重ね合せは、２つ以上の刺激によってもたらされる所与の場所および時間における最終的な応答は、各刺激によってもたらされたであろう応答の和であることを示す。量子もつれは、粒子が距離的に離れている場合でも、各粒子の量子状態を他の粒子から独立して説明することができないような方法で２つ以上の粒子が相互作用するときに発生する。言い換えると、量子もつれは、独立した粒子が距離的に離れているが、互いに相関しているときに発生する。したがって、もつれ状態は、系全体について説明されなければならない。

古典コンピュータは、ビットで構成されるメモリを有し、各ビットは１または０のいずれかによって表される。量子コンピュータは、量子計算の基本単位である一連の１つまたは複数の量子ビットを保持する。単一の量子ビットは、１、ゼロ、またはこれら２つの量子ビット状態の任意の量子重ね合せを表すことができる。例えば、２量子ビットは、４つの状態（すなわち、４ビットの情報を含む）の任意の量子重ね合せとすることができ、３量子ビットは、８つの状態（すなわち、８ビットの情報を含む）の任意の重ね合せとすることができる。一般に、「ｎ」個の量子ビットを有する量子コンピュータは、同時に最大２^ｎ個の異なる状態の任意の重ね合せとすることができる。これは、一度に２つの状態のいずれかにしかなり得ない古典コンピュータと比較したものである。

量子ビットの実装の例は、２つのスピン状態を有する粒子を使用することができる。一方のスピン状態は、ゼロの状態を表すスピン・ダウン状態である。他方のスピン状態は、１の状態を表すスピン・アップ状態である。重ね合せを表すために、量子状態の前に「ａ」または「ｂ」などの係数が配置される。

社会的感情の識別および自然言語の生成に関する問題は、両方のプロセスが計算集約的であるが、両方のプロセスがリアルタイムまたはほぼリアルタイムでの解決策も必要とすることである。古典コンピュータ上での従来の社会的感情の識別には、少なくともＯ（ｎ^２）回の演算が必要である。第１の演算Ｏ（ｎ）は単語についての感情を決定し、第２の演算Ｏ（ｎ）はローリング時間枠にわたって表現される平均的な感情である。一般に、スロット・フィラーに従う古典コンピュータ上での従来の自然言語生成は、確率論的である。しかしながら、古典コンピュータ上での従来の社会的感情の識別および自然言語生成に関連する問題を考慮したリアルタイムでの解決策は現在存在しない。

例示的な一実施形態によれば、ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成するためのコンピュータ実装方法が提供される。コンピュータは、ユーザ・クエリの感情属性を粒子スピンとして量子ビットに符号化する。コンピュータは、符号化された感情量子ビット中の粒子スピンを観測してスピン・データを生成する。コンピュータは、生成されたスピン・データに基づいて、ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対する感情値を導出する。コンピュータは、ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対応する導出された感情値を組み合わせることによって、ユーザ・クエリの総合的な感情を決定する。コンピュータは、ユーザ・クエリの決定された総合的な感情に基づいて、ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成する。コンピュータは、ネットワークを介して自然言語テキスト応答をクライアント・デバイスに送信する。他の例示的な実施形態によれば、ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成するためのコンピュータ・システムおよびコンピュータ・プログラム製品が提供される。

別の例示的な実施形態によれば、テキストの元の自然言語文節の感情とは反対の感情を表現するテキストの自然言語文節を生成するためのコンピュータ実装方法が提供される。コンピュータは、自然言語処理を使用して自然言語テキストの元の文節を分析する。コンピュータは、分析に基づいて、自然言語テキストの元の文節で表現された感情を反映する第１の組み合わされた感情を有する、自然言語テキストの元の文節に含まれる第１の組のキー・タームを識別する。コンピュータは、量子重ね合せに基づいて、自然言語テキストの元の文節で表現された感情を反映する第１の組み合わされた感情を有する第１の組のキー・タームを複数の社会的感情量子ビットに符号化して、複数の符号化された社会的感情量子ビットを形成する。コンピュータは、第２の組み合わされた感情が自然言語テキストの元の文節で表現された感情とは反対になるように、量子もつれに基づいて、複数の符号化された社会的感情量子ビットから第１の組み合わされた感情とは反対の第２の組み合わされた感情を有する第２の組のキー・タームを生成する。コンピュータは、第２の組のキー・タームを使用して、自然言語テキストの元の文節の感情とは反対の感情を表現する、自然言語テキストの異なる文節を生成する。別の例示的な実施形態によれば、テキストの元の自然言語文節の感情とは反対の感情を表現するテキストの自然言語文節を生成するためのコンピュータ・プログラム製品が提供される。

したがって、量子重ね合せおよび量子もつれを利用する例示的な実施形態は、社会的感情の識別および自然言語の生成に必要な計算回数を低減することができる。したがって、例示的な実施形態は、コンピュータ資源の利用率を低下させることによって、コンピュータ自体の性能を向上させる。量子重ね合せにより、例示的な実施形態は、自然言語テキストの社会的感情を１回の演算で識別することができる。量子もつれにより、例示的な実施形態には、テキストの元の自然言語文節で表現された感情ともつれ合う社会的感情を生み出す単語に基づいて自然言語テキストを生成する能力がもたらされる。

さらに、例示的な実施形態は、量子ビットを利用して感情データを２進ｎ空間ではなく２^ｎ空間に符号化し、例示的な実施形態がより多くの感情データを並行して符号化および処理することを可能にする。符号化された社会的感情量子ビットは、スピン・アップ、スピン・ダウン、またはスピン・アップとスピン・ダウンの組合せの位置に同時に存在し得る。結果として、例示的な実施形態による社会的感情の識別および自然言語の生成は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの尺度におけるものである。さらに、例示的な実施形態は、テキストの元の自然言語文節で表現された感情のものと一致する社会的感情または対照的な社会的感情を生み出すことになる自然言語単語を自動的に生成することができる。

さらに、例示的な実施形態は、ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対応する導出された感情値に対してチェックサムを実行する。例示的な実施形態は、導出された感情値に対してチェックサムを実行することによって、例示的な実施形態がテキストの分析された元の自然言語文節に対する応答について正しい感情を生成したかどうかを判定することができる。

例示的な実施形態が実装され得るデータ処理システムのネットワークの絵図である。 例示的な実施形態が実装され得るデータ処理システムの図である。 例示的な実施形態による、量子の重ね合せ特性の例を示す図である。 例示的な実施形態による、感情のキーワードごとの粒子スピンとして感情を量子ビットに符号化する例を示す図である。 例示的な実施形態による、ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成するためのプロセスを示すフローチャートである。 例示的な実施形態による、ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成するためのプロセスを示すフローチャートである。 例示的な実施形態による、テキストの元の自然言語文節の感情とは正反対の感情を表現するテキストの自然言語文節を生成するためのプロセスを示すフローチャートである。

