JP7137028B1

JP7137028B1 - 質問文生成装置、質問文生成方法、質問文生成プログラム

Info

Publication number: JP7137028B1
Application number: JP2022028009A
Authority: JP
Inventors: 洋柳沢; 恵美井ノ口; 晨博清宮; 亮太小林; 洵長谷川; 育美森澤; 沙季竹原; 祐也生田目
Original assignee: JSOL Corp
Current assignee: JSOL Corp
Priority date: 2022-02-25
Filing date: 2022-02-25
Publication date: 2022-09-13
Anticipated expiration: 2042-02-25
Also published as: JP2023124315A

Abstract

【課題】チャットボットのテストなどに用いる質問文を効率良く生成できる質問文生成装置、質問文生成方法、質問文生成プログラムを提供する。【解決手段】質問文を生成する質問文生成装置１００であって、ユーザ会話ログ６１１、登録済ＦＡＱ６１２、テスト質問文６１３などから質問文を取得し、取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する単語類似度算出モデル６８の適用結果に基づいて、取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する。【選択図】図１

Description

本開示は、質問文生成装置、質問文生成方法、質問文生成プログラムに関する。

質問文と回答文との組合せからなる多数の登録データ（以下、ＦＡＱという）を備え、ユーザからの質問文に対して、対応する回答文を自動的に返す技術（以下、チャットボットという）が知られている（例えば、特許文献１参照）。チャットボットを運用していく場合、追加や変更をしたＦＡＱへの質問文に対してチャットボットが正しい回答文を返せるかどうか（以下、回答精度という）の確認と、回答文が芳しくない場合の回答精度向上のためのチューニングが有用である。

このためには、チャットボットの運用に携わるテスト実施者（以下、テスト実施者）が、チャットボットの回答精度を確認するためのテスト質問文を作成する必要がある。そして、このテスト質問文がどれだけ実際のチャットボット利用者の質問を想定した質問文になっているかが重要となる。

特開２００９－３５３３号公報

しかしながら、テスト質問文の作成は、特有の思考特性や熟練度を要する負荷の高い作業である。また、テスト実施者の思考特性や熟練度によっては、作成したテスト質問文が似たような文章ばかりになってしまい、バリエーション豊富なテスト質問文を作成できない場合がある。このような場合は、チャットボットの回答精度の確認やチューニングが不十分なものになってしまう可能性がある。

そこで、本開示は、チャットボットのテストなどに用いる質問文を効率良く生成できる質問文生成装置、質問文生成方法、質問文生成プログラムを提供することを目的とする。

１つの側面では、以下のような解決手段を提供する。
（１）質問文を取得する質問文取得部と、取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する質問文生成部と、を備えることを特徴とする。
（２）上記（１）の構成において、前記機械学習モデルは、単語間の類似度を数値化可能であり、前記質問文生成部は、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する前記機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文の単語を前記類似度の高い単語に置き換えることで、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成することを特徴とする。
（３）上記（１）又は（２）の構成において、前記機械学習モデルは、質問文において前後への現れやすさを示す周辺出現度であって、単語間の周辺出現度、フレーズ間の周辺出現度、単語とフレーズ間の周辺出現度の少なくともいずれ１つを含む周辺出現度を数値化可能であり、前記質問文生成部は、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する前記機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文の単語又はフレーズの前又は後ろの単語又はフレーズを前記周辺出現度の高い単語又はフレーズに置き換えることで、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成することを特徴とする。
（４）上記（１）～（３）のいずれかの構成において、前記機械学習モデルは、単語間の類似度と、質問文において前後への現れやすさを示す周辺出現度であって、単語間の周辺出現度、フレーズ間の周辺出現度、単語とフレーズ間の周辺出現度の少なくともいずれ１つを含む周辺出現度と、を数値化可能であり、前記質問文生成部は、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する前記機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文の単語を前記類似度の高い単語に置き換える処理と、前記取得した質問文の単語又はフレーズの前または後ろの単語又はフレーズを前記周辺出現度の高い単語及びフレーズに置き換える処理と、を重層的に行うことで、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成することを特徴とする。
（５）上記（１）～（４）のいずれかの構成において、既存の質問文が登録される質問文登録部と、前記質問文生成部が生成した新たな質問文と前記質問文登録部に登録された質問文との類似度を算出する質問妥当性確認部と、を更に備えることを特徴とする。
（６）上記（１）～（５）のいずれかの構成において、前記取得した質問文には、チャットボットのユーザ会話ログ、登録済ＦＡＱ、ホームページ上に掲載している「よくあるご質問」や「ＦＡＱ」の内容、電話やメール・文書による問合せ記録、ホームページの問合せフォームからの問合せ内容、顧客の受付窓口での応対記録及びテスト質問文のうち少なくともいずれか１つが含まれることを特徴とする。
（７）質問文を取得する質問文取得ステップと、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する質問文生成ステップと、を備えることを特徴とする。
（８）質問文を取得し、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本開示によれば、チャットボットのテストなどに用いる質問文を効率良く生成することが可能となる。

