JP7187957B2 - Control method, control program, and information processing device - Google Patents
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本件は、制御方法、制御プログラム、及び情報処理装置に関する。 The present invention relates to a control method, a control program, and an information processing device.
人とロボットとの会話の技術をLINE(登録商標)のようなチャットサービスに適用することが提案されている(例えば特許文献1参照)。
It has been proposed to apply a technology of conversation between a person and a robot to a chat service such as LINE (registered trademark) (see
ところで、特定の話題についてあらかじめ定められたシナリオ(以下、トークルールという)に沿って人(以下、ユーザという)と対話を行うロボットがある。このようなロボットがトークルールに基づいてユーザの質問に対する問い返しを行うと、ユーザの質問の意図と関係性が低い問い返しがトークルールの中から選ばれることがある。 By the way, there are robots that have a dialogue with a person (hereinafter referred to as a user) according to a predetermined scenario (hereinafter referred to as a talk rule) on a specific topic. When such a robot responds to a user's question based on the talk rules, a question that is less relevant to the intention of the user's question may be selected from the talk rules.
例えば、ユーザが特定の製品を指定してロボットにその製品に関する質問を行ったにも関わらず、トークルールの中で最初に質問対象製品の指定を求める問い返しが定められていると、その問い返しが選ばれて質問元のユーザに通知される。したがって、ユーザは改めて製品を指定した回答を行う。このように、トークルールに沿ってユーザと対話を行うロボットの場合、ユーザとロボットとの間に無駄な対話が生じる可能性がある。 For example, if the user specifies a specific product and asks the robot a question about that product, but the talk rule first defines a question that asks the robot to specify the product to be questioned, the question will be It is selected and notified to the user who asked the question. Therefore, the user makes an answer specifying the product again. In this way, in the case of a robot that interacts with a user according to the talk rule, useless interaction may occur between the user and the robot.
そこで、1つの側面では、質問の意図と関係性が低い問い返しの実行を抑制することを目的とする。 Therefore, in one aspect, it is an object to suppress the execution of question-backing that has a low relationship with the intention of the question.
1つの実施態様では、制御方法は、質問を受け付け、前記質問の質問元への問い返しの内容と前記問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の情報と、受け付けた前記質問と、の類似度である第1の類似度を算出し、前記質問の質問元への前記問い返しの内容と前記問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の情報と、受け付けた前記質問と、の類似度である第2の類似度を算出し、算出した前記第1の類似度及び前記第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、前記質問元への前記問い返しの実行を行うか否かを制御する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする。 In one embodiment, the control method receives a question, and receives first information including the content of a reply to the question source of the question and a first answer candidate that is a candidate for the content of the reply to the question; , and the received question , a first similarity is calculated, and a second answer candidate is a candidate for the content of the reply to the question source of the question and the content of the reply to the question. and the received question , a second similarity is calculated, and the difference between the calculated first similarity and the second similarity satisfies the criteria The computer executes a process of controlling whether or not to execute the inquiry back to the question source according to whether or not.
質問の意図と関係性が低い問い返しの実行を抑制することができる。 It is possible to suppress the execution of question-backing that has a low relationship with the intention of the question.
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。 Hereinafter, the form for carrying out this case will be described with reference to the drawings.
図1は対話システムSTの一例を説明するための図である。対話システムSTはユーザ端末100と対話サーバ200と管理サーバ300を含んでいる。対話サーバ200は情報処理装置の一例である。図1では、ユーザ端末100の一例としてPersonal Computer(PC)が示されているが、タブレット端末といったスマートデバイスであってもよい。尚、対話システムSTの構成要素は適宜変更してもよい。例えば、対話システムSTの構成要素をユーザ端末100と対話サーバ200としてもよい。また、対話システムSTの構成要素を対話サーバ200と管理サーバ300としてもよい。
FIG. 1 is a diagram for explaining an example of the dialogue system ST. Dialog system ST includes
ユーザ端末100は入力装置110、表示装置120、及び制御装置130を含んでいる。入力装置110と表示装置120はいずれも制御装置130に接続されている。対話システムSTを利用するユーザが入力装置110を操作すると、制御装置130は操作内容に応じた情報に基づいて表示装置120の表示内容を制御する。例えば、ユーザが入力装置110を操作して対話サーバ200にアクセスする操作を行うと、制御装置130は表示装置120に質問画面SCを表示する。