本発明は、任意の可能な統合の技術的詳細レベルで、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはその組合せであってもよい。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体（または複数の媒体）を含み得る。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のための命令を保持および記憶することができる有形のデバイスであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、またはこれらの任意の適切な組合せであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のさらに具体的な例の非網羅的なリストには、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読取専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、パンチカードまたは命令が記憶されている溝の中の隆起構造などの機械的に符号化されるデバイス、および、これらの任意の適切な組合せが含まれる。本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、それ自体が、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくは他の送信媒体を介して伝播する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを介して送信される電気信号などの一過性の信号であると解釈されるべきではない。

本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から各コンピューティング・デバイス／処理デバイスに、またはネットワーク、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、または無線ネットワーク、あるいはその組合せを介して外部コンピュータまたは外部記憶デバイスにダウンロードされ得る。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線送信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはその組合せを備え得る。各コンピューティング・デバイス／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、コンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受信し、コンピュータ可読プログラム命令を各コンピューティング・デバイス／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するために転送する。

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路用の構成データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの手続型プログラミング言語を含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソース・コードもしくはオブジェクト・コードであってもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で全体的に実行すること、ユーザのコンピュータ上であるスタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的に実行すること、ユーザのコンピュータ上およびリモート・コンピュータ上でそれぞれ部分的に実行すること、またはリモート・コンピュータ上もしくはサーバ上で全体的に実行することができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよく、または接続は、（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに対して行われてもよい。いくつかの実施形態では、本発明の態様を実行するために、例えばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、電子回路を個人化するためのコンピュータ可読プログラム命令を実行してもよい。

本発明の態様は、本明細書において、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して説明される。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、およびフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組合せが、コンピュータ可読プログラム命令によって実施され得ることが理解されよう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令がフローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックで指定された機能／動作を実施するための手段を作り出すように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供されてマシンを生成するものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体がフローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／動作の態様を実施する命令を含む製造品を備えるように、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータ、プログラム可能なデータ処理装置または他のデバイスあるいはその組合せに特定の方式で機能するように指示できるものであってもよい。

コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ上、他のプログラム可能な装置上、または他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／動作を実施するように、コンピュータ実装プロセスを生成すべく、コンピュータ上、他のプログラム可能なデータ処理装置上、または他のデバイス上にロードされ、コンピュータ上、他のプログラム可能な装置上、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させるものであってもよい。

図面のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能性、および動作を示す。これに関して、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、指定された論理機能を実施するための１つまたは複数の実行可能命令を含む、命令のモジュール、セグメント、または一部を表し得る。いくつかの代替実装形態では、ブロックに示された機能は、図面に示された順序と異なる順序で行われてもよい。例えば、連続して図示されている２つのブロックは、実際には、含まれている機能性に応じて、実質的に同時に実行されるか、または場合によっては反対の順序で実行されてもよい。ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、指定された機能または動作を実行するか、または専用ハードウェアとコンピュータ命令の組合せを実行する専用ハードウェアベースのシステムによって実装され得ることも留意されたい。

次に図を参照して、特に図１および図２を参照して、例示的な実施形態が実装され得るデータ処理環境の図を提供する。図１および図２は、例としてのみ意図されており、異なる実施形態が実装され得る環境に関するいかなる制限も主張または暗示することを意図されていないことを理解されたい。示されている環境に多くの変更が加えられてもよい。

図１は、例示的な実施形態が実装され得るデータ処理システムのネットワークの絵図を示す。ネットワーク・データ処理システム１００は、例示的な実施形態が実装され得るコンピュータ、データ処理システム、および他のデバイスのネットワークである。ネットワーク・データ処理システム１００は、ネットワーク・データ処理システム１００内で互いに接続されたコンピュータ、データ処理システム、および他のデバイス間の通信リンクを提供するために使用される媒体であるネットワーク１０２を含む。ネットワーク１０２は、例えば、有線通信リンク、無線通信リンク、および光ファイバ・ケーブルなどの接続部を含み得る。

図示の例では、サーバ１０４およびサーバ１０６は、ストレージ１０８とともにネットワーク１０２に接続する。サーバ１０４およびサーバ１０６は、例えば、ネットワーク１０２への高速接続を備えた量子コンピュータであってもよい。さらに、サーバ１０４およびサーバ１０６は、例えば、ユーザ・クエリ、記事、本、問題チケットなどのテキストの文節内の社会的感情を識別し、元のテキストの文節内の識別された社会的感情に適した感情を伝達または表現する自然言語テキスト応答を生成するための一連のサービスを提供することができる。例えば、サーバ１０４は、クライアント・デバイスから受信したユーザ・クエリ内の製品に関して顧客によって表現された社会的感情として怒りを識別することができる。この場合、サーバ１０４は、怒っている顧客をなだめるかまたは落ち着かせるための適切な融和的感情を表現する、ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成する。また、サーバ１０４およびサーバ１０６は、複数の異なる社会的感情の識別および自然言語生成サービスをホストする量子コンピュータのクラスタを表す場合があることに留意されたい。代替として、サーバ１０４およびサーバ１０６は、社会的感情の識別および自然言語生成サービスを提供するクラウド環境における量子コンピュータを表す場合がある。

クライアント１１０、クライアント１１２、およびクライアント１１４も、ネットワーク１０２に接続する。クライアント１１０、１１２、および１１４は、サーバ１０４およびサーバ１０６のクライアントである。この例では、クライアント１１０、１１２、および１１４は、ネットワーク１０２への有線通信リンクを備えたデスクトップ・コンピュータまたはパーソナル・コンピュータとして図示されている。しかしながら、クライアント１１０、１１２、および１１４は単なる例として意図されていることに注意されたい。言い換えると、クライアント１１０、１１２、および１１４は、例えば、ネットワーク１０２への有線または無線通信リンクを備えたネットワーク・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、ハンドヘルド・コンピュータ、スマートフォン、スマート・テレビ、スマート・ウォッチ、ゲーム・デバイスなどの他のタイプのデータ処理システムを含み得る。クライアント１１０、１１２、および１１４のユーザは、クライアント１１０、１１２、および１１４を利用して、サーバ１０４およびサーバ１０６によって提供される社会的感情の識別および自然言語生成サービスにアクセスすることができる。

ストレージ１０８は、任意のタイプのデータを構造化フォーマットまたは非構造化フォーマットで格納することができるネットワーク記憶デバイスである。さらに、ストレージ１０８は、複数のネットワーク記憶デバイスを表し得る。さらに、ストレージ１０８は、複数の異なる情報ドメイン（information domain）に対応する情報、時間インデックス付き語彙、文テンプレートなどの、複数のクライアント・デバイスの識別子を格納することができる。さらに、ストレージ・ユニット１０８は、例えば、システム管理者およびクライアント・デバイス・ユーザに関連するユーザ名、パスワード、および生体認証データを含み得る認証データまたは資格情報データなどの他のタイプのデータを格納することができる。

