JP7214719B2 - 質問と要求とを自律エージェントが区別できるようにすること - Google Patents
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Description
本願は、2017年9月28日に出願された米国仮出願第62/564,868号の利益を主張するものであり、そのすべての記載内容を引用により本明細書に援用する。
本開示は、全体的に、言語学に関する。より具体的には、本開示は、発話を質問または自律エージェントに操作を実行させる要求として分類するための言語学を利用することに関する。
なし
自律エージェントを利用して、様々なユーザの質問に対処することができる。たとえば、自律エージェントは、「what are the fees associated with a checking account(当座預金に関連する手数料はいくらですか)」など、情報の要求をユーザから受け付ける。次に、ユーザは、「please open a new bank account for me(新しい銀行口座を開設してください)」と要求する可能性がある。
一般に、本発明のシステム、装置、および方法は、テキスト分類に関する。一態様において、システムは、言語エンジンと、ルールエンジンとを備える。言語エンジンは、少なくとも1つの単語を含む発話にアクセスするように構成される。言語エンジンは、さらに、この発話の解析木を生成するように構成される。解析木は、品詞を含む少なくとも1つの非終端ノードと、種類を含む少なくとも1つの終端ノードとを含む。各終端ノードは、発話の単語または句を表す。言語エンジンは、さらに、解析木に1つ以上の品詞を含む1つ以上の言語テンプレートを適用するように構成される。ルールエンジンは、言語エンジンから取得される1つ以上の照合結果を生成し、ルールを適用することによってテキストの分類を判断するように構成される。ルールは、言語テンプレート照合を判断することに応答して、発話を要求として分類することを含む。ルールは、発話が最初の単語として命令形動詞を含むと判断することに応答して、発話を要求として分類することをさらに含む。ルールは、さらに、発話に1つ以上の定義済みの要求キーワードを確認することに応答して、発話を要求として分類することを含む。ルールは、さらに、発話に1つ以上の定義済みの質問キーワードを確認することに応答して、発話を質問として分類することを含む。システムは、さらに、分類に基づいて、メッセージをユーザデバイスに送るまたは外部装置の構成を調整するように構成される。
一態様において、ルールは、発話が最初の単語の位置に質問接頭辞を含んでいると判断することに応答して、発話を質問として分類することをさらに含む。
一態様において、ルールは、発話が最後の単語の位置に要求の接尾辞を含んでいると判断することに応答して、発話を要求として分類することをさらに含む。
上記方法は、有形のコンピュータ読み取り可能な媒体上で実行され得る、および/または、コンピュータプロセッサおよび付属のメモリ内で動作し得る。
本明細書に開示の態様は、テキストの分類を向上させることによって、コンピュータで実行される言語学の分野に対する技術改良を提供する。より具体的には、特定の態様は、言語学を用いて、テキストが質問であるか操作を実行させる要求であるかを判断する。上述したように、自律エージェントについての既存のソリューションでは、質問とトランザクション要求とを区別することができず、これによって、エージェントとユーザとのやり取りが失敗に終わってしまう。
本明細書において使用するとき、「発話」は、口頭または文書など、任意の形式の1つ以上の単語である。発話として、「please turn on the lights(照明を点けてください)」、「what’s the weather?(どんな天気ですか?)」などが挙げられる。
本明細書において使用するとき、「品詞」は、単語の属性を指す。動詞、名詞、名詞句、前置詞などが挙げられる。
自律エージェントの開発者またはベンダーは、両方のクラスのサンプルを含んだ訓練セットを提供することによって、デフォルトの訓練セットまたはルール(すなわち、質問とトランザクション要求との関係)を上書きしてもよい。分類モデル150の再訓練は、使用前またはランタイムに生じ得る。たとえば、新たな発話を受け付けると、分類アプリケーション102は、下記の処理を実行できる。
(2)両方のクラスからのすべてのサンプルを反復処理し、クエリを作成してインスタントインデックスに対する検索を発行する。
分類アプリケーション102の機能を実装するコード例を以下に示す。
// TRANSACTIONALである場合、trueを返し、QUESTIONである場合、falseを返す
// explanationMapが<説明(explanations)を付けた決定(decision)>を格納する
public Boolean isARequestUtteranceKeywordBased(String utteranceOrig, Map<String, Object> explanationMap) {
String utterance = utteranceOrig.toLowerCase();
Boolean matchedWithTrainingSet =
lingRecognizer.matchWithTrainingSet(utteranceOrig);
if (matchedWithTrainingSet != null) {
explanationMap.put("ling_match_recognizer", true);
explanationMap.putAll(lingRecognizer.getExplanationMap());
return matchedWithTrainingSet;
}
List<String> tokens = TextProcessor.fastTokenize(utterance, false);
if (tokens.size() < 2) {
explanationMap.put("analysis is rejected", "single token utterance");
return null;
}
// 前方のストップワードを取り除く
if (tokens.get(0).equals("please") || tokens.get(0).equals("i") || tokens.get(0).equals("we"))
tokens.remove(0);
// ストップ句を取り除く
try {