その他、詳細は後述するが、ユーザが入力装置110を操作して質問画面SC内の入力欄に文字や数字、記号などを入力する操作を行うと、制御装置130はその入力欄に操作内容に応じた文字や数字、記号などを表示する。ユーザが入力装置110を操作して質問画面SC内の送信ボタンを押下する操作を行うと、制御装置130は入力欄の文字や数字、記号などをユーザの発話情報(以下、単に発話という)として対話サーバ200に向けて送信する。
In addition, although the details will be described later, when the user operates the
ユーザ端末100と対話サーバ200は通信ネットワークNWを介して互いに接続されている。通信ネットワークNWとしては例えばLocal Area Network(LAN)がある。本実施形態では、対話サーバ200の運用形態をオンプレミスとして説明する。対話サーバ200はユーザ端末100から送信された発話を受信すると、発話の内容を判断する。対話サーバ200は発話が質問であると判断すると、その質問の問い返しを質問元であるユーザ端末100に返信する。対話サーバ200は発話が雑談であると判断すると、その雑談に対する雑談応答を雑談元であるユーザ端末100に返信する。このように、対話サーバ200はユーザの発話に応じた問い返しや雑談応答を返信する。したがって、対話サーバ200をチャットボットと呼んでもよい。尚、チャットボットはチャットとロボットを組み合わせた造語である。
対話サーバ200には管理サーバ300が接続されている。対話サーバ200と管理サーバ300は通信ケーブルCBLによって直接的に接続されている。尚、通信ネットワークNWを介して対話サーバ200と管理サーバ300が間接的に接続されていてもよい。このように、管理サーバ300の運用形態もオンプレミスである。管理サーバ300は不図示の情報処理システムに対するインシデントを管理する。具体的には、管理サーバ300は情報処理システムに対するトラブル報告、要望、問い合わせなどをインシデントとして管理する。対話サーバ200は管理サーバ300が管理するインシデントを学習対象として学習し、学習済モデルを生成して管理する。対話サーバ200は学習済モデルを利用して発話が雑談であるか否かを判断する。尚、上述したように、対話サーバ200及び管理サーバ300の運用形態をオンプレミスとして説明するが、対話サーバ200及び管理サーバ300の運用形態をクラウドとしてもよい。この場合、インターネットを通信ネットワークNWとして利用すればよい。
A
次に、図2を参照して、対話サーバ200のハードウェア構成について説明する。尚、上述した制御装置130及び管理サーバ300は対話サーバ200と同様のハードウェア構成であるため、説明を省略する。
Next, the hardware configuration of the
図2は対話サーバ200のハードウェア構成の一例である。図2に示すように、対話サーバ200は、少なくともハードウェアプロセッサとしてのCentral Processing Unit(CPU)200A、Random Access Memory(RAM)200B、Read Only Memory(ROM)200C、及びネットワークI/F(インタフェース)200Dを含んでいる。対話サーバ200は、必要に応じて、Hard Disk Drive(HDD)200E、入力I/F200F、出力I/F200G、入出力I/F200H、ドライブ装置200Iの少なくとも1つを含んでいてもよい。CPU200Aからドライブ装置200Iまでは、内部バス200Jによって互いに接続されている。すなわち、対話サーバ200はコンピュータによって実現することができる。尚、CPU200Aに代えてMicro Processing Unit(MPU)をハードウェアプロセッサとして利用してもよい。
FIG. 2 shows an example of the hardware configuration of the
入力I/F200Fには、入力装置710が接続される。入力装置710としては、例えばキーボードやマウスなどがある。尚、上述した入力装置110についても入力装置710と同様である。出力I/F200Gには、表示装置720が接続される。表示装置720としては、例えば液晶ディスプレイがある。尚、上述した表示装置120についても表示装置720と同様である。入出力I/F200Hには、半導体メモリ730が接続される。半導体メモリ730としては、例えばUniversal Serial Bus(USB)メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力I/F200Hは、半導体メモリ730に記憶されたプログラムやデータを読み取る。入力I/F200F及び入出力I/F200Hは、例えばUSBポートを備えている。出力I/F200Gは、例えばディスプレイポートを備えている。
An
ドライブ装置200Iには、可搬型記録媒体740が挿入される。可搬型記録媒体740としては、例えばCompact Disc(CD)-ROM、Digital Versatile Disc(DVD)といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置200Iは、可搬型記録媒体740に記録されたプログラムやデータを読み込む。ネットワークI/F200Dは、例えばLANポートや通信回路などを備えている。ネットワークI/F200Dは通信ネットワークNWと接続される。
A portable recording medium 740 is inserted into the drive device 200I. Examples of the portable recording medium 740 include removable discs such as Compact Disc (CD)-ROM and Digital Versatile Disc (DVD). The drive device 200I reads programs and data recorded on the portable recording medium 740 . The network I/
上述したRAM200Bには、ROM200CやHDD200Eに記憶されたプログラムがCPU200Aによって一時的に格納される。RAM200Bには、可搬型記録媒体740に記録されたプログラムがCPU200Aによって一時的に格納される。格納されたプログラムをCPU200Aが実行することにより、CPU200Aは後述する各種の機能を実現し、また、後述する各種の処理を実行する。尚、プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。
The programs stored in the
次に、図3を参照して、対話サーバ200及び管理サーバ300の機能構成について説明する。
Next, functional configurations of the
図3は対話サーバ200及び管理サーバ300のブロック図の一例である。図3では対話サーバ200及び管理サーバ300の機能の要部が示されている。図3に示すように、対話サーバ200は通信部210、処理部220、及び記憶部230を構成要素として含んでいる。通信部210は上述したネットワークI/F200Dによって実現することができる。処理部220は上述したCPU200A及びRAM200Bによって実現することができる。記憶部230は上述したHDD200Eによって実現することができる。通信部210及び処理部220は機能的に互いに接続されている。処理部220及び記憶部230は機能的に互いに接続されている。
FIG. 3 is an example of a block diagram of the
ここで、処理部220はApplication Programming Interface(API)を管理して提供するAPI管理部221及びArtificial Intelligence(AI)機能を提供するAI部222を構成要素として含んでいる。API管理部221は、制御部251、算出部252、及びトーク管理部253を構成要素として含んでいる。AI部222は、学習部261、学習済モデル記憶部262、及び雑談判断部263を構成要素として含んでいる。一方、記憶部230は、トークルール記憶部231及びマニュアル記憶部232を構成要素として含んでいる。制御部251はトークルール記憶部231、マニュアル記憶部232、算出部252、トーク管理部253、雑談判断部263と連携して、各種の処理を実行する。
Here, the
例えば、制御部251は通信部210が通信ネットワークNWを介してユーザ端末100から受信した発話を取得して受け付ける。制御部251は発話を受け付けると、受け付けた発話が質問であるか否かを判断する。制御部251は発話が質問でない場合、受け付けた発話を雑談判断部263に出力する。雑談判断部263は学習済モデル記憶部262が記憶する学習済モデルに基づいて発話が雑談であるか否かを判断し、結果を制御部251に出力する。制御部251は雑談判断部263から出力された結果に基づいて発話の種別を判断する。例えば、雑談判断部263が肯定的な結果を出力した場合、制御部251は雑談応答を返信する。逆に、雑談判断部263が否定的な結果を出力した場合、制御部251は発話を質問として処理する。