さらに、ネットワーク・データ処理システム１００は、任意の数の追加のサーバ、クライアント、記憶デバイス、および図示されていない他のデバイスを含む場合があることに留意されたい。ネットワーク・データ処理システム１００に配置されたプログラム・コードは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、使用のためにコンピュータまたは他のデータ処理デバイスにダウンロードされてもよい。例えば、プログラム・コードは、サーバ１０４上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、クライアント１１０での使用のためにネットワーク１０２を介してクライアント１１０にダウンロードされてもよい。

図示の例では、ネットワーク・データ処理システム１００は、例えば、インターネット、イントラネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、および広域ネットワーク（ＷＡＮ）などの、いくつかの異なるタイプの通信ネットワークとして実装されてもよい。図１は、例としてのみ意図されており、異なる例示的な実施形態に対するアーキテクチャ上の制限として意図されていない。

次に図２を参照すると、例示的な実施形態によるデータ処理システムの図が示されている。データ処理システム２００は、図１のサーバ１０４などの量子コンピュータの例であり、そこには、例示的な実施形態のプロセスを実装するコンピュータ可読プログラム・コードまたは命令が配置され得る。この例示的な例では、データ処理システム２００は、プロセッサ・ユニット２０４、メモリ２０６、永続性ストレージ２０８、通信ユニット２１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット２１２、およびディスプレイ２１４の間の通信を提供する通信ファブリック２０２を含む。

プロセッサ・ユニット２０４は、メモリ２０６にロードされ得るソフトウェア・アプリケーションおよびプログラムのための命令を実行するように機能する。プロセッサ・ユニット２０４は、特定の実装に応じて、１つまたは複数のハードウェア・プロセッサ・デバイスのセットであってもよく、またはマルチプロセッサ・コアであってもよい。さらに、プロセッサ・ユニット２０４は、単一のチップ上にメイン・プロセッサが二次プロセッサとともに存在する１つまたは複数の異種プロセッサ・システムを使用して実装され得る。別の例示的な例として、プロセッサ・ユニット２０４は、同じタイプの複数のプロセッサを含む対称マルチプロセッサ・システムであってもよい。

メモリ２０６および永続性ストレージ２０８は、記憶デバイス２１６の例である。コンピュータ可読記憶デバイスは、例えば、データ、機能的な形式のコンピュータ可読プログラム・コード、または他の適切な情報あるいはその組合せなどのこれらに限定されない情報を、一過性をベースとしてまたは永続性をベースとしてあるいはその両方で記憶することができる任意のハードウェアである。さらに、コンピュータ可読記憶デバイスは、伝搬媒体を除外する。これらの例では、メモリ２０６は、例えば、ランダム・アクセス・メモリ、または他の任意の適切な揮発性もしくは不揮発性の記憶デバイスであってもよい。永続性ストレージ２０８は、特定の実装に応じて様々な形態をとることができる。例えば、永続性ストレージ２０８は、１つ以上のデバイスを含み得る。例えば、永続性ストレージ２０８は、ハード・ドライブ、フラッシュ・メモリ、書換え可能光ディスク、書換え可能磁気テープ、または上記の何らかの組合せであってもよい。永続性ストレージ２０８によって使用される媒体は、取り外し可能であってもよい。例えば、取り外し可能なハード・ドライブが、永続性ストレージ２０８に使用されてもよい。

この例では、永続性ストレージ２０８は自然言語プロセッサ２１８を格納する。しかしながら、自然言語プロセッサ２１８が永続性ストレージ２０８に常駐するものとして示されているが、代替の例示的な実施形態では、自然言語プロセッサ２１８が、データ処理システム２００の別個の構成要素であり得ることに留意されたい。例えば、自然言語プロセッサ２１８は、通信ファブリック２０２に結合されたハードウェア構成要素、またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素の組合せであってもよい。別の代替の例示的な実施形態では、自然言語プロセッサ２１８の第１の組の構成要素は、データ処理システム２００上に配置されてもよく、一方で、自然言語プロセッサ２１８の第２の組の構成要素は、図１のサーバ１０６またはクライアント１１０などの第２のデータ処理システム上に配置されてもよい。さらに別の代替の例示的な実施形態では、自然言語プロセッサ２１８は、データ処理システム２００に加えて、またはその代わりに、クライアント・デバイス上に配置されてもよい。

自然言語プロセッサ２１８は、テキストの取り込まれた自然言語文節を分析し、テキストの取り込まれた自然言語文節で表現された社会的感情を識別し、量子の重ね合せ特性およびもつれ特性を利用することによって、テキストの取り込まれた自然言語文節で表現された識別された社会的感情に対する適切な（例えば、同じまたは反対の）感情を表す自然言語テキスト応答を生成するプロセスを制御する。この例では、自然言語プロセッサ２１８は、例えば、電子メール、テキスト・メッセージ、問題チケットなどの任意のタイプのテキストの文節を表し得るユーザ・クエリ２２０を取り込む。ユーザ・クエリ２２０は、例えば、情報を求める要求であってもよい。ユーザ・クエリ２２０は、テキスト２２２および感情２２４を含む。テキスト２２２は、任意の自然言語フォーマット、任意の言語によるものでよく、任意の情報ドメインまたは主題を示してもよい。感情２２４は、ユーザ・クエリ２２０のテキスト２２２で伝えられる、愛する、幸せ、悲しい、激怒、怒り、嫌い、満足、不満、両義的などの感情を表現する１組のキー・タームまたはキーワードを表す。

情報ドメイン２２６は、財務ドメイン、ビジネスドメイン、税ドメイン、教育ドメイン、政治ドメインなどの情報の特定のドメインに対応する１組のデータである。しかしながら、情報ドメイン２２６は、複数の異なる情報ドメインを表す場合があることに留意されたい。この例では、情報ドメイン２２６は、タームの辞書２２８を含む。タームの辞書２２８は、情報ドメイン２２６に関連する１組のキー・タームまたはキーワードを含む。

自然言語プロセッサ２１８は、情報ドメイン２２６内のタームの辞書２２８を利用して、ユーザ・クエリ２２０のトピックまたは主題を識別することができる。さらに、自然言語プロセッサ２１８は、感情２２４から１組の感情キー・タームを抽出する。自然言語プロセッサ２１８は、抽出された１組の感情キー・タームを感情キー・ターム値２３０に関連付ける。感情キー・ターム値２３０は、複数の既定の感情キー・タームに対応する複数の既定値を表す。言い換えると、感情キー・ターム値２３０内の各感情キー・ターム値は、特定の感情キー・タームに対応する。