if (tokens.get(0).equals("this") && (tokens.size() > 2 && tokens.get(1).equals("is")) || (tokens.size() > 2 && tokens.get(2).equals("a"))) {
tokens.remove(0);
tokens.remove(1);
tokens.remove(2);
}
} catch (Exception e) {
}
// パース処理によって動詞を適切に見つけられなかった場合、動詞+動詞接頭辞のルックアップを確認する
if (requestVerbsCached.contains(tokens.get(0))) {
explanationMap.put("check verb + verb prefixes lookup, in case parsing will not find verbs properly. Found leading verb: ", tokens.get(0));
explanationMap.put("reduced sentence for analysis", tokens.toString());
return true;
}
// 最初の単語が(命令形の)動詞であるかどうかを確認する
if (lingRecognizer.isARequestUtteranceKeywordBased(utteranceOrig)) {
explanationMap.put("ling_recognizer", true);
explanationMap.put("why transactional", "leading verb");
explanationMap.putAll(lingRecognizer.getExplanationMap());
return true;
}
// 要求用の接頭辞+動詞
for (String prefix : requestVerbsPrefix) {
if (utterance.startsWith(prefix)) {
String utteranceRemainder = utterance.replace(prefix, "");
List<String> tokensRemainder = TextProcessor.fastTokenize(utteranceRemainder, false);
if (tokensRemainder.isEmpty()) {
explanationMap.put("why transactional", "leading verb");
explanationMap.put("all non-verbs are removed", "remained empty");
return true;
}
if (requestVerbsCached.contains(tokensRemainder.get(0))) {
explanationMap.put("why transactional", "leading verb");
explanationMap.put("leading verb", tokensRemainder.get(0));
return true;
}
}
}
// 要求でない接頭辞
for (String prefix : faqVerbsPrefix) {
if (utterance.startsWith(prefix)) {
explanationMap.put("whyQnA", "QnA prefix");
explanationMap.put("QnA prefix", prefix);
return false;
}
}
// 要求用の接頭辞+動詞
for (String prefix : requestVerbsPrefix) {
if (utterance.startsWith(prefix)) {
explanationMap.put("why transactional", "transactional prefix");
explanationMap.put("transactional prefix", prefix);
return true;
}
}
for (String suffix : this.requestWordSuffix) {
if (utterance.endsWith(suffix)) {
explanationMap.put("why transactional", "transactional suffix");
explanationMap.put("transactional suffix", suffix);
return true;
}
}
explanationMap.put("neither QnA nor Transactional rule fired", "");
return null;
}
// これは、機械学習によって発話を分類するために使う
// TRANSACTIONALである場合、trueを返し、QUESTIONである場合、falseを返す
// explanationMapが<説明(explanations)を付けた決定(decision)>を格納する
public Boolean matchWithTrainingSet(String utterance) {
int count = 0, bestScoreIndex = -1;
double bestScore = 0;
Boolean bestDecision = null;
for (String[] line : nearestNeighborTrainingSet) {
List<List<ParseTreeChunk>> res = matcher.assessRelevanceCache(utterance, line[0]);
double syntacticScore = parseTreeChunkListScorer.getParseTreeChunkListScoreAggregPhraseType(res);
if (syntacticScore > bestScore && syntacticScore > MIN_SCORE_TO_MATCH) {
bestScore = syntacticScore;
try {
bestDecision = Boolean.parseBoolean(line[1]);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
bestScoreIndex = count;
}
count++;
}