For example, the
制御部251が質問を受け付けると、算出部252は質問の質問元への問い返しの内容と、その問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の特定トーク情報と、受け付けた質問との第1の類似度を算出する。同様に、算出部252はその質問の質問元への問い返しの内容と、問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の特定トーク情報と、受け付けた質問との第2の類似度を算出する。第1の回答候補と第2の回答候補は相違する。算出部252は第1の類似度及び第2の類似度を算出すると、制御部251は算出部252が算出した第1の類似度及び第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、質問元への問い返しの実行を行うか否かを制御する。尚、制御部251を含むAPI管理部221の各構成要素、及び雑談判断部263を含むAI部222の各構成要素が実現する機能の詳細については、対話サーバ200の動作を説明する際に詳しく記載する。
When the
管理サーバ300はインシデント記憶部310を含んでいる。インシデント記憶部310は上述したHDD200Eによって実現することができる。尚、インシデント記憶部310を上述した記憶部230に含めてもよい。逆に、上述したトークルール記憶部231及びマニュアル記憶部232の少なくとも一方を管理サーバ300に含めてもよい。
以下、対話サーバ200の動作について説明する。
The operation of the
図4は学習部261の学習処理の一例を示すフローチャートである。図5(a)はインシデント記憶部310の一例である。図5(b)は学習済モデルの一例である。学習部261はユーザ端末100が発話を送信する前に学習処理を実行する。学習部261は設定時刻に基づいて学習処理を動的に実行してもよいし、学習処理を起動する操作に基づいて学習処理を実行してもよい。
FIG. 4 is a flow chart showing an example of the learning process of the
まず、図4に示すように、学習部261はインシデント情報を取得する(ステップS101)。ここで、図5(a)に示すように、インシデント記憶部310は複数のインシデント情報を記憶する。各インシデント情報はインシデントID(図5(a)においてINC IDと表記)とインシデントを構成要素として含んでいる。インシデントIDはインシデントを識別する識別情報である。インシデントは、上述したように、不図示の情報処理システムに対するトラブル報告、要望、問い合わせなどである。例えば、インシデント記憶部310は管理ソフトαに関する問い合わせをインシデントとして含むインシデント情報を記憶する。インシデント記憶部310は管理ソフトβに関するトラブル報告をインシデントとして含むインシデント情報を記憶する。学習部261はインシデント記憶部310にアクセスし、インシデント記憶部310から複数のインシデント情報を取得する。
First, as shown in FIG. 4, the
ステップS101の処理が完了すると、学習部261はインシデント情報を学習する(ステップS102)。より詳しくは、学習部261は機械学習の1つである教師なし学習によりインシデント情報を学習し、学習済モデルを生成する。尚、教師なし学習の一例として、One-Class Support Vector Machine(OCSVM)を説明するが、OCSVMに限定されず、k平均法など公知の非階層的手法を採用してもよい。学習部261がインシデント情報を学習することにより、図5(b)に示すように、学習部261は学習済モデルを生成する。学習済モデルでは、管理ソフトαのインシデントを表す複数の特徴点D1の集合が境界B1により囲われている。また、管理ソフトβのインシデントを表す複数の特徴点D2の集合が境界B2により囲われている。したがって、境界B1の内部及び境界B2の内部のいずれにも属さない特徴点Dpが存在した場合、特徴点Dpは管理ソフトαのインシデント及び管理ソフトβのインシデントのいずれにも該当しないため、雑談を表していると判断することができる。
When the process of step S101 is completed, the
ステップS102の処理が完了すると、学習部261は学習済モデルを保存する(ステップS103)。学習部261は学習済モデルを学習済モデル記憶部262に保存する。これにより、学習済モデル記憶部262は学習済モデルを記憶する。したがって、雑談判断部263は制御部251から出力された発話を受け付けた場合、学習済モデル記憶部262が記憶する学習済モデルを利用して、発話が雑談か否かを判断することができる。
When the process of step S102 is completed, the
図6はAPI管理部221及びAI部222の対話処理の一例を示すフローチャート(その1)である。図7はAPI管理部221及びAI部222の対話処理の一例を示すフローチャート(その2)である。尚、図6及び図7は対応する文字「A」、「B」及び「C」により連続している。
FIG. 6 is a flowchart (part 1) showing an example of interaction processing between the
まず、図6に示すように、制御部251は発話を受け付ける(ステップS201)。より詳しくは、制御部251は通信部210が受信した発話を受け付ける。ステップS201の処理が完了すると、次いで、制御部251は対話状態を確認し(ステップS202)、対話前であるか否かを判断する(ステップS203)。制御部251はユーザ端末100との対話状態を管理しており、対話状態が対話前を表す状態を表しているときに制御部251が発話を受け付けると、制御部251は対話前であると判断する(ステップS203:YES)。
First, as shown in FIG. 6, the
制御部251が対話前であると判断すると、制御部251は対話状態を、対話前を表す状態から対話中を表す状態に切り替え、発話が質問であるか否かを判断する(ステップS204)。ここで、質問は種類が異なる2つの質問に大きく分けられる。例えば「聞いてもいいですか?」といった質問は質問の対象を具体的に特定しない質問である。このような質問を以下では抽象質問という。一方、「管理ソフトαのインストールについて教えてください。」といった質問は質問の対象を具体的に特定した質問である。このような質問を以下では特定質問という。その他、発話によっては「今日は蒸し暑いですね。」といった雑談の場合もある。制御部251は受け付けた発話を形態素解析によって解析し、例えば「?」といった特定の記号が発話に含まれていたり、「教えて」といった特定の文字列が発話に含まれていたりした場合、制御部251は発話が質問であると判断する(ステップS204:YES)。逆に、このような特定の記号や特定の文字列が発話に含まれていない場合、制御部251は発話が質問でないと判断する(ステップS204:NO)。尚、制御部251は発話が質問でないと判断しても、この段階では、発話が雑談であると判断せずに、判断を留保する。
When the
制御部251は発話が質問であると判断した場合、API管理部221は問い返し発見処理を実行する(ステップS205)。詳細は後述するが、問い返し発見処理は質問に対応する問い返しを特定する処理である。API管理部221が質問に対応する問い返しを特定すると、通信部210はAPI管理部221が特定した問い返しをユーザ端末100に返信する(ステップS206)。
When the
問い返しには、第1の回答候補や第2の回答候補を含む複数の回答候補が関連付けられている。したがって、制御装置130は対話サーバ200から返信された問い返しを受信すると、制御装置130は問い返しの内容とその問い返しに対する複数の回答候補を有するトーク情報を含む質問画面SCを表示装置120に表示する。これにより、図8に示すように、表示装置120は、質問画面SCを表示する。質問画面SCはトーク情報のほか、発話を入力するための入力欄BX、ポインタPtの押下により発話を送信するための送信ボタンBTを含んでいる。図8に示す質問画面SCでは、ユーザの抽象質問に対する問い返しの内容「製品は何ですか?」とその問い返しに対する第1の回答候補「管理ソフトα」及び第2の回答候補「管理ソフトβ」が示されている。
A plurality of answer candidates including a first answer candidate and a second answer candidate are associated with the return question. Therefore, when the
ここで、図9を参照して、上述した問い返し発見処理について詳しく説明する。 Here, with reference to FIG. 9, the inquiry-back discovery process described above will be described in detail.