自然言語プロセッサ２１８は、ユーザ・クエリ２２０から抽出された１組の感情キー・タームを１組の量子ビットに符号化する。１組の感情キー・タームは、粒子スピン（例えば、スピン・アップ、スピン・ダウン、またはスピン・アップとスピン・ダウンの組合せ）として１組の量子ビットに符号化され得る。自然言語プロセッサ２１８は、１組の量子ビットに符号化された感情キー・タームに対する量子ビット・スピン値２３２を生成する。言い換えると、自然言語プロセッサ２１８は、１組の量子ビットに符号化された各感情キー・タームに対する量子ビット・スピン値を生成する。量子ビット・スピン値は、例えば、特定の粒子スピンに対応する電圧値であってもよい。

さらに、自然言語プロセッサ２１８は、量子ビット・スピン値２３２の各スピン値を、感情キー・ターム値２３０の特定の感情キー・ターム値にマッピングする。自然言語プロセッサ２１８は、このマッピングを利用して、生成されたスピン値に基づいて感情キー・タームを識別する。さらに、自然言語プロセッサ２１８は、係数値２３４を利用して、異なる感情キー・タームに重み付けをする。例えば、自然言語プロセッサ２１８は、「愛する」という感情タームに高い方の係数値で重み付けをし、「好き」という感情タームに低い方の係数値で重み付けをすることができる。

さらに、自然言語プロセッサ２１８は、時間インデックス付き語彙２３６を利用して、ユーザ・クエリ２２０に対する応答を修正することができる。時間インデックス付き語彙２３６は、俗語または時期特有の言語の辞書を表し、特定の１０年間（例えば、１９６０～１９６９年）または特定の１００年間（１７００～１７９９年）などの既定の期間にインデックスが付けられる。言い換えると、一定の単語の意味は時間とともに変化するか、またはその一定の単語は一定の期間中にのみ使用される。また、時間インデックス付き語彙２３６は、複数の異なる時間インデックス付き語彙を表す場合があることに留意されたい。言い換えると、自然言語プロセッサ２１８は、時間インデックス付き語彙２３６を利用して、ユーザ・クエリ２２０に対する応答を修正して、ユーザ・クエリ２２０で使用される俗語または時期特有の言語のタイプと一致させる。

自然言語プロセッサ２１８は、文テンプレート２３８を利用して、ユーザ・クエリ２２０に対する応答を生成することができる。文テンプレート２３８は、自然言語文を生成するためのテンプレートを表す。また、文テンプレート２３８は、例えば、異なる言語に基づき得る複数の異なる文テンプレートを表す場合があることに留意されたい。言い換えると、自然言語プロセッサ２１８は、単語を文テンプレート２３８に挿入して、適切な感情を正しい時間インデックス付き語彙で表す自然言語応答を生成することができる。

この例では、通信ユニット２１０は、図１のネットワーク１０２などのネットワークを介して、他のコンピュータ、データ処理システム、およびデバイスとの通信を提供する。通信ユニット２１０は、物理通信リンクと無線通信リンクの両方を用いて通信を提供することができる。物理通信リンクは、例えば、ワイヤ、ケーブル、ユニバーサル・シリアル・バス、または他の任意の物理的な技術を利用して、データ処理システム２００用の物理通信リンクを確立することができる。無線通信リンクは、例えば、短波、高周波、超高周波、マイクロ波、ワイヤレス・フィデリティ（Ｗｉ－Ｆｉ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）技術、モバイル通信用グローバル・システム（ＧＳＭ）、コード分割多元接続（ＣＤＭＡ）、第２世代（２Ｇ）、第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）、４Ｇロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ）、ＬＴＥアドバンスト、または他の任意の無線通信技術もしくは無線通信規格を利用して、データ処理システム２００用の無線通信リンクを確立してもよい。

入力／出力ユニット２１２は、データ処理システム２００に接続され得る他のデバイスとのデータの入力および出力を可能にする。例えば、入力／出力ユニット２１２は、キーパッド、キーボード、マウス、または何らかの他の適切な入力デバイスあるいはその組合せを介したユーザ入力のための接続を提供することができる。ディスプレイ２１４は、ユーザに情報を表示するためのメカニズムを提供し、例えば、ユーザがユーザ・インターフェースまたは入力データを介して画面上の選択を行うことを可能にするためのタッチ・スクリーン機能を含み得る。

オペレーティング・システム、アプリケーション、またはプログラムあるいはその組合せのための命令は、通信ファブリック２０２を介してプロセッサ・ユニット２０４と通信する記憶デバイス２１６に配置されてもよい。この例示的な例では、命令は、機能的な形式で永続性ストレージ２０８上にある。これらの命令は、プロセッサ・ユニット２０４によって実行するためにメモリ２０６にロードされてもよい。異なる実施形態のプロセスは、メモリ２０６などのメモリに配置され得るコンピュータ実施命令を使用して、プロセッサ・ユニット２０４によって実行されてもよい。これらのプログラム命令は、プロセッサ・ユニット２０４内のプロセッサによって読み取られ実行され得るプログラム・コード、コンピュータ使用可能プログラム・コード、またはコンピュータ可読プログラム・コードと呼ばれる。異なる実施形態では、プログラム命令は、メモリ２０６または永続性ストレージ２０８などの異なる物理コンピュータ可読記憶デバイス上で具現化され得る。

プログラム・コード２４０は、選択的に取り外し可能なコンピュータ可読媒体２４２上に機能的な形式で配置されており、プロセッサ・ユニット２０４によって実行するためにデータ処理システム２００にロードまたは転送されてもよい。プログラム・コード２４０およびコンピュータ可読媒体２４２は、コンピュータ・プログラム製品２４４を形成する。一例では、コンピュータ可読媒体２４２は、コンピュータ可読記憶媒体２４６またはコンピュータ可読信号媒体２４８であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体２４６は、例えば、永続性ストレージ２０８の一部であるハード・ドライブなどの記憶デバイスに転送するための永続性ストレージ２０８の一部であるドライブまたは他のデバイスに挿入または配置される光ディスクまたは磁気ディスクを含み得る。コンピュータ可読記憶媒体２４６はまた、データ処理システム２００に接続されたハード・ドライブ、サム・ドライブ、またはフラッシュ・メモリなどの永続性ストレージの形態をとることもできる。場合によっては、コンピュータ可読記憶媒体２４６は、データ処理システム２００から取り外し可能ではない場合がある。

