JP7187957B2 - Control method, control program, and information processing device - Google Patents

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JP7187957B2 JP2018190764A JP2018190764A JP7187957B2 JP 7187957 B2 JP7187957 B2 JP 7187957B2 JP 2018190764 A JP2018190764 A JP 2018190764A JP 2018190764 A JP2018190764 A JP 2018190764A JP 7187957 B2 JP7187957 B2 JP 7187957B2
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Description

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 Patent Document 1, for example).

国際公開第2017/200078号WO2017/200078

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.

図1は対話システムの一例を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining an example of a dialogue system. 図2は対話サーバのハードウェア構成の一例である。FIG. 2 shows an example of the hardware configuration of the dialog server. 図3は対話サーバ及び管理サーバのブロック図の一例である。FIG. 3 is an example of a block diagram of a dialogue server and a management server. 図4は学習部の学習処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flow chart showing an example of learning processing of the learning unit. 図5(a)はインシデント記憶部の一例である。図5(b)は学習済モデルの一例である。FIG. 5(a) is an example of the incident storage unit. FIG. 5(b) is an example of a trained model. 図6はAPI管理部及びAI部の対話処理の一例を示すフローチャート(その1)である。FIG. 6 is a flowchart (part 1) showing an example of interactive processing between an API management unit and an AI unit. 図7はAPI管理部及びAI部の対話処理の一例を示すフローチャート(その2)である。FIG. 7 is a flowchart (part 2) showing an example of interaction processing between the API management unit and the AI unit. 図8は抽象質問とその問い返しを含む質問画面の一例である。FIG. 8 is an example of a question screen including an abstract question and its answer. 図9はAPI管理部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。FIG. 9 is a flow chart showing an example of inquiry-back discovery processing of the API management unit. 図10はトークルール記憶部の一例である。FIG. 10 is an example of the talk rule storage unit. 図11(a)は制御の一例を説明するための図である。図11(b)は特定質問とその問い返しを含む質問画面の一例である。FIG. 11A is a diagram for explaining an example of control. FIG. 11(b) is an example of a question screen including a specific question and its reply. 図12(a)及び(b)は制御の他の一例を説明するための図である。FIGS. 12A and 12B are diagrams for explaining another example of control. 図13は雑談と雑談応答を含む質問画面の一例である。FIG. 13 is an example of a question screen including chat and chat response. 図14(a)はマニュアル記憶部の一例である。図14(b)はマニュアル情報を含む質問画面の一例である。FIG. 14(a) is an example of the manual storage unit. FIG. 14(b) is an example of a question screen containing manual information.

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 user terminal 100 , dialog server 200 and management server 300 . The dialogue server 200 is an example of an information processing device. Although FIG. 1 shows a personal computer (PC) as an example of the user terminal 100, it may be a smart device such as a tablet terminal. Note that the components of the dialogue system ST may be changed as appropriate. For example, the components of the dialogue system ST may be the user terminal 100 and the dialogue server 200 . Also, the components of the dialogue system ST may be the dialogue server 200 and the management server 300 .

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。 User terminal 100 includes input device 110 , display device 120 , and control device 130 . Both the input device 110 and the display device 120 are connected to the control device 130 . When a user using the dialogue system ST operates the input device 110, the control device 130 controls the display content of the display device 120 based on information corresponding to the content of the operation. For example, when the user operates the input device 110 to access the dialogue server 200 , the control device 130 displays the question screen SC on the display device 120 .

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 input device 110 to input characters, numbers, symbols, etc. in the input fields in the question screen SC, the control device 130 enters the operation contents in the input fields. Display appropriate letters, numbers, symbols, etc. When the user operates the input device 110 to press the send button in the question screen SC, the control device 130 treats the characters, numbers, symbols, etc. in the input fields as user's utterance information (hereinafter simply referred to as utterance). Send to the dialogue server 200 .

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。 User terminal 100 and dialogue server 200 are connected to each other via communication network NW. The communication network NW is, for example, a Local Area Network (LAN). In this embodiment, the operation mode of the interaction server 200 will be described as on-premise. Upon receiving the speech transmitted from the user terminal 100, the dialogue server 200 determines the contents of the speech. When the dialog server 200 determines that the utterance is a question, it replies to the user terminal 100 which is the source of the question. When the dialogue server 200 determines that the utterance is a chat, it returns a chat response to the chat to the user terminal 100 that is the source of the chat. In this way, the dialogue server 200 returns questions and chat responses in response to user's utterances. Therefore, the dialogue server 200 may be called a chatbot. Chatbot is a coined word that combines chat and robot.