質問文生成装置の機能構成及び処理の流れを示すブロック図である。ユーザ会話ログ、登録済ＦＡＱ、分かち書きデータのデータレイアウトを示す図である。単語類似度、質問文、質問類似度のデータレイアウトを示す図である。単語類似度算出モデル生成器の処理を示す図である。単語類似度算出器の処理を示す図である。類似単語抽出器の処理を示す図である。質問文増幅器の処理（１）を示す図である。質問文増幅器の処理（２）を示す図である。質問文増幅器の処理（３）を示す図である。質問文妥当性確認器の処理を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。

（質問文生成装置）
質問文生成装置１００は、チャットボットのテストに用いる質問文を生成する。本実施形態の質問文生成装置１００は、図１に示すように、コンピュータなどのハードウェアと、質問文生成プログラムなどのソフトウェアとの協働により実現される機能構成を備える。この機能構成には、分かち書き器１、単語類似度算出モデル生成器２、単語類似度算出器３、質問文生成器４（質問文取得部、質問文生成部）、質問文妥当性確認器５（質問文妥当性確認部）などが含まれる。また、質問文生成器４には、サブの機能構成として、類似単語抽出器４１、入力文抽出器４２、質問文増幅器４３などが含まれる。

また、質問文生成装置１００の記憶部６には、質問文の生成に使用するデータやモデルが記憶される。このデータやモデルには、入力質問文６１、分かち書きデータ６３、単語類似度６４、閾値６５、質問文６６、質問文類似度６７、単語類似度算出モデル６８などが含まれる。なお、本実施形態の入力質問文６１には、後述するユーザ会話ログ６１１、登録済ＦＡＱ６１２、テスト質問文６１３などが含まれるが、それ以外に、ホームページ上に掲載している「よくあるご質問」や「ＦＡＱ」の内容、電話やメール・文書による問合せ記録、ホームページの問合せフォームからの問合せ内容、顧客の受付窓口での応対記録、テスト実施者が新たに考えた質問文なども含めることができる。

（質問文生成装置のデータ及びモデル）
ユーザ会話ログ６１１は、チャットボットを利用するユーザが問合せをしてきた際の会話（質問であるユーザ会話と回答であるボット会話とを含む）の記録データである。ユーザ会話ログ６１１は、例えば、図２の上段に示すようなユーザ会話ログテーブルに格納されている。一つのユーザ会話ログ６１１（一つのレコード）には、ユーザ会話ログ６１１を特定するためのユーザ会話ログＩＤと、ユーザの質問内容であるユーザ会話データと、質問に対する回答内容であるボット会話データと、ユーザ会話ログ６１１の作成日時データと、が含まれる。

登録済ＦＡＱ６１２は、あらかじめチャットボットに登録されている質問文と回答文の組合せデータである。登録済ＦＡＱ６１２は、例えば、図２の中段に示すような登録済ＦＡＱテーブル（質問文登録部）に格納されている。一つの登録済ＦＡＱ６１２には、登録済ＦＡＱ６１２を特定するための登録済ＦＡＱＩＤと、あらかじめ作成された質問文データと、質問文データに対応してあらかじめ作成された回答文データと、登録済ＦＡＱ６１２の作成日時データと、が含まれる。なお、テスト質問文６１３は、質問文生成装置１００によって生成された質問文データ、テスト実施者が作成した質問文データ、テストに使用した質問文データなどを含めることができる。そのデータ構造は、後述する質問文６６と同様なので、詳細な説明は省略する。