代替として、プログラム・コード２４０は、コンピュータ可読信号媒体２４８を使用してデータ処理システム２００に転送されてもよい。コンピュータ可読信号媒体２４８は、例えば、プログラム・コード２４０を含む伝搬されたデータ信号であってもよい。例えば、コンピュータ可読信号媒体２４８は、電磁信号、光信号、または他の任意の適切なタイプの信号あるいはその組合せであってもよい。これらの信号は、無線通信リンク、光ファイバ・ケーブル、同軸ケーブル、ワイヤ、または他の任意の適切なタイプの通信リンクなどの通信リンクを介して送信されてもよい。言い換えると、通信リンクまたは接続あるいはその両方は、例示的な例では物理的または無線であってもよい。コンピュータ可読媒体はまた、プログラム・コードを含む通信リンクまたは無線送信などの無形の媒体の形態をとることもできる。

いくつかの例示的な実施形態では、プログラム・コード２４０は、データ処理システム２００内で使用するために、コンピュータ可読信号媒体２４８を介して別のデバイスまたはデータ処理システムから永続性ストレージ２０８にネットワークを介してダウンロードされてもよい。例えば、データ処理システム内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたプログラム・コードは、ネットワークを介してデータ処理システムからデータ処理システム２００にダウンロードされてもよい。プログラム・コード２４０を提供するデータ処理システムは、サーバ・コンピュータ、クライアント・コンピュータ、またはプログラム・コード２４０を記憶および送信することができる他の何らかのデバイスであってもよい。

データ処理システム２００について示されている異なる構成要素は、異なる実施形態が実装され得る方法にアーキテクチャ上の制限を与えるものではない。異なる例示的な実施形態は、データ処理システム２００について示されているものへの追加の、またはその代わりの構成要素を含むデータ処理システムにおいて実装されてもよい。図２に示す他の構成要素は、図示の例示的な例とは異なる可能性がある。プログラム・コードを実行することができる任意のハードウェア・デバイスまたはハードウェア・システムを使用して、異なる実施形態が実装されてもよい。一例として、データ処理システム２００は、無機構成要素と統合された有機構成要素を含んでもよく、または人間を除いた有機構成要素から全体的に構成されてもよく、あるいはその両方でもよい。例えば、記憶デバイスは、有機半導体から構成されてもよい。

別の例として、データ処理システム２００内のコンピュータ可読記憶デバイスは、データを記憶し得る任意のハードウェア装置である。メモリ２０６、永続性ストレージ２０８、およびコンピュータ可読記憶媒体２４６は、有形の物理記憶装置の例である。

別の例では、通信ファブリック２０２を実装するために、バス・システムが使用されてもよく、バス・システムは、システム・バスまたは入力／出力バスなどの１つまたは複数のバスから構成されてもよい。当然ながら、バス・システムは、バス・システムに接続された異なる構成要素またはデバイス間のデータの転送を提供する任意の適切なタイプのアーキテクチャを使用して実装されてもよい。さらに、通信ユニットは、モデムまたはネットワーク・アダプタなどの、データを送信および受信するために使用される１つまたは複数のデバイスを含み得る。さらに、メモリは、例えば、メモリ２０６、または通信ファブリック２０２に存在し得るインターフェースおよびメモリ・コントローラ・ハブに見られるようなキャッシュであってもよい。

例示的な実施形態は、古典コンピュータ上での従来の社会的感情の識別および自然言語の生成に関連する問題を考慮しそれらに対する解決策を提供する。例えば、本発明の例示的な実施形態ならびに量子の重ね合せ特性およびもつれ特性を利用するコンピュータは、社会的感情の識別および自然言語の生成に必要とされる計算回数を低減することができ、したがって、コンピュータ資源の使用率を低下させることによってコンピュータ自体の性能を向上させることができる。量子重ね合せにより、例示的な実施形態は、自然言語テキスト内の社会的感情を１回の演算で識別することが可能になる。例えば、量子重ね合せは、２つ以上の感情刺激によってもたらされる所与の場所および時間における最終的な感情応答が、各感情刺激によってもたらされたであろう感情応答の和であることを示す。量子もつれは、文、段落、または記事などのテキストの独立した自然言語文節で表現される感情ともつれ合う社会的感情を生み出す単語に基づいて自然言語テキストを生成する能力を、例示的な実施形態に提供する。例えば、量子もつれは、特定の感情キー・タームに対応する独立した粒子が距離的に離れているが感情キー・タームとして相関しているときに発生する。

例示的な実施形態は、量子ビットを利用して、感情データを古典コンピュータの２進ｎ空間ではなく量子コンピュータの２^ｎ空間に符号化する。結果として、例示的な実施形態は、テキストの自然言語文節内で表現された社会的感情を、１つのステップまたは演算で識別することができる。次いで、もつれは、離れた場所にある他の粒子に変化をもたらすことができ、他の粒子は感情キー・タームにマッピングされる。離れた場所でのこれらの変化は、例示的な実施形態が、テキストの元の自然言語文節から抽出された感情キー・タームに基づいて、どの感情キー・タームに対する応答を生成するかを決定する。

例えば、例示的な実施形態は、例えば、愛する、遊ぶ、好き、嫌いなどの感情のキー・タームまたはキーワードを社会的感情量子ビットに符号化する。同様に、例示的な実施形態は、類似の言語類型（例えば、主語－動詞－目的語（ＳＶＯ：subject-verb-object）、動詞－主語－目的語（ＶＳＯ：verb-subject-object）、および動詞－目的語－主語（ＶＯＳ：verb-object-subject）など）を有する他の言語における同等の感情キー・タームを、同等の社会的感情量子ビットに符号化することができる。結果として、例示的な実施形態は、ある言語で表現された感情を、元の言語と同様の言語類型を有する異なる言語における同じまたは反対の感情に変換することができる。言語類型は、言語をその構造的および機能的な特徴に従って研究および分類する言語学の分野である。言語類型では、ＳＶＯは、主語が１番目、動詞が２番目、目的語が３番目の文構造である。英語は、ＳＶＯ言語類型の一例である。

符号化された社会的感情量子ビットは、スピン・アップ、スピン・ダウン、またはスピン・アップとスピン・ダウンの組合せの位置に同時に存在することができる。結果として、社会的感情はリアルタイム値尺度上のものになる。例示的な実施形態は、係数を使用して社会的感情量子ビットを互いに相関させることができる。例示的な実施形態は、テキストの元の自然言語文節から抽出された各感情キー・タームに対応する感情値のすべてを合計して、例示的な実施形態が観測できる総合的な感情値を生成する。例示的な実施形態はまた、係数値を使用して、観測できない重ね合せ状態を合計する。例示的な実施形態が最終的な感情状態を観測すると、例示的な実施形態は、最終的な感情状態に対応するスピン・アップまたはスピン・ダウンを提供し、組み合わされた状態を喪失する。例示的な実施形態は、繰り返しの観測を行うことによって、テキストの元の自然言語文節に対する適切な感情応答の確率論的見解または信頼値を決定することができる。例示的な実施形態が信頼値を決定した後、例示的な実施形態は、時間インデックス付き語彙を使用して感情ベースのもつれによって感情応答を微調整することができる。