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 management server 300 is connected to the dialogue server 200 . The dialog server 200 and management server 300 are directly connected by a communication cable CBL. Note that the interaction server 200 and the management server 300 may be indirectly connected via the communication network NW. Thus, the management server 300 is also operated on-premise. The management server 300 manages incidents for an information processing system (not shown). Specifically, the management server 300 manages trouble reports, requests, inquiries, etc. to the information processing system as incidents. The dialogue server 200 learns incidents managed by the management server 300 as learning targets, and generates and manages a learned model. The dialog server 200 uses the trained model to determine whether the utterance is chat. As described above, the operation mode of the dialog server 200 and the management server 300 is described as on-premise, but the operation mode of the dialog server 200 and the management server 300 may be cloud. In this case, the Internet may be used as the communication network NW.

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 interaction server 200 will be described with reference to FIG. Since the control device 130 and the management server 300 described above have the same hardware configuration as the dialogue server 200, the description thereof will be omitted.

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 dialogue server 200. As shown in FIG. As shown in FIG. 2, the dialogue server 200 includes at least a central processing unit (CPU) 200A as a hardware processor, a random access memory (RAM) 200B, a read only memory (ROM) 200C, and a network I/F (interface). 200D included. The dialog server 200 may include at least one of a hard disk drive (HDD) 200E, an input I/F 200F, an output I/F 200G, an input/output I/F 200H, and a drive device 200I, as required. The CPU 200A to the drive device 200I are interconnected by an internal bus 200J. That is, the dialogue server 200 can be implemented by a computer. A Micro Processing Unit (MPU) may be used as a hardware processor instead of the CPU 200A.

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 input device 710 is connected to the input I/F 200F. The input device 710 includes, for example, a keyboard and a mouse. Note that the input device 110 described above is similar to the input device 710 . A display device 720 is connected to the output I/F 200G. The display device 720 is, for example, a liquid crystal display. Note that the display device 120 described above is similar to the display device 720 . A semiconductor memory 730 is connected to the input/output I/F 200H. Examples of the semiconductor memory 730 include Universal Serial Bus (USB) memory and flash memory. The input/output I/F 200H reads programs and data stored in the semiconductor memory 730 . The input I/F 200F and the input/output I/F 200H are provided with USB ports, for example. The output I/F 200G has, for example, a display port.

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/F 200D has, for example, a LAN port and a communication circuit. Network I/F 200D is connected to communication network NW.

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 ROM 200C and HDD 200E are temporarily stored in the RAM 200B described above by the CPU 200A. The program recorded on the portable recording medium 740 is temporarily stored in the RAM 200B by the CPU 200A. By executing the stored programs, the CPU 200A implements various functions described later, and also executes various processes described later. Note that the program may be in accordance with the flow chart described later.

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 interaction server 200 and the management server 300 will be described with reference to FIG.

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 dialogue server 200 and the management server 300. As shown in FIG. FIG. 3 shows main functions of the interaction server 200 and the management server 300 . As shown in FIG. 3, the dialogue server 200 includes a communication section 210, a processing section 220, and a storage section 230 as components. The communication unit 210 can be implemented by the network I/F 200D described above. The processing unit 220 can be realized by the above-described CPU 200A and RAM 200B. Storage unit 230 can be realized by HDD 200E described above. The communication unit 210 and processing unit 220 are functionally connected to each other. The processing unit 220 and the storage unit 230 are functionally connected to each other.

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 processing unit 220 includes an API management unit 221 that manages and provides an application programming interface (API) and an AI unit 222 that provides an artificial intelligence (AI) function. The API manager 221 includes a controller 251, a calculator 252, and a talk manager 253 as components. The AI unit 222 includes a learning unit 261, a learned model storage unit 262, and a chat determination unit 263 as components. On the other hand, the storage section 230 includes a talk rule storage section 231 and a manual storage section 232 as components. The control unit 251 cooperates with the talk rule storage unit 231, the manual storage unit 232, the calculation unit 252, the talk management unit 253, and the chat determination unit 263 to execute various processes.