explanationMap.put("found decision via matching phrase", bestDecision);
if (!nearestNeighborTrainingSet.isEmpty())
explanationMap.put("found matching phrase", nearestNeighborTrainingSet.get(bestScoreIndex)[0]);
return bestDecision;
}
Claims (14)
- テキストを質問または要求として分類するためのシステムであって、
言語エンジンを備え、前記言語エンジンは、
少なくとも1つの単語を含む発話にアクセスし、
前記発話の解析木を生成するように構成され、前記解析木は、品詞を含む少なくとも1つの終端ノードを含み、各終端ノードは、前記発話の単語または句を表し、前記言語エンジンは、さらに、
前記解析木に1つ以上の品詞を含む1つ以上の言語テンプレートを適用するように構成され、前記システムは、さらに、
前記言語エンジンから取得される1つ以上の照合結果を生成し、ルールを適用することによって前記テキストの分類を判断するように構成されるルールエンジンを備え、前記ルールは、
(i)言語テンプレート照合を判断することに応答して、前記発話を要求として分類することと、
(ii)前記発話が最初の単語として命令形動詞を含むと判断することに応答して、前記発話を要求として分類することと、
(iii)前記発話に1つ以上の定義済みの要求キーワードを確認することに応答して、前記発話を要求として分類することと、
(iv)前記発話に1つ以上の定義済みの質問キーワードを確認することに応答して、前記発話を質問として分類することと、
(v)前記発話が最初の単語の位置に質問接頭辞を含んでいると判断することに応答して、前記発話を質問として分類することとを含み、
前記システムは、さらに、
前記質問接頭辞を前記命令形動詞よりも高優先度に重み付けし、
前記発話が、前記命令形動詞および前記質問接頭辞の両方を含む場合に、前記発話を質問として識別し、
前記分類に基づいて、メッセージをユーザデバイスに送るまたは外部装置の構成を調整するように構成される、システム。 - テキストを質問または要求として分類するためのシステムであって、
言語エンジンを備え、前記言語エンジンは、
少なくとも1つの単語を含む発話にアクセスし、
前記発話の解析木を生成するように構成され、前記解析木は、品詞を含む少なくとも1つの終端ノードを含み、各終端ノードは、前記発話の単語または句を表し、前記言語エンジンは、さらに、
前記解析木に1つ以上の品詞を含む1つ以上の言語テンプレートを適用するように構成され、前記システムは、さらに、
前記言語エンジンから取得される1つ以上の照合結果を生成し、ルールを適用することによって前記テキストの分類を判断するように構成されるルールエンジンを備え、前記ルールは、
(i)言語テンプレート照合を判断することに応答して、前記発話を要求として分類することと、
(ii)前記発話が最初の単語として命令形動詞を含むと判断することに応答して、前記発話を要求として分類することと、
(iii)前記発話に1つ以上の定義済みの要求キーワードを確認することに応答して、前記発話を要求として分類することと、
(iv)前記発話に1つ以上の定義済みの質問キーワードを確認することに応答して、前記発話を質問として分類することとを含み、
前記言語テンプレートは、一人称代名詞および名詞を含み、
前記システムは、さらに、
前記発話が前記一人称代名詞および前記名詞の組み合わせを含むことに基づいて、前記発話を要求に分類し、
前記発話が前記一人称代名詞を含まずに、前記名詞を含むことに基づいて、前記発話を要求に分類せず、
前記分類に基づいて、メッセージをユーザデバイスに送るまたは外部装置の構成を調整するように構成される、システム。 - 前記ルールは、(v)前記発話を質問または要求として識別できないことに応答して、前記発話を不明として分類することをさらに含む、請求項1または2に記載のシステム。
- 1つ以上の定義済みの質問ワードは、内的動詞を含む、請求項1~3のいずれかに記載のシステム。
- 前記ルールは、(v)前記発話が最後の単語の位置に要求の接尾辞を含んでいると判断することに応答して、前記発話を要求として分類することをさらに含む、請求項1~4のいずれかに記載のシステム。
- 前記ルールは、(v)前記発話がトランザクション動詞を含んでいると判断することに応答して、前記発話を要求として分類することをさらに含む、請求項1~5のいずれかに記載のシステム。
- 前記言語エンジンは、前記解析木を決定する前に、前記発話から1つ以上のストップワードを取り除くように構成される、請求項1~6のいずれかに記載のシステム。
- コンピュータによって実行される発話を質問または要求として分類する方法であって、
テキストの発話にアクセスするステップを含み、前記発話は、少なくとも1つの単語を含み、前記方法は、さらに、
前記発話の解析木を生成するステップを含み、前記解析木は、品詞を含む少なくとも1つの終端ノードを含み、各終端ノードは、前記発話の単語を表し、前記方法は、さらに、
(i)前記解析木の最初の終端ノードが命令形動詞を含むと判断することに応答して、前記発話を要求として分類することと、
(ii)前記解析木において、1つ以上の定義済みの質問キーワードを分類することに応答して、前記発話を質問として分類することとを含む動作のセットのうちの1つ以上の動作を実行するステップと、
(iii)前記発話が質問接頭辞を含むと判断することと、前記発話を質問として分類するステップと、
(vi)前記質問接頭辞を前記命令形動詞よりも高優先度に重み付けするステップと、
(v)前記発話が、前記命令形動詞および前記質問接頭辞の両方を含む場合に、前記発話を質問として識別するステップとを含む、方法。 - コンピュータによって実行される発話を質問または要求として分類する方法であって、
テキストの発話にアクセスするステップを含み、前記発話は、少なくとも1つの単語を含み、前記方法は、さらに、
前記発話の解析木を生成するステップを含み、前記解析木は、品詞を含む少なくとも1つの終端ノードを含み、各終端ノードは、前記発話の単語を表し、前記方法は、さらに、
(i)前記解析木の最初の終端ノードが命令形動詞を含むと判断することに応答して、前記発話を要求として分類することと、
(ii)前記解析木において、1つ以上の定義済みの質問キーワードを分類することに応答して、前記発話を質問として分類することとを含む動作のセットのうちの1つ以上の動作を実行するステップと、