さらに、例示的な実施形態は、２^ｎ状態を取り入れることができる大きな符号化空間を有する量子計算の並列計算を利用する。例示的な実施形態は、テキストの元の自然言語文節で表現されたベースの感情に対応する粒子間のもつれ状態を取り入れ、生成された一連の感情単語の係数値に影響を与える。結果として、例示的な実施形態は、元のベースの感情のものと一致する（すなわち、同じ）社会的感情または対照的な（すなわち、反対の）社会的感情を生み出すことになる自然言語単語を自動的に生成することができる。

次に図３を参照すると、例示的な実施形態による、量子の重ね合せ特性の例を示す図が示されている。重ね合せ量子特性３００は、図１のサーバ１０４または図２のデータ処理システム２００などの量子コンピュータに実装されてもよい。重ね合せ量子特性３００には、３０２において、２つ以上の感情刺激によってもたらされる特定の時点での最終的な感情応答は個々の感情刺激によってもたらされる感情応答の和であることが記載されている。

キー・ターム３０４は、テキストの取り込まれた自然言語文節に対応する１組の抽出された感情キー・タームを表す。スピン３０６は、キー・ターム３０４中の特定の感情キー・タームのそれぞれに対応する既定の粒子スピンを表す。例示的な実施形態は、キー・ターム３０４をスピン３０６として量子ビットに符号化する。係数３０８は、キー・ターム３０４に対応する値のそれぞれに重みを付ける既定値を表す。感情キー・ターム値は、量子ビットに符号化する前の特定の時点で決定されることに留意されたい。例示的な実施形態は、係数３０８を利用して、スピン３０６の電圧を感情キー・ターム値に変換することができる。総合的な感情３１０は、キー・ターム３０４に対応するすべての感情キー・ターム値の合計を表す。相関の線形結合３１２は、総合的な感情３１０に対応する感情キー・タームの相関の組合せを表す。

次に図４を参照すると、例示的な実施形態による、感情を感情のキーワードごとの粒子スピンとして量子ビットに符号化する例を示す図が示されている。キーワードごとのスピンとして量子ビットに符号化された感情４００は、図１のサーバ１０４または図２のデータ処理システム２００などの量子コンピュータで実装されてもよい。キーワードごとのスピンとして量子ビットに符号化された感情４００は、テキストの取り込まれた自然言語文節から抽出された複数の感情キー・タームを表し、これらは、感情キー・タームごとに粒子スピンとして社会的感情量子ビットに符号化される。

４０２において、例示的な実施形態は、量子もつれを使用して、程度が類似するキーワードを見つける。この例では、テキストの取り込まれた自然言語文節から抽出された感情キー・タームはキーワード４０４であり、これには、愛する（love）、遊ぶ（play）、好き（like）、および嫌い（hate）という単語が含まれる。また、この例では、例示的な実施形態は反対のキーワード４０６を生成し、これには、軽蔑する（despise）、座る（sit）、嫌う（distaste）、および楽しむ（enjoy）という単語が含まれる。反対のキーワード４０６は、キーワード４０４の正反対の感情を表現する１組の感情キー・タームを表す。

反対のキーワード４０６がキーワード４０４の反対の感情を表現することを確実にするために、例示的な実施形態は、チェックサム演算を実行し、チェックサム値４０８を生成する。この例では、チェックサム値４０８は、キーワード４０４および反対のキーワード４０６が反対の感情を表現していることを示すゼロに等しい。例えば、キーワード４０４の感情キー・ターム値が正の４０に等しく、反対のキーワード４０６の感情キー・ターム値が負の４０に等しい場合、正の４０と負の４０を加算した結果はゼロである。しかしながら、例示的な実施形態がテキストの取り込まれた自然言語文節への応答に対する正しい感情を生成したかどうかを判定するために、例示的な実施形態は、チェックサム値４０８に対して、例えばプラスまたはマイナス５パーセントなどの許容公差範囲を利用できることに留意されたい。

また、例示的な実施形態は、キーワード４０４と同じまたは同様の感情を表現する１組の感情キー・タームを生成できることに留意されたい。この場合、チェックサム値４０８は２ｘに等しくなる。言い換えると、キーワード４０４の感情キー・ターム値が４０に等しく、同じ感情を表現する１組の感情キー・タームの感情キー・ターム値が４０に等しい場合、両方の値を加算した結果は８０である。

次に図５～図６を参照すると、例示的な実施形態による、ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成するためのプロセスを示すフローチャートが示されている。図５～図６に示すプロセスは、例えば、図１のサーバ１０４または図２のデータ処理システム２００などの量子コンピュータで実装されてもよい。

量子コンピュータが、ネットワークを介してクライアント・デバイスから情報ドメイン内の情報を要求するユーザ・クエリを受信すると、プロセスが開始する（ステップ５０２）。量子コンピュータは、自然言語処理を使用して、ユーザ・クエリを分析してユーザ・クエリに対応するユーザの識別情報およびユーザの意図を特定する（ステップ５０４）。さらに、量子コンピュータは、情報ドメインに対応する単語埋め込みおよび辞書ファイルを使用して、ユーザ・クエリからキー・ターム（例えば、キーワードまたはフレーズ）を抽出する（ステップ５０６）。

量子コンピュータは、抽出されたキー・タームに対して感情分析を実行してユーザ・クエリの感情属性を決定する（ステップ５０８）。さらに、量子コンピュータは、俗語の時間インデックス付き語彙を使用して、感情属性の日付範囲（date range）を決定する（ステップ５１０）。俗語の時間インデックス付き語彙は、１０年間または１００年間あるいはその組合せによってなど、定義された期間によって参照される時期特有の俗語言語の辞書である。例えば、俗語の時間インデックス付き語彙には、主に１９６０年代に使用された、素晴らしい（excellent）、最高（awesome）、または格好いい（cool）を意味する「グルービー（groovy）」というタームが含まれ得る。言い換えると、ユーザ・クエリに俗語のグルービー（groovy）というタームが含まれている場合、量子コンピュータは、感情属性の日付範囲が１９６０～１９６９年であると判断する。その後、量子コンピュータは、ユーザ・クエリの感情属性を粒子スピンとして量子ビットに符号化する（ステップ５１２）。

さらに、量子コンピュータは、符号化された感情量子ビット中の粒子スピンを観測して、スピン・データを生成する（ステップ５１４）。スピン・データは、例えば、スピン電圧であってもよい。さらに、量子コンピュータは、生成されたスピン・データに基づいて、ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対する感情値を導出する（ステップ５１６）。例えば、量子コンピュータは、スピン電圧を、特定の感情単語に対応する感情値にマッピングすることができる。量子コンピュータは、異なる係数値を使用して各特定の感情単語に重みを割り当てることもできる。