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 control unit 251 acquires and accepts an utterance received by the communication unit 210 from the user terminal 100 via the communication network NW. Upon receiving an utterance, control unit 251 determines whether or not the received utterance is a question. If the utterance is not a question, control unit 251 outputs the received utterance to chat determination unit 263 . Chat determination unit 263 determines whether or not the utterance is chat based on the learned model stored in learned model storage unit 262 , and outputs the result to control unit 251 . Control unit 251 determines the type of speech based on the result output from chat determination unit 263 . For example, if the chat determination unit 263 outputs a positive result, the control unit 251 returns a chat response. Conversely, when chat determination unit 263 outputs a negative result, control unit 251 processes the utterance as a question.

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 control unit 251 receives a question, the calculation unit 252 generates first specific talk information including the content of the question back to the question source and the first answer candidates that are candidates for the content of the response to the question. , to calculate a first degree of similarity with the received question. Similarly, the calculation unit 252 calculates the second specific talk information including the content of the question back to the question source of the question and the second answer candidates that are candidates for the content of the answer to the question, and the received question. A second degree of similarity is calculated. The first answer candidate and the second answer candidate are different. When the calculation unit 252 calculates the first similarity and the second similarity, the control unit 251 determines whether the difference between the first similarity and the second similarity calculated by the calculation unit 252 satisfies the criteria. Accordingly, it controls whether or not to execute the inquiry back to the question source. Details of the functions realized by each component of the API management unit 221 including the control unit 251 and each component of the AI unit 222 including the chat determination unit 263 will be described in detail when the operation of the dialogue server 200 is described. Describe.

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。 Management server 300 includes incident storage unit 310 . Incident storage unit 310 can be realized by HDD 200E described above. Note that the incident storage unit 310 may be included in the storage unit 230 described above. Conversely, at least one of the talk rule storage unit 231 and manual storage unit 232 described above may be included in the management server 300 .

以下、対話サーバ200の動作について説明する。 The operation of the dialogue server 200 will be described below.

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 learning section 261. As shown in FIG. FIG. 5A is an example of the incident storage unit 310. FIG. FIG. 5(b) is an example of a trained model. The learning unit 261 executes learning processing before the user terminal 100 transmits an utterance. The learning unit 261 may dynamically execute the learning process based on the set time, or may execute the learning process based on an operation to activate the learning process.

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 learning unit 261 acquires incident information (step S101). Here, as shown in FIG. 5A, the incident storage unit 310 stores a plurality of pieces of incident information. Each piece of incident information includes an incident ID (denoted as INC ID in FIG. 5A) and an incident as components. The incident ID is identification information that identifies the incident. Incidents are, as described above, trouble reports, requests, inquiries, etc. to the information processing system (not shown). For example, the incident storage unit 310 stores incident information including inquiries about management software α as incidents. The incident storage unit 310 stores incident information including trouble reports regarding the management software β as incidents. The learning unit 261 accesses the incident storage unit 310 and acquires multiple pieces of incident information from the incident storage unit 310 .

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 learning unit 261 learns incident information (step S102). More specifically, the learning unit 261 learns incident information by unsupervised learning, which is one of machine learning, and generates a learned model. One-Class Support Vector Machine (OCSVM) will be described as an example of unsupervised learning, but it is not limited to OCSVM, and a known non-hierarchical method such as the k-means method may be employed. As the learning unit 261 learns the incident information, the learning unit 261 generates a learned model as shown in FIG. 5(b). In the learned model, a set of feature points D1 representing incidents of management software α is surrounded by a boundary B1. A set of feature points D2 representing incidents of management software β is surrounded by a boundary B2. Therefore, if there is a feature point Dp that does not belong to either the inside of the boundary B1 or the inside of the boundary B2, the feature point Dp does not correspond to either the incident of the management software α or the incident of the management software β. can be determined to represent

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 learning unit 261 saves the learned model (step S103). The learning unit 261 stores the learned model in the learned model storage unit 262 . Thereby, the learned model storage unit 262 stores the learned model. Therefore, when receiving an utterance output from the control unit 251, the chat determination unit 263 can use the learned model stored in the learned model storage unit 262 to determine whether or not the utterance is a chat.