分かち書きデータ６３は、入力質問文６１のうち質問部分を対象とし、単語間にスペース等を入れて分かち書きし、各単語に品詞を付けたデータである。例えば、「ＡＴＭで振込をしたい。」のように分かち書きした後、「ＡＴＭ：名詞、で：助詞、振込：名詞、を：助詞、したい：動詞（活用形）」のように各単語に品詞が付与される。分かち書きデータ６３は、例えば、図２の下段に示すような分かち書きデータテーブルに格納されている。一つの分かち書きデータ６３には、分かち書きデータ６３を特定するための分かち書きデータＩＤと、元データを特定するための元データＩＤと、元データを分かち書きした分かち書き文データと、分かち書きデータ６３の作成日時データと、が含まれる。この分ち書きデータ６３には、過去に実施した際に生成されたデータも含まれており、新規の単語が追加されていく。

単語類似度算出モデル６８は、分かち書きデータ６３を利用して、各単語間の類似度と、質問文において前後への現れやすさを示す周辺出現度であって、単語間の周辺出現度、フレーズ間の周辺出現度、単語とフレーズ間の周辺出現度の少なくともいずれ１つを含む周辺出現度と、を数値化する機械学習モデルである。ここでフレーズとは複数の単語が連なって構成される単語群をいう。

単語類似度６４は、分かち書きデータ６３内の各単語間の類似度（どの程度似ているかを示す数値）を示すデータである。単語類似度６４は、例えば、図３の上段に示すような単語類似度テーブルに格納されている。一つの単語類似度６４には、単語類似度６４を特定するための単語類似度ＩＤと、単語データと、類似単語データと、単語データと類似単語データの類似度を示す類似度データと、単語類似度６４の作成日時データと、が含まれる。

閾値６５は、質問文生成器４による質問文の生成において類似度がどの程度の単語を対象とするかを設定する数値である。

質問文６６は、質問文生成器４によって生成された質問文データである。質問文６６は、例えば、図３の中段に示すような質問文テーブルに格納されている。一つの質問文６６には、質問文６６を特定するための質問文ＩＤと、生成した質問文データと、質問文６６の作成日時データと、が含まれる。

質問文類似度６７は、生成された質問文データと登録済ＦＡＱ６１２との類似度を示すデータである。質問文類似度６７は、例えば、図３の下段に示すような質問文類似度テーブルに格納されている。一つの質問文類似度６７（一つのレコード）には、生成した質問文６６を特定するための質問文ＩＤと、類似する登録済ＦＡＱ６１２を特定するための登録済ＦＡＱＩＤと、両者の類似度を示す類似度データと、質問文類似度６７の作成日時データと、が含まれる。なお、質問文ＩＤと類似する登録済ＦＡＱＩＤは、多対多で対応しており、複数の類似する登録済ＦＡＱＩＤと対応する質問文ＩＤについては、複数のレコードが生成される。

（質問文生成装置の機能構成）
つぎに、質問文生成装置１００の各機能構成について、図１及び図４～図１０を参照して説明する。

分かち書き器１は、入力質問文６１のうち質問文の部分を分かち書きし、分かち書きデータ６３として記憶部６の分かち書きデータテーブルに登録する。その際には、分かち書きした各単語の品詞も登録する（図４参照）。

単語類似度算出モデル生成器２は、分かち書きデータ６３を利用した機械学習に基づいて、各単語間の類似度と、質問文において前後への現れやすさを示す各単語及びフレーズ間の周辺出現度とを算出可能な単語類似度算出モデル６８を生成する。分かち書きデータ６３を利用した機械学習において、単語の連なりの頻度、出現確率などに応じてフレーズが生成され、学習データとして利用される。フレーズは分かち書きデータ６３にあらかじめ設定されていてもよい。

例えば、図４に示すように、単語類似度算出モデル生成器２は、分かち書きデータ６３を読み込み、ベクトル変換アルゴリズムを用いて、入力された全単語及びフレーズを対象とした分散表現を構築する。ここで構築される分散表現が単語類似度算出モデル６８となる。この単語類似度算出モデル６８に任意の単語を与えると、その単語に似た単語（類似単語）の一覧や、質問文において前後に現れやすい単語（周辺出現単語）や前後に現れやすい単語群（フレーズ）の一覧を出力することが可能になる。