図9はAPI管理部221の問い返し発見処理の一例を示すフローチャートである。図6に示すステップS204の処理において、発話が質問であると制御部251が判断した場合、制御部251はその質問を受け付ける(ステップS301)。制御部251は、質問を受け付けると、その質問から回答候補を発見したか否かを判断する(ステップS302)。回答候補は予め定められている。回答候補としては、例えば「管理ソフトα」や「管理ソフトβ」、「インストール」といった問い返しの内容に応じた文字列がある。したがって、上述した抽象質問の場合、これらの文字列が発話の中に存在しないため、制御部251は回答候補を発見しなかったと判断する(ステップS302:NO)。逆に、上述した特定質問の場合、これらの文字列が発話の中に出現するため、制御部251は回答候補を発見したと判断する(ステップS302:YES)。
FIG. 9 is a flow chart showing an example of inquiry-back discovery processing of the
制御部251が回答候補を発見しなかったと判断した場合、制御部251は最初の問い返しを特定する(ステップS303)。より詳しくは、制御部251はトークルール記憶部231を参照して、最初の問い返しを特定する。トークルール記憶部231は、図10に示すように、問い返しの順序が規定された複数のトーク情報10,20,30,35,40,50,55を記憶する。図10において、問い返しの順序はトーク情報10に含まれる文字列「Q1」やトーク情報20に含まれる文字列「Q2」などによって規定されている。したがって、本実施形態では、問い返しの内容「製品は何ですか?」を含むトーク情報10が最初の問い返しに相当する。
When the
制御部251が最初の問い返しを特定すると、制御部251は問い返しを実行し(ステップS304)、問い返し発見処理を終了する。これにより、通信部210はステップS206の処理(図6参照)を実行し、制御装置130は図8に示す質問画面SCを表示装置120に表示する。
When the
一方、制御部251が回答候補を発見した判断した場合、制御部251は対応する問い返しを特定する(ステップS305)。より詳しくは、制御部251は、トークルール記憶部231を参照して、発見した回答候補に対応する問い返しを特定する。例えば、特定質問に「管理ソフトα」及び「インストール」といった回答候補が含まれていれば、これらの回答候補に対応する問い返しを特定する。したがって、図10に示すトークルール記憶部231を参照して、制御部251は、問い返しの内容「製品は何ですか?」を含むトーク情報10を、対応する問い返しとして特定する。また、制御部251は、問い返しの内容「操作は何ですか?」を含むトーク情報40を、対応する問い返しとして特定する。さらに、制御部251は、問い返しの内容「詳細な操作は何ですか?」を含むトーク情報50,55を、対応する問い返しとして特定する。
On the other hand, when the
ステップS305の処理が完了すると、算出部252は複数の類似度を算出する(ステップS306)。より詳しくは、図11(a)に示すように、算出部252は、特定した問い返し及びその問い返しへの第1の回答候補を含む第1の特定トーク情報11と、特定質問との第1の類似度を算出する。本実施形態では、特定した問い返しへの第1の回答候補「管理ソフトα」と特定質問に含まれる文字列「管理ソフトα」が共通するため、算出部252は例えば類似度「0.3」を第1の類似度として算出する。同様に、算出部252は、特定した問い返し及びその問い返しへの第2の回答候補を含む第2の特定トーク情報12と、特定質問との第2の類似度を算出する。本実施形態では、特定した問い返しへの第2の回答候補「管理ソフトβ」と特定質問に含まれる文字列「管理ソフトα」が共通しないため、算出部252は例えば類似度「0」を第2の類似度として算出する。尚、算出部252はコサイン類似度やJaccard係数、Dice係数の少なくとも1つを利用して、第1の類似度及び第2の類似度を算出する。
When the processing of step S305 is completed, the
その他、図12(a)に示すように、算出部252は、特定した問い返し及びその問い返しへの第1の回答候補を含む第1の特定トーク情報41と、特定質問との第1の類似度を算出する。本実施形態では、特定した問い返しへの第1の回答候補「インストール」と特定質問に含まれる文字列「インストール」が共通するため、算出部252は例えば類似度「0.3」を第1の類似度として算出する。同様に、算出部252は、特定した問い返し及びその問い返しへの第2の回答候補を含む第2の特定トーク情報42と、特定質問との第2の類似度を算出する。本実施形態では、特定した問い返しへの第2の回答候補「設定」と特定質問に含まれる文字列「インストール」が共通しないため、算出部252は例えば類似度「0」を第2の類似度として算出する。また、図12(b)に示すように、算出部252は、特定した問い返し及びその問い返しへの第1の回答候補を含む第1の特定トーク情報51と、特定質問との第1の類似度を算出する。本実施形態では、特定した問い返しへの第1の回答候補「運用サーバへのインストール」と特定質問に含まれる文字列「インストール」が共通するため、算出部252は例えば類似度「0.22」を第1の類似度として算出する。同様に、算出部252は、特定した問い返し及びその問い返しへの第2の回答候補を含む第2の特定トーク情報52と、特定質問との第2の類似度を算出する。本実施形態では、特定した問い返しへの第2の回答候補「メールサーバへのインストール」と特定質問に含まれる文字列「インストール」も共通するため、算出部252は例えば類似度「0.23」を第2の類似度として算出する。尚、図12(b)に示す第1の回答候補及び第2の回答候補において「インストール」の文字列は省略されている。以上、算出部252は複数のトーク情報10,40,50に関する第1の類似度及び第2の類似度を算出することを説明したが、トーク情報55についてもトーク情報10,40,50と同様に算出する。このように、算出部252は特定した問い返し毎に第1の類似度及び第2の類似度を算出する。仮に、第3の回答候補が存在する場合には、算出部252は同様の手法により第3の類似度も算出する。