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 API management unit 221 and the AI unit 222. As shown in FIG. FIG. 7 is a flowchart (No. 2) showing an example of interaction processing between the API management unit 221 and the AI unit 222 . 6 and 7 are continued by corresponding letters "A", "B" and "C".

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 control unit 251 receives an utterance (step S201). More specifically, control unit 251 accepts an utterance received by communication unit 210 . After the processing of step S201 is completed, the control unit 251 checks the dialogue state (step S202) and determines whether or not it is before dialogue (step S203). The control unit 251 manages the state of dialogue with the user terminal 100, and if the control unit 251 receives an utterance while the state of dialogue indicates a state before dialogue, the control unit 251 determines that the state is before dialogue. (Step S203: YES).

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 control unit 251 determines that it is before the dialogue, the control unit 251 switches the dialogue state from the state before the dialogue to the state during the dialogue, and determines whether or not the utterance is a question (step S204). Here, the questions are broadly divided into two types of questions. For example, a question such as "Can I ask you something?" is a question that does not specifically specify the target of the question. Such questions are hereinafter referred to as abstract questions. On the other hand, the question "Please tell me about the installation of the management software α." is a question specifically specifying the subject of the question. Such questions are hereinafter referred to as specific questions. In addition, depending on the utterance, there is also a case of chatting such as "It's hot and humid today." The control unit 251 analyzes the received utterance by morphological analysis. For example, if the utterance contains a specific symbol such as "?" The unit 251 determines that the utterance is a question (step S204: YES). Conversely, if the speech does not include such a specific symbol or a specific character string, the control unit 251 determines that the speech is not a question (step S204: NO). Even if the control unit 251 determines that the utterance is not a question, it does not determine that the utterance is chatting at this stage, and reserves the judgment.

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 control unit 251 determines that the utterance is a question, the API management unit 221 executes inquiry-back discovery processing (step S205). Although the details will be described later, the return inquiry discovery process is a process of specifying a return inquiry corresponding to a question. When the API management unit 221 identifies the reply to the question corresponding to the question, the communication unit 210 returns the reply to the inquiry identified by the API management unit 221 to the user terminal 100 (step S206).

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 control device 130 receives the reply from the dialogue server 200, the control device 130 displays on the display device 120 the question screen SC including the contents of the reply and the talk information having a plurality of answer candidates for the reply. Thereby, as shown in FIG. 8, the display device 120 displays the question screen SC. The question screen SC includes talk information, an input field BX for inputting speech, and a send button BT for sending speech by pressing the pointer Pt. In the question screen SC shown in FIG. 8, the content of the question in response to the user's abstract question "What is your product?" It is shown.

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 API management unit 221 . In the process of step S204 shown in FIG. 6, when the control unit 251 determines that the utterance is a question, the control unit 251 accepts the question (step S301). Upon receiving a question, control unit 251 determines whether or not an answer candidate has been found from the question (step S302). Answer candidates are predetermined. Answer candidates include character strings corresponding to the content of the inquiry, such as "management software α", "management software β", and "installation". Therefore, in the case of the abstract question described above, since these character strings do not exist in the utterance, the control unit 251 determines that no answer candidates have been found (step S302: NO). Conversely, in the case of the above-described specific question, since these character strings appear in the utterance, the control unit 251 determines that answer candidates have been found (step S302: YES).

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 control unit 251 determines that no answer candidate has been found, the control unit 251 specifies the first question-back (step S303). More specifically, the control unit 251 refers to the talk rule storage unit 231 to identify the first question-back. As shown in FIG. 10, the talk rule storage unit 231 stores a plurality of pieces of talk information 10, 20, 30, 35, 40, 50, 55 that define the order of questions and answers. In FIG. 10, the order of questions is defined by the character string "Q1" included in the talk information 10, the character string "Q2" included in the talk information 20, and the like. Therefore, in this embodiment, the talk information 10 containing the content of the inquiry "What is your product?" corresponds to the first inquiry.

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 control unit 251 identifies the first return question, the control unit 251 executes the return question (step S304) and terminates the return inquiry process. Accordingly, the communication unit 210 executes the process of step S206 (see FIG. 6), and the control device 130 displays the question screen SC shown in FIG.