単語類似度算出器３は、分かち書きデータ６３から名詞と動詞を抽出する。その後、抽出した各単語について、単語類似度算出モデル６８を利用して各単語間の類似度を数値化し、単語類似度６４として記憶部６の単語類似度テーブルに登録する（図５参照）。

質問文生成器４の類似単語抽出器４１は、単語類似度６４を利用して、閾値６５以上の類似度を持つ単語の組合せを抽出する（図６参照）。対象の品詞は、名詞と動詞とする。

質問文生成器４の入力文抽出器４２は、類似単語抽出器４１で抽出された単語を順次利用し、該当する単語が使われている質問文を入力質問文６１の中から抽出する。なお、質問文生成器４による質問文生成方法には、類似単語抽出器４１で抽出された単語を起点として新たな質問文を生成する第１質問文生成方法と、入力質問文６１から順次読み込まれる質問文を起点として新たな質問文を生成する第２質問文生成方法と、が含まれる。第１質問文生成方法における入力文抽出器４２は、上述のように、類似単語抽出器４１で抽出された単語を順次利用し、該当する単語が使われている質問文を入力質問文６１の中から抽出するが、第２質問文生成方法における入力文抽出器４２は、入力質問文６１から質問文を順次読み込み、類似単語抽出器４１を参照しながら質問文中の単語を処理する。

質問文生成器４の質問文増幅器４３は、第１質問文生成方法の場合、入力文抽出器４２で抽出された質問文の中で検索対象となった単語部分をその類似単語に置き換え（以下、置換後単語という）、新たな質問文候補とする。例えば、図７に示すように、対象の質問文が「インターネットバンキングで振込を行いたい。」であった場合、「インターネットバンキング」の部分を類似度の高い単語である「ネットバンキング」や「パソコン」に置き換える。また、「振込」の部分を類似度の高い単語である「振込み」や「振り込み」に置き換える。

つぎに、質問文増幅器４３は、置換後単語の後続単語として現れやすい単語群候補を単語類似度算出モデル６８に問合せ、返された単語群候補をつなげて新たな質問文候補を生成する。質問文増幅器４３から単語類似度算出モデル６８への問合せは、１単語だけではなく、返す単語数を指定して複数語群（フレーズ）を返すように指示することができる。具体的な処理としては、返す単語数を指定して問合せをするだけでなく、その単語数をランダムに変えたり、文中の単語の位置に応じて変えたりすることが考えられる。例えば、図７に示す例では、「ネットバンキングで振込を行いたい。」という質問文からは、「ネットバンキング」の後続フレーズとして返す単語数を、質問文の後続単語数に比べて十分大きい数字（例えば７）に設定して問い合わせた結果をつなげることで、「ネットバンキングで口座を作りたい。」や「ネットバンキングが使えない。」が生成される。同様にして、「パソコンで振込を行いたい。」という質問文からは「パソコンでインターネットバンキングをしたい。」や「パソコンで口座を作りたい。」が生成される。また、「インターネットバンキングで振込みを行いたい。」という質問文からは「インターネットバンキングで振込みがしたい。」や「インターネットバンキングで振込みをやってみたい。」が生成される。

つぎに、質問文増幅器４３は、置換後単語の前述単語として現れやすい単語群候補を単語類似度算出モデル６８に問合せ、返された単語群候補をつなげて新たな質問文候補を生成する。例えば、図８に示すように、「ネットバンキングで口座を作りたい。」という質問文からは「ＡＴＭで口座を作りたい。」が生成される。また、「ネットバンキングが使えない。」という質問文からは「ペイジーが使えない。」や「パソコンが使えない。」が生成される。また、「インターネットバンキングで振込みがしたい。」という質問文からは「ＡＴＭで振込みがしたい。」、「コンビニで振込みがしたい。」、「スマホで振込みがしたい。」などが生成される。なお、図８に示す単語類似度算出モデル６８への問合せも、１単語だけではなく、複数語群（フレーズ）を返すように指定して行ったものである。