In addition, as shown in FIG. 12(a), the
ステップS306の処理が完了すると、次いで、算出部252は第1の類似度と第2の類似度の大きい方から第1の類似度と第2の類似度の小さい方を引いた差分を算出する(ステップS307)。したがって、図11(a)に示すように、類似度「0.3」である第1の類似度と類似度「0」である第2の類似度の場合、算出部252は差分「0.3」を算出する。図12(a)の場合についても図11(a)の場合と同様である。一方、図12(b)に示すように、類似度「0.22」である第1の類似度と類似度「0.23」である第2の類似度の場合、算出部252は差分「0.01」を算出する。
After the process of step S306 is completed, the
ステップS307の処理が完了すると、次いで、制御部251は差分が基準値より大きいか否かを判断する(ステップS308)。ステップS308の処理については、制御部251は差分が基準を満たすか否かを判断すると言い換えてもよい。基準値は設計に応じて適宜定めればよい。本実施形態では基準値「0.1」を採用する。したがって、差分「0.3」については基準値「0.1」より大きいため、制御部251は差分が基準値より大きいと判断する(ステップS308:YES)。逆に、差分「0.01」については基準値「0.1」より小さいため、制御部251は差分が基準値より小さいと判断する(ステップS308:NO)。
After the process of step S307 is completed, the
制御部251が差分は基準値より大きいと判断した場合、トーク管理部253は、差分「0.3」の算出元である第1の類似度と第2の類似度のうち、類似度が大きい方に対応する特定トーク情報を管理する(ステップS309)。したがって、図11(a)に示す第1の特定トーク情報11及び第2の特定トーク情報12であれば、トーク管理部253は図11(a)に示す第1の特定トーク情報11を管理する。同様に、図12(a)に示す第1の特定トーク情報41及び第2の特定トーク情報42であれば、トーク管理部253は図12(a)に示す第1の特定トーク情報41を管理する。すなわち、特定質問に基づいてユーザから回答を求める必要がないと推定される問い返しの内容を含む情報を問い返しのスキップ対象としてトーク管理部253は管理する。トーク管理部253がスキップ対象を管理すると、制御部251は順序が若いスキップ対象の次のトーク情報を問い返しの返信対象として選択する。すなわち、図11(a)に示す第1の特定トーク情報11と図12(a)に示す第1の特定トーク情報41をスキップ対象としてトーク管理部253が管理した場合、制御部251は文字列「Q2」を含むトーク情報20(図10参照)を問い返しの返信対象として選択する。
When the
ステップS309の処理が完了すると、次いで、制御部251は第1の類似度と第2の類似度の大きさを判断する(ステップS310)。制御部251は第1の類似度が第2の類似度より大きいと判断した場合(ステップS310:YES)、第1の回答候補を用いて、新たなトーク情報を選択する(ステップS311)。より詳しくは、制御部251は、トークルール記憶部231を参照し、第1の回答候補の場合に遷移するトーク情報を、質問元であるユーザへの新たなトーク情報として選択する。したがって、第1の回答候補「管理ソフトα」の場合には、制御部251は第1の回答候補「管理ソフトα」のバージョンに関する文字列「Q3」を含むトーク情報30を選択する。ステップS311の処理が完了すると、制御部251は問い返し発見処理を終了する。
After the process of step S309 is completed, the
これにより、制御部251はステップS206の処理(図6参照)を実行すると、制御装置130は、図11(b)に示す質問画面SCを表示装置120に表示する。すなわち、ユーザが質問画面SCで特定質問を入力すると、質問画面SCには、文字列「Q1」を含むトーク情報10の出現が抑制されて、文字列「Q2」を含むトーク情報20の内容が出現する。すなわち、対話サーバ200は特定質問の内容から文字列「Q1」を含むトーク情報10の回答は得られたと判断し、文字列「Q2」を含むトーク情報20の回答をユーザに要求する。
Accordingly, when the
一方、制御部251は第2の類似度が第1の類似度より大きいと判断した場合(ステップS310:NO)、第2の回答候補を用いて、新たなトーク情報を選択する(ステップS312)。より詳しくは、制御部251は、トークルール記憶部231を参照し、第2の回答候補の場合に遷移するトーク情報を、質問元であるユーザへの新たなトーク情報として選択する。したがって、第2の回答候補「管理ソフトβ」の場合には、制御部251は第2の回答候補「管理ソフトβ」のバージョンに関する文字列「Q3」を含むトーク情報を選択する。ステップS312の処理が完了すると、制御部251は問い返し発見処理を終了する。
On the other hand, when the
尚、ステップS308の処理において、制御部251は差分が基準値より小さいと判断した場合、制御部251はステップS304の処理を実行する。すなわち、図12(b)に示すように、特定質問から文字列「Q5」の問い返しの内容への明確な回答候補を絞ることができないため、このような場合、制御部251は問い返しを実行して、問い返し発見処理を終了する。
If the
図6に戻り、ステップS204の処理において、制御部251は発話が質問でないと判断した場合、雑談判断部263は発話が雑談であるか否かを判断する(ステップS207)。より詳しくは、雑談判断部263は制御部251から出力された発話を受け付けると、学習済モデルに基づいて、受け付けた発話が雑談であるか否かを判断する。例えば発話に応じた特徴点が境界B1の内部及び境界B2の内部(図5(b)参照)のいずれにも属さない場合、受け付けた発話が雑談であると判断し(ステップS207:YES)、肯定的な結果を出力する。これにより、制御部251は雑談応答を返信する(ステップS208)。したがって、図13に示すように、表示装置120は、ユーザの雑談に対する雑談応答「今日も暑いですね。雨は降っていませんか?」を含む質問画面SCを表示する。