ステップ５１８、５２０、５２２、５２４、５２６、および５２８は、それぞれ、ステップ５０６、５０８、５１０、５１２、５１４、および５１６と本質的に同じであることに留意されたい。さらに、量子コンピュータはステップ５０６～５１６と同時にステップ５１８～５２８を実行することに留意されたい。さらに、量子コンピュータは、これらのステップをいくつでも並行して実行できることに留意されたい。また、感情量子ビットの符号化中に、ステップ５１２とステップ５２４の間で相互作用が発生することにも留意されたい。

ステップ５０６～５１６および５１８～５２８を実行した後、量子コンピュータは、導出された感情値に対してチェックサムを実行する（ステップ５３０）。例えば、量子コンピュータは、導出された感情値に対応するチェックサム値を生成する。量子コンピュータが元のユーザ・クエリで表現された感情キー・タームとは正反対の１組の感情キー・タームを生成する場合、量子コンピュータはゼロに等しいチェックサム値を生成するべきである。代替として、量子コンピュータが元のユーザ・クエリと同じ感情を表現する１組の感情キー・タームを生成する場合、量子コンピュータは元のユーザ・クエリの感情値の２倍のチェックサム値を生成すべきである。

さらに、量子コンピュータは、ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対応する導出された感情値を組み合わせることによって、ユーザ・クエリの総合的な感情を決定する（ステップ５３２）。ユーザ・クエリによって表現された全体的な感情を決定することによって、量子コンピュータは、ユーザ・クエリで表現された全体的な感情に対する適切な感情を伝えるトーンで応答することができる。量子コンピュータはまた、ステップ５１０およびステップ５２２で決定された日付範囲に基づいて、ユーザ・クエリの総合的な感情の正しい時期の感情特性を生成する（ステップ５３４）。正しい時期の感情とは、１９６０年代など、定義された期間に適した俗語言語で表現された感情である。言い換えると、量子コンピュータは、特定の期間に従って、日によって変動する感情（date-sensitive sentiment）を生成することができる。例えば、量子コンピュータは、１９６０年代の俗語で表現された感情を生成してもよく、この感情は、ユーザ・クエリで感情が表現された方法に対応している。さらに、量子コンピュータは、ユーザ・クエリの生成された正しい時期の感情特性を使用して、ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成する（ステップ５３６）。次いで、量子コンピュータは、ネットワークを介して自然言語テキスト応答をクライアント・デバイスに送信する（ステップ５３８）。その後、プロセスは終了する。

次に図６を参照すると、例示的な実施形態による、テキストの元の自然言語文節の感情とは正反対の感情を表現するテキストの自然言語文節を生成するためのプロセスを示すフローチャートが示されている。図６に示すプロセスは、例えば、図１のサーバ１０４または図２のデータ処理システム２００などの量子コンピュータで実装されてもよい。

量子コンピュータがクライアント・コンピュータから自然言語テキストの元の文節を受信すると、プロセスが開始する（ステップ６０２）。自然言語テキストは、例えば、ニュース記事、本からの文節、電子メール、テキスト・メッセージ、問題チケットなどの任意のタイプのテキストの文節とすることができる。また、自然言語テキストは任意の言語であってもよい。

量子コンピュータは、自然言語処理を使用して自然言語テキストの元の文節を分析する（ステップ６０４）。量子コンピュータは、自然言語処理分析に基づいて、自然言語テキストの元の文節で表現された感情を反映する第１の組み合わされた感情を有する自然言語テキストの元の文節に含まれる第１の組のキー・タームを識別する（ステップ６０６）。その後、量子コンピュータは、量子の重ね合せ特性に基づいて、自然言語テキストの元の文節で表現された感情を反映する第１の組み合わされた感情を有する第１の組のキー・タームを複数の社会的感情量子ビットに符号化して、複数の符号化された社会的感情量子ビットを形成する（ステップ６０８）。

次いで、量子コンピュータは、第２の組み合わされた感情が自然言語テキストの元の文節で表現された感情とは正反対になるように、量子のもつれ特性に基づいて、複数の符号化された社会的感情量子ビットから、第１の組み合わされた感情と同等および反対の第２の組み合わされた感情を有する第２の組のキー・タームを自動的に生成する（ステップ６１０）。量子コンピュータは、第２の組のキー・タームを使用して、自然言語テキストの元の文節の感情とは反対の感情を表現する自然言語テキストの異なる文節を自動的に生成する（ステップ６１２）。次いで、量子コンピュータは、自然言語テキストの元の文節の感情とは反対の感情を表現する自然言語テキストの異なる文節を、クライアント・コンピュータの表示デバイスに表示する（ステップ６１４）。その後、プロセスは終了する。

したがって、本発明の例示的な実施形態は、テキストの取り込まれた自然言語文節から抽出された感情キー・タームに対応する符号化された感情量子ビットを生成し、次いで、符号化された感情量子ビットに基づいて、テキストの取り込まれた自然言語文節で表現された感情に適したトーンで自然言語応答を生成するための量子計算を使用する、社会的感情の自然言語処理のためのコンピュータ実装方法、コンピュータ・システム、およびコンピュータ・プログラム製品を提供する。本発明の様々な実施形態の説明は、例示の目的で提示されたが、網羅的であること、または開示された実施形態に限定されることは意図されていない。説明された実施形態の範囲および思想から逸脱することなく、多くの変更および変形が当業者には明らかであろう。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、市場で見られる技術に対する実際の適用または技術的改善を最もよく説明するか、または当業者が本明細書で開示される実施形態を理解できるようにするために選択された。

Claims (13)

1. ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成するためのコンピュータ実装方法であって、
   コンピュータによって、前記ユーザ・クエリの感情属性を粒子スピンとして量子ビットに符号化することと、
   前記コンピュータによって、符号化された感情量子ビット中の前記粒子スピンを観測してスピン・データを生成することと、
   前記コンピュータによって、前記生成されたスピン・データに基づいて、前記ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対する感情値を導出することと、
   前記コンピュータによって、前記ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対応する導出された感情値を組み合わせることによって、前記ユーザ・クエリの総合的な感情を決定することと、
   前記コンピュータによって、前記ユーザ・クエリの前記決定された総合的な感情に基づいて、前記ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成することと、
   前記コンピュータによって、ネットワークを介して前記自然言語テキスト応答をクライアント・デバイスに送信することと
   を含む、コンピュータ実装方法。
2. 前記コンピュータによって、前記ネットワークを介して前記クライアント・デバイスから情報ドメイン内の情報を要求する前記ユーザ・クエリを受信することと、
   前記コンピュータによって、自然言語処理を使用して、前記ユーザ・クエリを分析して前記ユーザ・クエリに対応するユーザの識別情報およびユーザの意図を特定することと、
   前記コンピュータによって、前記情報ドメインに対応する単語埋め込みおよび辞書ファイルを使用して、前記ユーザ・クエリからキー・タームを抽出することと
   をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
3. 前記コンピュータによって、抽出されたキー・タームに対して感情分析を実行して前記ユーザ・クエリの感情属性を決定することをさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
4. 前記コンピュータによって、時間インデックス付き語彙を使用して前記感情属性の日付範囲を決定することをさらに含む、請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
5. 前記コンピュータによって、前記決定された日付範囲に基づいて前記ユーザ・クエリの正しい時期の感情を生成することをさらに含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
6. 前記コンピュータによって、前記ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対応する前記導出された感情値に対してチェックサムを実行することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
7. 前記スピン・データがスピン電圧であり、各スピン電圧が特定の感情キー・ターム値にマッピングされ、前記特定の感情キー・ターム値が特定の感情キー・タームを識別する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
8. テキストの元の自然言語文節の感情とは反対の感情を表現するテキストの自然言語文節を生成するためのコンピュータ実装方法であって、
   コンピュータによって、自然言語処理を使用して自然言語テキストの元の文節を分析することと、
   前記コンピュータによって、前記分析に基づいて、自然言語テキストの前記元の文節で表現された感情を反映する第１の組み合わされた感情を有する、自然言語テキストの前記元の文節に含まれる第１の組のキー・タームを識別することと、
   前記コンピュータによって、量子重ね合せに基づいて、自然言語テキストの前記元の文節で表現された前記感情を反映する前記第１の組み合わされた感情を有する前記第１の組のキー・タームを複数の社会的感情量子ビットに符号化して、複数の符号化された社会的感情量子ビットを形成することと、
   前記コンピュータによって、第２の組み合わされた感情が自然言語テキストの前記元の文節で表現された前記感情とは反対になるように、量子もつれに基づいて、前記複数の符号化された社会的感情量子ビットから前記第１の組み合わされた感情とは反対の前記第２の組み合わされた感情を有する第２の組のキー・タームを生成することと、
   前記コンピュータによって、前記第２の組のキー・タームを使用して、自然言語テキストの前記元の文節の感情とは反対の感情を表現する自然言語テキストの異なる文節を生成することと
   を含む、コンピュータ実装方法。
9. 前記コンピュータによって、自然言語テキストの前記元の文節の感情の前記反対の感情を表現する自然言語テキストの前記異なる文節を、クライアント・コンピュータの表示デバイスに表示することをさらに含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
10. ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成するためのコンピュータ・システムであって、
    バス・システムと、
    前記バス・システムに接続され、プログラム命令を記憶する記憶デバイスと、
    前記バス・システムに接続されたプロセッサと
    を備え、前記プロセッサが、
    前記ユーザ・クエリの感情属性を粒子スピンとして量子ビットに符号化し、
    符号化された感情量子ビット中の前記粒子スピンを観測してスピン・データを生成し、
    前記生成されたスピン・データに基づいて、前記ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対する感情値を導出し、
    前記ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対応する導出された感情値を組み合わせることによって、前記ユーザ・クエリの総合的な感情を決定し、
    前記ユーザ・クエリの前記決定された総合的な感情に基づいて、前記ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成し、
    ネットワークを介して前記自然言語テキスト応答をクライアント・デバイスに送信する
    ための前記プログラム命令を実行する、コンピュータ・システム。
11. テキストの元の自然言語文節の感情とは反対の感情を表現するテキストの自然言語文節を生成するためのコンピュータ・システムであって、
    バス・システムと、
    前記バス・システムに接続され、プログラム命令を記憶する記憶デバイスと、
    前記バス・システムに接続されたプロセッサと
    を備え、前記プロセッサが、
    自然言語処理を使用して自然言語テキストの元の文節を分析し、
    前記分析に基づいて、自然言語テキストの前記元の文節で表現された感情を反映する第１の組み合わされた感情を有する、自然言語テキストの前記元の文節に含まれる第１の組のキー・タームを識別し、
    量子重ね合せに基づいて、自然言語テキストの前記元の文節で表現された前記感情を反映する前記第１の組み合わされた感情を有する前記第１の組のキー・タームを複数の社会的感情量子ビットに符号化して、複数の符号化された社会的感情量子ビットを形成し、
    第２の組み合わされた感情が自然言語テキストの前記元の文節で表現された前記感情とは反対になるように、量子もつれに基づいて、前記複数の符号化された社会的感情量子ビットから前記第１の組み合わされた感情とは反対の前記第２の組み合わされた感情を有する第２の組のキー・タームを生成し、
    前記第２の組のキー・タームを使用して、自然言語テキストの前記元の文節の感情とは反対の感情を表現する自然言語テキストの異なる文節を生成する
    ための前記プログラム命令を実行する、コンピュータ・システム。
12. ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成するためのコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、
    前記ユーザ・クエリの感情属性を粒子スピンとして量子ビットに符号化することと、
    符号化された感情量子ビット中の前記粒子スピンを観測してスピン・データを生成することと、
    前記生成されたスピン・データに基づいて、前記ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対する感情値を導出することと、
    前記ユーザ・クエリの各感情キー・タームに対応する導出された感情値を組み合わせることによって、前記ユーザ・クエリの総合的な感情を決定することと、
    前記ユーザ・クエリの前記決定された総合的な感情に基づいて、前記ユーザ・クエリに対する自然言語テキスト応答を生成することと、
    ネットワークを介して前記自然言語テキスト応答をクライアント・デバイスに送信することと
    を含む方法を実行させるためのコンピュータ・プログラム。
13. テキストの元の自然言語文節の感情とは反対の感情を表現するテキストの自然言語文節を生成するためのコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、
    自然言語処理を使用して自然言語テキストの元の文節を分析することと、
    前記分析に基づいて、自然言語テキストの前記元の文節で表現された感情を反映する第１の組み合わされた感情を有する、自然言語テキストの前記元の文節に含まれる第１の組のキー・タームを識別することと、
    量子重ね合せに基づいて、自然言語テキストの前記元の文節で表現された前記感情を反映する前記第１の組み合わされた感情を有する前記第１の組のキー・タームを複数の社会的感情量子ビットに符号化して、複数の符号化された社会的感情量子ビットを形成することと、
    第２の組み合わされた感情が自然言語テキストの前記元の文節で表現された前記感情とは反対になるように、量子もつれに基づいて、前記複数の符号化された社会的感情量子ビットから前記第１の組み合わされた感情とは反対の前記第２の組み合わされた感情を有する第２の組のキー・タームを生成することと、
    前記第２の組のキー・タームを使用して、自然言語テキストの前記元の文節の感情とは反対の感情を表現する自然言語テキストの異なる文節を生成することと
    を含む方法を実行させるためのコンピュータ・プログラム。
    

Images