そして、質問文増幅器４３は、図９に示すように、新たに生成された質問文候補を質問文６６として記憶部６の質問文テーブルに登録する。なお、図７及び図８に示す例では、２単語「インターネットバンキング」、「振込」を対象として単語の置き換えを行ったが、実際の処理では、動詞部分である「行い（たい）」についても同様な置き換え処理が行われる。なお、類似単語による置換処理、後続単語（群）による置換処理、前述単語（群）による置換処理の順番や回数は、上述した一連の手順に限定されない。例えば、処理の順番や繰り返し回数を任意に組み合わせて実行することで、一つの質問文から、その中の単語を入れ替えて複数の新たな質問文を生成することが可能であり、更に生成した質問文の単語を入れ替えて新たな質問文を生成するという具合に質問文を重層的に処理し、増殖させることができる。また、質問文増幅器４３は、第２質問文生成方法の場合、入力文抽出器４２が順次読み込む質問文を対象とし、その質問文から単語を抽出し、抽出した単語が類似単語抽出器４１にあるか否かを判定し、あった場合、その単語部分を類似単語に置き換える。以降の処理手順は、第１質問文生成方法と同様である。

質問文妥当性確認器５は、質問文生成器４で生成された質問文候補を順次読込み、文法や文全体として意味の通った質問文かどうかを判断する。その後、問題ないと判断された質問文について、登録済ＦＡＱ６１２の質問文との類似度を算出する。例えば、文章全体をベクトル化して文章単位で比較できるアルゴリズムを使用して文章間の類似度を算出する。ここで算出された質問文類似度は、質問文ＩＤ及び類似する登録済ＦＡＱＩＤを付与した形で質問文類似度６７として記憶部６の質問文類似度テーブルに登録する。なお、質問文類似度は、既存の質問文に似通っていると高い類似度が出て、似ていないほど低い数値が出る。

また、質問文妥当性確認器５は、図１０に示すように、チャットボットのテスト実施者に対して、新たに生成した質問文を、登録済ＦＡＱ６１２との類似度に紐付けて提供（表示）することができる。テスト実施者は、提供された質問文の要否を確認した上で、必要な質問文を取得し、チャットボットのテストに使用することができる。

以上のように構成された本実施形態の質問文生成装置１００によれば、質問文を取得し、取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する単語類似度算出モデル６８の適用結果に基づいて、取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する質問文生成器４を備える。これにより、チャットボットのテストなどに用いる質問文を効率良く生成できる。

また、質問文生成器４は、取得した質問文の単語に対する単語類似度算出モデル６８の適用結果に基づいて、取得した質問文の単語を類似度の高い単語に置き換える。これにより、類似度の高い単語を用いた新たな質問文を自動的に生成することが可能になる。

また、質問文生成器４は、取得した質問文の単語又はフレーズに対する単語類似度算出モデル６８の適用結果に基づいて、取得した質問文の単語又はフレーズを周辺出現度の高い単語又はフレーズに置き換える。これにより、周辺出現度の高い単語又はフレーズを用いた新たな質問文を自動的に生成することが可能になる。

また、質問文生成器４は、取得した質問文の単語に対する単語類似度算出モデル６８の適用結果に基づいて、取得した質問文の単語を類似度の高い単語に置き換える処理と、取得した質問文の単語又はフレーズを周辺出現度の高い単語又はフレーズに置き換える処理と、を重層的に行う。これにより、類似度が高い単語と周辺出現度の高い単語又はフレーズを複合的に用いた新たな質問文を自動的に生成することが可能になる。

また、質問文生成装置１００は、質問文生成器４が生成した新たな質問文と登録済ＦＡＱ６１２の質問文との類似度を算出する質問妥当性確認器５を更に備えるので、算出した類似度に基づいて、生成した新たな質問文の評価（有効性の確認など）を容易に行うことができる。

また、質問文生成器４が取得する質問文には、チャットボットのユーザ会話ログ６１１、登録済ＦＡＱ６１２、ホームページ上に掲載している「よくあるご質問」や「ＦＡＱ」の内容、電話やメール・文書による問合せ記録、ホームページの問合せフォームからの問合せ内容、顧客の受付窓口での応対記録及びテスト質問文６１３が含まれるので、テスト質問作成者の思考特性や熟練度に依存しない「チャットボット利用者が使ってきそうな質問文」を新たに自動でたくさん作りだせる。