Returning to FIG. 6, in the process of step S204, when the
一方、雑談判断部263は受け付けた発話が雑談でないと判断した場合(ステップS207:NO)、否定的な結果を出力する。これにより、API管理部221は問い返し発見処理を実行する(ステップS209)。例えば、発話の内容が「管理ソフトαは使い易い」といった場合、雑談に相当する可能性が高くても、この内容に「管理ソフトα」が含まれているため、本実施形態では、この内容の特徴点は境界B1の内部に属する可能性がある。このような場合、API管理部221は問い返し発見処理を実行し、制御部251はこの内容を質問として受け付けて、後続の処理を実行する。
On the other hand, if
ここで、上述したステップS203の処理において、対話状態が対話中を表す状態を表しているときに制御部251が発話を受け付けると、制御部251は対話中であると判断する(ステップS203:NO)。この場合、図7に示すように、制御部251は発話が数字であるか否かを判断する(ステップS301)。例えば、図11(b)に示すように、制御部251は発話が数字であると判断した場合(ステップS301:YES)、トークルール記憶部231を参照して、次の問い返しがあるか否かを判断する(ステップS302)。本実施形態では、図10に示すように、Operating System(OS)を尋ねる文字列「Q2」を含むトーク情報20の次に、文字列「Q3」を含むトーク情報30が記憶されている。このため、制御部251は次の問い返しがあると判断し(ステップS302:YES)、次の問い返しに遷移する(ステップS303)。そして、制御部251は現在の問い返しを特定して(ステップS304)、ステップS206の処理を実行する。これにより、制御装置130は文字列「Q3」を含むトーク情報30を表示装置120に表示する。
Here, in the process of step S203 described above, if the
尚、図7に示すように、制御部251は発話が数字でないと判断した場合(ステップS301:NO)、ステップS304の処理を実行する。すなわち、本実施形態では、数字以外の発話が入力欄BXに入力されて送信された場合、同じ質問が繰り返される。すなわち、図8に示す場合であれば、制御装置130は文字列「Q1」を含むトーク情報10を再び表示装置120に表示する。
As shown in FIG. 7, when the
ステップS302の処理において、制御部251は次の問い返しがないと判断した場合(ステップS302:NO)、又は、図6に示すステップS209の処理が完了すると、制御部251はマニュアル情報を検索する(ステップS210)。すなわち、本実施形態において、制御部251がトークルール記憶部231を参照し、文字列「Q5」を含むトーク情報50に続くトーク情報がないことを確認すると、制御部251はマニュアル情報を検索する。
In the process of step S302, when the
ここで、制御部251は、マニュアル記憶部232を参照して、マニュアル情報を検索する。マニュアル記憶部232は、図14(a)に示すように、マニュアルタイトルが異なる複数のマニュアル情報を記憶する。制御部251は、マニュアル記憶部232を参照し、制御装置130から送信された発話によって特定された正式な回答、及びトーク管理部253が管理する特定トーク情報の回答に応じたマニュアル情報を検索して特定する。ステップS210の処理が完了すると、制御部251は特定したマニュアル情報を返信し(ステップS211)、処理を終了する。これにより、図14(b)に示すように、制御装置130はマニュアル情報を含む質問画面SCを表示装置120に表示する。ユーザは質問画面SCに含まれるマニュアルタイトルの中から自身が探していたマニュアルタイトルを特定して指示することにより、制御装置130は特定したマニュアルタイトルと対応付けられた操作マニュアルを表示装置120に表示する。
Here, the
以上、本実施形態によれば、対話サーバ200は処理部220を含んでいる。特に、処理部220はAPI管理部221に制御部251と算出部252を含んでいる。制御部251は質問を受け付ける。算出部252は質問の質問元への問い返しの内容と、問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の特定トーク情報と、受け付けた質問との第1の類似度を算出する。また、質問の質問元への問い返しの内容と、問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の特定トーク情報と、受け付けた質問との第2の類似度を算出する。制御部251は算出部252が算出した第1の類似度及び第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、質問元への問い返しの実行を行うか否かを制御する。これにより、質問の意図と関係性が低い問い返しの実行を抑制することができる。
As described above, according to this embodiment, the
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態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本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the specific embodiments, and various modifications can be made within the spirit and scope of the present invention described in the claims.・Changes are possible.