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 control unit 251 determines that an answer candidate has been found, the control unit 251 identifies the corresponding question-back (step S305). More specifically, the control unit 251 refers to the talk rule storage unit 231 to specify the question-back corresponding to the found answer candidate. For example, if the specific question includes answer candidates such as "management software α" and "installation", the query corresponding to these answer candidates is specified. Therefore, referring to the talk rule storage unit 231 shown in FIG. 10, the control unit 251 identifies the talk information 10 including the content of the return inquiry "What is your product?" as the corresponding return inquiry. In addition, the control unit 251 identifies the talk information 40 including the content of the reply "What is the operation?" as the corresponding reply. Furthermore, the control unit 251 identifies the talk information 50, 55 including the content of the inquiry "What is the detailed operation?" as the corresponding inquiry.

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 calculation unit 252 calculates a plurality of degrees of similarity (step S306). More specifically, as shown in FIG. 11(a), the calculation unit 252 calculates the first specific talk information 11 including the specified return question and the first answer candidate to the return question, and the first Calculate the similarity. In the present embodiment, since the first answer candidate “management software α” to the specified return question and the character string “management software α” included in the specific question are common, the calculation unit 252 calculates the similarity “0.3”, for example. is calculated as the first degree of similarity. Similarly, the calculation unit 252 calculates a second degree of similarity between the second specific talk information 12 including the specified return question and second answer candidates to the return question and the specific question. In the present embodiment, since the second answer candidate “management software β” to the specified return question and the character string “management software α” included in the specific question are not common, the calculation unit 252 calculates the degree of similarity “0”, for example. 2 similarity. Note that the calculation unit 252 calculates the first similarity and the second similarity using at least one of the cosine similarity, the Jaccard coefficient, and the Dice coefficient.

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 calculation unit 252 calculates the first similarity between the first specific talk information 41 including the specified return question and the first answer candidate to the return question and the first similarity to the specific question. Calculate In the present embodiment, the first answer candidate “install” to the specified return question and the character string “install” included in the specific question are common. Calculated as similarity. Similarly, the calculation unit 252 calculates a second degree of similarity between the second specific talk information 42 including the specified return question and second answer candidates to the return question and the specific question. In the present embodiment, since the second answer candidate “setting” for the specified question-back and the character string “install” included in the specific question are not common, the calculation unit 252 may set the similarity “0” to the second similarity Calculate as Further, as shown in FIG. 12(b), the calculation unit 252 calculates the first similarity between the first specific talk information 51 including the specified return question and the first answer candidate to the return question and the first similarity to the specific question. Calculate In the present embodiment, since the first answer candidate to the specified return question "installation on the operation server" and the character string "installation" included in the specific question are common, the calculation unit 252 calculates the degree of similarity "0.22", for example. is calculated as the first degree of similarity. Similarly, the calculation unit 252 calculates a second degree of similarity between the second specific talk information 52 including the specified return question and second answer candidates to the return question and the specific question. In the present embodiment, since the second answer candidate to the specified question is "installation on mail server" and the character string "installation" included in the specific question is common, the calculation unit 252 calculates the degree of similarity "0.23", for example. is calculated as the second degree of similarity. Note that the character string "install" is omitted from the first answer candidate and the second answer candidate shown in FIG. 12(b). As described above, the calculation unit 252 calculates the first degree of similarity and the second degree of similarity for a plurality of pieces of talk information 10, 40, and 50. Calculate to In this way, the calculation unit 252 calculates the first similarity and the second similarity for each specified return question. If there is a third answer candidate, the calculation unit 252 also calculates a third similarity using the same technique.

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 calculation unit 252 calculates the difference obtained by subtracting the smaller one of the first similarity and the second similarity from the larger one of the first similarity and the second similarity. (Step S307). Therefore, as shown in FIG. 11A, in the case of the first similarity having a similarity of "0.3" and the second similarity having a similarity of "0", the calculation unit 252 calculates the difference as "0.3". 3” is calculated. The case of FIG. 12(a) is similar to the case of FIG. 11(a). On the other hand, as shown in FIG. 12B, when the first similarity is "0.22" and the second similarity is "0.23", the calculation unit 252 calculates the difference " 0.01" is calculated.

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 control unit 251 then determines whether or not the difference is greater than the reference value (step S308). In other words, the processing of step S308 is such that the control unit 251 determines whether or not the difference satisfies the criterion. The reference value may be appropriately determined depending on the design. In this embodiment, the reference value "0.1" is adopted. Therefore, since the difference "0.3" is larger than the reference value "0.1", the control unit 251 determines that the difference is larger than the reference value (step S308: YES). Conversely, since the difference "0.01" is smaller than the reference value "0.1", the control unit 251 determines that the difference is smaller than the reference value (step S308: NO).