以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。

１００質問文生成装置
１分かち書き器
２単語類似度算出モデル生成器
３単語類似度算出器
４質問文生成器
４１類似単語抽出器
４２入力文抽出器
４３質問文増幅器
５質問文妥当性確認器
６記憶部
６１入力質問文
６１１ユーザ会話ログ
６１２登録済ＦＡＱ
６１３テスト質問文
６３分かち書きデータ
６４単語類似度
６５閾値
６６質問文
６７質問文類似度
６８単語類似度算出モデル

Claims

質問文を取得する質問文取得部と、
取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する質問文生成部と、を備え、
前記機械学習モデルは、質問文において前後への現れやすさを示す周辺出現度であって、単語間の周辺出現度、フレーズ間の周辺出現度、単語とフレーズ間の周辺出現度の少なくともいずれ１つを含む周辺出現度を数値化可能であり、
前記質問文生成部は、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する前記機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文の単語又はフレーズの前又は後ろの単語又はフレーズを前記周辺出現度の高い単語又はフレーズに置き換えることで、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する、質問文生成装置。
前記機械学習モデルは、単語間の類似度を数値化可能であり、
前記質問文生成部は、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する前記機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文の単語を前記類似度の高い単語に置き換えることで、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する、請求項１に記載の質問文生成装置。
前記機械学習モデルは、単語間の類似度と、質問文において前後への現れやすさを示す周辺出現度であって、単語間の周辺出現度、フレーズ間の周辺出現度、単語とフレーズ間の周辺出現度の少なくともいずれ１つを含む周辺出現度と、を数値化可能であり、
前記質問文生成部は、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する前記機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文の単語を前記類似度の高い単語に置き換える処理と、前記取得した質問文の単語又はフレーズの前または後ろの単語又はフレーズを前記周辺出現度の高い単語及びフレーズに置き換える処理と、を重層的に行うことで、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する、請求項１又は２に記載の質問文生成装置。
既存の質問文が登録される質問文登録部と、
前記質問文生成部が生成した新たな質問文と前記質問文登録部に登録された質問文との類似度を算出する質問妥当性確認部と、を更に備える、請求項１～３のいずれか１項に記載の質問文生成装置。
前記取得した質問文には、チャットボットのユーザ会話ログ、登録済ＦＡＱ、ホームページ上に掲載している「よくあるご質問」又は「ＦＡＱ」の内容、電話、メール又は文書による問合せ記録、ホームページの問合せフォームからの問合せ内容、顧客の受付窓口での応対記録及びテスト質問文のうち少なくともいずれか１つが含まれる、請求項１～４のいずれか１項に記載の質問文生成装置。
コンピュータが、質問文を取得する質問文取得ステップと、
前記コンピュータが、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する質問文生成ステップと、を備え、
前記機械学習モデルは、質問文において前後への現れやすさを示す周辺出現度であって、単語間の周辺出現度、フレーズ間の周辺出現度、単語とフレーズ間の周辺出現度の少なくともいずれ１つを含む周辺出現度を数値化可能であり、
前記質問文生成ステップは、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する前記機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文の単語又はフレーズの前又は後ろの単語又はフレーズを前記周辺出現度の高い単語又はフレーズに置き換えることで、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する、質問文生成方法。
質問文を取得し、
前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する
処理をコンピュータに実行させ、
前記機械学習モデルは、質問文において前後への現れやすさを示す周辺出現度であって、単語間の周辺出現度、フレーズ間の周辺出現度、単語とフレーズ間の周辺出現度の少なくともいずれ１つを含む周辺出現度を数値化可能であり、
前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する処理は、前記取得した質問文を構成する１つ以上の単語に対する前記機械学習モデルの適用結果に基づいて、前記取得した質問文の単語又はフレーズの前又は後ろの単語又はフレーズを前記周辺出現度の高い単語又はフレーズに置き換えることで、前記取得した質問文とは異なる新たな質問文を生成する、質問文生成プログラム。