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
(付記1)質問を受け付け、前記質問の質問元への問い返しの内容と、前記問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の情報と、受け付けた前記質問との第1の類似度を算出し、前記質問の質問元への前記問い返しの内容と、前記問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の情報と、受け付けた前記質問との第2の類似度を算出し、算出した前記第1の類似度及び前記第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、前記質問元への前記問い返しの実行を行うか否かを制御する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。
(付記2)前記差分が基準値よりも小さい場合、前記問い返しの実行を行い、前記差分が基準値よりも大きい場合、前記問い返しの実行を抑制する、ことを特徴とする付記1に記載の制御方法。
(付記3)前記差分が基準値よりも大きく、かつ、前記第1の類似度が前記第2の類似度よりも大きい場合、前記第1の回答候補を用いて、記憶部に記憶された複数の問い返しの内容の候補のうち、前記質問元への新たな問い返しの内容を選択する、ことを特徴とする付記1又は2に記載の制御方法。
(付記4)発話を受け付け、受け付けた前記発話に質問を表す特定の記号又は特定の文字列が含まれるか否かを判断し、前記発話に前記特定の記号又は前記特定の文字列が含まれると判断した場合に、前記質問を受け付ける、ことを特徴とする付記1から3のいずれか1項に記載の制御方法。
(付記5)発話を受け付け、受け付けた前記発話と、学習対象に基づいて生成された学習済モデルとに基づいて、前記発話が雑談か否かを判断し、前記発話が前記雑談でないと判断した場合に、前記質問を受け付ける、ことを特徴とする付記1から4のいずれか1項に記載の制御方法。
(付記6)前記問い返しの内容には、問い返す順序が規定されている、ことを特徴とする付記1から5のいずれか1項に記載の制御方法。
(付記7)質問を受け付け、前記質問の質問元への問い返しの内容と、前記問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の情報と、受け付けた前記質問との第1の類似度を算出し、前記質問の質問元への前記問い返しの内容と、前記問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の情報と、受け付けた前記質問との第2の類似度を算出し、算出した前記第1の類似度及び前記第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、前記質問元への前記問い返しの実行を行うか否かを制御する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。
(付記8)質問を受け付け、前記質問の質問元への問い返しの内容と、前記問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の情報と、受け付けた前記質問との第1の類似度を算出し、前記質問の質問元への前記問い返しの内容と、前記問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の情報と、受け付けた前記質問との第2の類似度を算出し、算出した前記第1の類似度及び前記第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、前記質問元への前記問い返しの実行を行うか否かを制御する、処理を実行する処理部を備えることを特徴とする情報処理装置。
(付記9)前記処理部は、前記差分が基準値よりも小さい場合、前記問い返しの実行を行い、前記差分が基準値よりも大きい場合、前記問い返しの実行を抑制する、ことを特徴とする付記8に記載の情報処理装置。
(付記10)前記処理部は、前記差分が基準値よりも大きく、かつ、前記第1の類似度が前記第2の類似度よりも大きい場合、前記第1の回答候補を用いて、記憶部に記憶された複数の問い返しの内容の候補のうち、前記質問元への新たな問い返しの内容を選択する、ことを特徴とする付記8又は9に記載の情報処理装置。
(付記11)前記処理部は、発話を受け付け、受け付けた前記発話に質問を表す特定の記号又は特定の文字列が含まれるか否かを判断し、前記発話に前記特定の記号又は前記特定の文字列が含まれると判断した場合に、前記質問を受け付ける、ことを特徴とする付記8から10のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記12)前記処理部は、発話を受け付け、受け付けた前記発話と、学習対象に基づいて生成された学習済モデルとに基づいて、前記発話が雑談か否かを判断し、前記発話が前記雑談でないと判断した場合に、前記質問を受け付ける、ことを特徴とする付記8から11のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記13)前記問い返しの内容には、問い返す順序が規定されている、ことを特徴とする付記8から12のいずれか1項に記載の情報処理装置。
Note that the following notes are further disclosed with respect to the above description.
(Appendix 1) A question is received, and first information including the content of a reply to the question source of the question and a first answer candidate that is a candidate for the content of the reply to the question, and the received question. second information including second answer candidates that are candidates for the content of the reply to the question and the content of the reply to the question, and received calculating a second degree of similarity with the question, and executing the question back to the question source according to whether a difference between the calculated first degree of similarity and the second degree of similarity satisfies a criterion; A control method characterized in that a computer executes processing for controlling whether or not to perform.
(Supplementary Note 2) Control according to
(Appendix 3) When the difference is greater than the reference value and the first degree of similarity is greater than the second degree of similarity, the first answer candidate is used to 3. The control method according to
(Appendix 4) Receiving an utterance, determining whether or not the received utterance includes a specific symbol or a specific character string representing a question, and determining whether the utterance includes the specific symbol or the specific character string 4. The control method according to any one of
(Appendix 5) receiving an utterance, determining whether or not the utterance is chat based on the received utterance and a trained model generated based on a learning object, and determining that the utterance is not chat 5. The control method according to any one of
(Appendix 6) The control method according to any one of
(Appendix 7) A question is received, and first information including the content of a reply to the question source of the question and a first answer candidate that is a candidate for the content of the reply to the question; and the received question. second information including second answer candidates that are candidates for the content of the reply to the question and the content of the reply to the question, and received calculating a second degree of similarity with the question, and executing the question back to the question source according to whether a difference between the calculated first degree of similarity and the second degree of similarity satisfies a criterion; A control program characterized by causing a computer to execute a process that controls whether to perform or not.
(Appendix 8) A question is received, and first information including the content of a reply to the question source of the question and a first answer candidate that is a candidate for the content of the reply to the question; and the received question. second information including second answer candidates that are candidates for the content of the reply to the question and the content of the reply to the question, and received calculating a second degree of similarity with the question, and executing the question back to the question source according to whether a difference between the calculated first degree of similarity and the second degree of similarity satisfies a criterion; An information processing apparatus, comprising: a processing unit that executes processing for controlling whether or not to perform processing.
(Supplementary note 9) The processing unit executes the question return when the difference is smaller than a reference value, and suppresses execution of the question return when the difference is larger than the reference value. 9. The information processing device according to 8.
(Supplementary note 10) When the difference is greater than the reference value and the first similarity is greater than the second similarity, the processing unit uses the first answer candidate to store the 10. The information processing apparatus according to appendix 8 or 9, wherein a new question-back content to the question source is selected from among a plurality of question-back content candidates stored in the .
(Supplementary Note 11) The processing unit receives an utterance, determines whether the received utterance includes a specific symbol or a specific character string representing a question, and determines whether the utterance includes the specific symbol or the specific character string. 11. The information processing apparatus according to any one of appendices 8 to 10, wherein the question is accepted when it is determined that the character string is included.