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 control unit 251 determines that the difference is larger than the reference value, the talk management unit 253 selects the larger degree of similarity between the first similarity degree and the second similarity degree from which the difference “0.3” is calculated. The specific talk information corresponding to the person is managed (step S309). Therefore, in the case of the first specific talk information 11 and the second specific talk information 12 shown in FIG. 11(a), the talk management unit 253 manages the first specific talk information 11 shown in FIG. 11(a). . Similarly, for the first specific talk information 41 and the second specific talk information 42 shown in FIG. 12(a), the talk manager 253 manages the first specific talk information 41 shown in FIG. 12(a). do. That is, the talk management unit 253 manages the information including the content of the question that is presumed to require no answer from the user based on the specific question as a skip target of the question. When the talk management unit 253 manages the skip target, the control unit 251 selects the next talk information of the skip target, which is earlier in the order, as the return target of the inquiry. That is, when the talk management unit 253 manages the first specific talk information 11 shown in FIG. 11(a) and the first specific talk information 41 shown in FIG. 12(a) as skip targets, the control unit 251 The talk information 20 (see FIG. 10) containing "Q2" is selected as a reply target of the inquiry.

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 control unit 251 then determines the magnitudes of the first similarity and the second similarity (step S310). When the control unit 251 determines that the first degree of similarity is greater than the second degree of similarity (step S310: YES), it selects new talk information using the first answer candidates (step S311). More specifically, the control unit 251 refers to the talk rule storage unit 231, and selects the talk information transitioned in the case of the first answer candidate as new talk information for the user who is the question source. Therefore, in the case of the first answer candidate "management software α", the control section 251 selects the talk information 30 including the character string "Q3" regarding the version of the first answer candidate "management software α". When the process of step S311 is completed, the control unit 251 ends the inquiry-back discovery process.

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 control unit 251 executes the process of step S206 (see FIG. 6), the control device 130 displays the question screen SC shown in FIG. 11B on the display device 120. FIG. That is, when the user inputs a specific question on the question screen SC, the appearance of the talk information 10 including the character string "Q1" is suppressed and the content of the talk information 20 including the character string "Q2" is displayed on the question screen SC. Appear. That is, the dialogue server 200 determines that the answer to the talk information 10 containing the character string "Q1" has been obtained from the content of the specific question, and requests the user to answer the talk information 20 containing the character string "Q2".

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 control unit 251 determines that the second degree of similarity is greater than the first degree of similarity (step S310: NO), it selects new talk information using the second answer candidate (step S312). . More specifically, the control unit 251 refers to the talk rule storage unit 231 and selects the talk information to which the second answer candidate transitions as new talk information for the user who is the question source. Therefore, in the case of the second answer candidate "management software β", the control unit 251 selects talk information containing the character string "Q3" regarding the version of the second answer candidate "management software β". When the processing of step S312 is completed, the control unit 251 terminates the query return discovery processing.

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 control unit 251 determines in the process of step S308 that the difference is smaller than the reference value, the control unit 251 executes the process of step S304. That is, as shown in FIG. 12(b), it is impossible to narrow down clear answer candidates from the specific question to the content of the question return of the character string "Q5". to end the inquiry-back discovery process.

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 control unit 251 determines that the utterance is not a question, the chat determination unit 263 determines whether or not the utterance is a chat (step S207). More specifically, when chat determination unit 263 receives an utterance output from control unit 251, it determines whether or not the received utterance is chat based on the learned model. For example, if the feature point corresponding to the utterance does not belong to either the inside of the boundary B1 or the inside of the boundary B2 (see FIG. 5(b)), it is determined that the received utterance is chat (step S207: YES), Output a positive result. As a result, the control unit 251 returns a chat response (step S208). Therefore, as shown in FIG. 13, the display device 120 displays a question screen SC including a chat response to the user's chat, "It's hot today, isn't it raining?"

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 chat determination unit 263 determines that the received utterance is not chat (step S207: NO), it outputs a negative result. As a result, the API management unit 221 executes inquiry-back discovery processing (step S209). For example, when the content of the utterance is "Management software α is easy to use", even if there is a high possibility that it corresponds to chatting, the content includes "Management software α". feature points may belong inside the boundary B1. In such a case, the API management unit 221 executes inquiry-back discovery processing, and the control unit 251 accepts this content as a question and executes subsequent processing.

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 control unit 251 receives an utterance while the dialogue state indicates a state indicating that the dialogue is in progress, the control unit 251 determines that the dialogue is in progress (step S203: NO). ). In this case, as shown in FIG. 7, the control unit 251 determines whether the utterance is a number (step S301). For example, as shown in FIG. 11(b), when the control unit 251 determines that the utterance is numeric (step S301: YES), it refers to the talk rule storage unit 231 to determine whether or not there is the next question. is determined (step S302). In this embodiment, as shown in FIG. 10, talk information 20 containing the character string "Q2" asking about the operating system (OS) is stored next to talk information 30 containing the character string "Q3". Therefore, the control unit 251 determines that there is the next question (step S302: YES), and transitions to the next question (step S303). Then, the control unit 251 identifies the current query (step S304), and executes the process of step S206. As a result, control device 130 displays talk information 30 including the character string “Q3” on display device 120 .

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 control unit 251 determines that the utterance is not a number (step S301: NO), it executes the process of step S304. That is, in the present embodiment, when an utterance other than a number is entered in the entry field BX and sent, the same question is repeatedly asked. That is, in the case shown in FIG. 8, the control device 130 displays the talk information 10 including the character string "Q1" on the display device 120 again.

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 control unit 251 determines that there is no next question (step S302: NO), or when the process of step S209 shown in FIG. 6 is completed, the control unit 251 searches manual information ( step S210). That is, in this embodiment, when the control unit 251 refers to the talk rule storage unit 231 and confirms that there is no talk information following the talk information 50 containing the character string "Q5", the control unit 251 searches manual information. .

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 control unit 251 refers to the manual storage unit 232 to search for manual information. The manual storage unit 232 stores a plurality of pieces of manual information with different manual titles, as shown in FIG. 14(a). The control unit 251 refers to the manual storage unit 232 and searches for manual information corresponding to the official answer specified by the utterance transmitted from the control device 130 and the answer to the specific talk information managed by the talk management unit 253. to identify. When the process of step S210 is completed, the control unit 251 returns the specified manual information (step S211), and ends the process. Thereby, as shown in FIG. 14B, the control device 130 displays the question screen SC including the manual information on the display device 120. FIG. When the user specifies the manual title he/she is looking for from among the manual titles included in the question screen SC and designates it, the control device 130 displays the operation manual associated with the specified manual title on the display device 120. do.

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 interaction server 200 includes the processing unit 220 . In particular, the processing unit 220 includes an API management unit 221 , a control unit 251 and a calculation unit 252 . Control unit 251 accepts questions. The calculation unit 252 calculates the first specific talk information including the content of the reply to the question source of the question and the first answer candidate that is a candidate of the content of the reply to the question, and the first similarity of the received question. Calculate degrees. In addition, the second similarity between the second specific talk information including the content of the reply to the question source of the question and the second answer candidate that is the candidate of the content of the reply to the question and the second similarity with the received question is calculated. calculate. The control unit 251 controls whether or not to answer the question, depending on whether the difference between the first degree of similarity and the second degree of similarity calculated by the calculation unit 252 satisfies a criterion. As a result, it is possible to suppress the execution of question-backing that has a low relationship with the intention of the question.

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 Supplementary Note 1, characterized in that when the difference is smaller than a reference value, the execution of the inquiry is performed, and when the difference is larger than the reference value, the execution of the inquiry is suppressed. Method.
(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 1 or 2, further comprising: selecting content of a new question-back to the question source from candidates of content of the question-back.
(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 appendices 1 to 3, wherein the question is accepted when it is determined that
(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 appendices 1 to 4, wherein the question is received when the
(Appendix 6) The control method according to any one of Appendices 1 to 5, characterized in that the content of the inquiry is stipulated in the order of the inquiry.
(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
ST dialogue system 100 user terminal 200 dialogue server 210 communication unit 220 processing unit 251 control unit 252 calculation unit 230 storage unit 300 management server

Claims (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.
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:
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:
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:
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:
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:
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.
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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