(Supplementary Note 12) The processing unit receives an utterance, determines whether the utterance is chat based on the received utterance and a trained model generated based on a learning target, and determines whether the utterance is chat. 12. The information processing apparatus according to any one of appendices 8 to 11, wherein the question is accepted when it is determined that the question is not a chat.
(Appendix 13) The information processing apparatus according to any one of Appendices 8 to 12, characterized in that the content of the inquiry is stipulated in the order of the inquiry.
ST 対話システム
100 ユーザ端末
200 対話サーバ
210 通信部
220 処理部
251 制御部
252 算出部
230 記憶部
300 管理サーバ
Claims (8)
前記質問の質問元への問い返しの内容と前記問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の情報と、受け付けた前記質問と、の類似度である第1の類似度を算出し、
前記質問の質問元への前記問い返しの内容と前記問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の情報と、受け付けた前記質問と、の類似度である第2の類似度を算出し、
算出した前記第1の類似度及び前記第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、前記質問元への前記問い返しの実行を行うか否かを制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。 take questions,
A first information that includes the content of the question back to the question source of the question and a first answer candidate that is a candidate for the content of the answer to the question, and the first information that is the degree of similarity between the received question and the first information. Calculate the similarity of
A degree of similarity between the received question and second information including the content of the reply to the question source of the question and a second answer candidate that is a candidate for the content of the reply to the question. Calculate the similarity of 2,
Depending on whether the difference between the calculated first degree of similarity and the second degree of similarity satisfies a criterion, controlling whether or not to execute the inquiry back to the question source,
A control method characterized in that the processing is executed by a computer.
ことを特徴とする請求項1に記載の制御方法。 If the difference is smaller than a reference value, the execution of the inquiry is performed, and if the difference is larger than the reference value, the execution of the inquiry is suppressed.
2. The control method according to claim 1, characterized by:
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の制御方法。 When the difference is greater than the reference value and the first degree of similarity is greater than the second degree of similarity, the content of a plurality of questions and answers stored in a storage unit using the first answer candidate. select the contents of a new question back to the question source from among the candidates of
3. The control method according to claim 1 or 2, characterized in that:
受け付けた前記発話に質問を表す特定の記号又は特定の文字列が含まれるか否かを判断し、
前記発話に前記特定の記号又は前記特定の文字列が含まれると判断した場合に、前記質問を受け付ける、
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の制御方法。 accept utterances,
Determining whether the received utterance contains a specific symbol or a specific character string representing a question,
Accepting the question when it is determined that the specific symbol or the specific character string is included in the utterance;
4. The control method according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:
受け付けた前記発話と、学習対象に基づいて生成された学習済モデルとに基づいて、前記発話が雑談か否かを判断し、
前記発話が前記雑談でないと判断した場合に、前記質問を受け付ける、
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の制御方法。 accept utterances,
Determining whether the utterance is chat based on the received utterance and a trained model generated based on the learning target,
Accepting the question when it is determined that the utterance is not the chat;
5. The control method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that:
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の制御方法。 In the content of the inquiry, the order of inquiry is stipulated,
The control method according to any one of claims 1 to 5, characterized in that:
前記質問の質問元への問い返しの内容と前記問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の情報と、受け付けた前記質問と、の類似度である第1の類似度を算出し、
前記質問の質問元への前記問い返しの内容と前記問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の情報と、受け付けた前記質問と、の類似度である第2の類似度を算出し、
算出した前記第1の類似度及び前記第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、前記質問元への前記問い返しの実行を行うか否かを制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。 take questions,
A first information that includes the content of the question back to the question source of the question and a first answer candidate that is a candidate for the content of the answer to the question, and the first information that is the degree of similarity between the received question and the first information. Calculate the similarity of
A degree of similarity between the received question and second information including the content of the reply to the question source of the question and a second answer candidate that is a candidate for the content of the reply to the question. Calculate the similarity of 2,
Depending on whether the difference between the calculated first degree of similarity and the second degree of similarity satisfies a criterion, controlling whether or not to execute the inquiry back to the question source,
A control program that causes a computer to execute processing.
前記質問の質問元への問い返しの内容と前記問い返しへの回答の内容の候補である第1の回答候補とを含む第1の情報と、受け付けた前記質問と、の類似度である第1の類似度を算出し、
前記質問の質問元への前記問い返しの内容と前記問い返しへの回答の内容の候補である第2の回答候補とを含む第2の情報と、受け付けた前記質問と、の類似度である第2の類似度を算出し、
算出した前記第1の類似度及び前記第2の類似度の差分が基準を満たすか否かに応じて、前記質問元への前記問い返しの実行を行うか否かを制御する、
処理を実行する処理部を備えることを特徴とする情報処理装置。 take questions,
A first information that includes the content of the question back to the question source of the question and a first answer candidate that is a candidate for the content of the answer to the question, and the first information that is the degree of similarity between the received question and the first information. Calculate the similarity of
A degree of similarity between the received question and second information including the content of the reply to the question source of the question and a second answer candidate that is a candidate for the content of the reply to the question. Calculate the similarity of 2,
Depending on whether the difference between the calculated first degree of similarity and the second degree of similarity satisfies a criterion, controlling whether or not to execute the inquiry back to the question source,
An information processing apparatus comprising a processing unit that executes processing.
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US20150039536A1 (en) | 2013-08-01 | 2015-02-05 | International Business Machines Corporation | Clarification of Submitted Questions in a Question and Answer System |
WO2017200078A1 (en) | 2016-05-20 | 2017-11-23 | 日本電信電話株式会社 | Dialog method, dialog system, dialog device, and program |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150039536A1 (en) | 2013-08-01 | 2015-02-05 | International Business Machines Corporation | Clarification of Submitted Questions in a Question and Answer System |
WO2017200078A1 (en) | 2016-05-20 | 2017-11-23 | 日本電信電話株式会社 | Dialog method, dialog system, dialog device, and program |
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