(iii)1つ以上の品詞を含む1つ以上の言語テンプレートを前記解析木に適用するステップと、
(iv)言語テンプレート照合を判断することに応答して、前記発話を要求として分類するステップとを含み、
前記品詞は、一人称代名詞、および名詞を含み、
前記方法は、さらに、
(v)前記発話が前記一人称代名詞および前記名詞の組み合わせを含むことに基づいて、前記発話を要求に分類、または、前記発話が前記一人称代名詞を含まずに、前記名詞を含むことに基づいて、前記発話を要求に分類しないステップを含む、方法。 - 前記動作は、前記発話を質問または要求として識別できないことに応答して、前記発話を不明として分類することをさらに含む、請求項8または9に記載の方法。
- 前記動作は、前記発話において1つ以上の定義済みの要求キーワードを分類することに応答して、前記発話を要求として分類することをさらに含む、請求項8~10のいずれかに記載の方法。
- 1つ以上の定義済みの質問ワードは、内的動詞を含む、請求項8~11のいずれかに記載の方法。
- 前記1つ以上の定義済みの要求キーワードは、トランザクション接尾辞またはトランザクション動詞を含む、請求項11に記載の方法。
- 請求項9~13のいずれかに記載の方法のいずれかをコンピュータに実行させるための、プログラム。
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---|---|---|---|---|
US11373632B2 (en) | 2017-05-10 | 2022-06-28 | Oracle International Corporation | Using communicative discourse trees to create a virtual persuasive dialogue |
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US11100144B2 (en) | 2017-06-15 | 2021-08-24 | Oracle International Corporation | Data loss prevention system for cloud security based on document discourse analysis |
US10853574B2 (en) | 2017-09-28 | 2020-12-01 | Oracle International Corporation | Navigating electronic documents using domain discourse trees |
CN111149107B (zh) * | 2017-09-28 | 2023-08-22 | 甲骨文国际公司 | 使自主代理能够区分问题和请求 |
US10832658B2 (en) * | 2017-11-15 | 2020-11-10 | International Business Machines Corporation | Quantized dialog language model for dialog systems |
US11537645B2 (en) | 2018-01-30 | 2022-12-27 | Oracle International Corporation | Building dialogue structure by using communicative discourse trees |
WO2019217722A1 (en) | 2018-05-09 | 2019-11-14 | Oracle International Corporation | Constructing imaginary discourse trees to improve answering convergent questions |
US11455494B2 (en) | 2018-05-30 | 2022-09-27 | Oracle International Corporation | Automated building of expanded datasets for training of autonomous agents |
US11258902B2 (en) | 2018-10-02 | 2022-02-22 | Verint Americas Inc. | Partial automation of text chat conversations |
EP3683745A1 (en) | 2019-01-18 | 2020-07-22 | Verint Americas Inc. | Iva performance dashboard and interactive model and method |
US11467817B2 (en) * | 2019-01-28 | 2022-10-11 | Adobe Inc. | Software component defect prediction using classification models that generate hierarchical component classifications |
KR20210015234A (ko) * | 2019-08-01 | 2021-02-10 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치, 및 그의 음성 명령에 따른 기능이 실행되도록 제어하는 방법 |
US11184298B2 (en) * | 2019-08-28 | 2021-11-23 | International Business Machines Corporation | Methods and systems for improving chatbot intent training by correlating user feedback provided subsequent to a failed response to an initial user intent |
US11741308B2 (en) | 2020-05-14 | 2023-08-29 | Oracle International Corporation | Method and system for constructing data queries from conversational input |
CN112380344B (zh) * | 2020-11-19 | 2023-08-22 | 平安科技(深圳)有限公司 | 文本分类的方法、话题生成的方法、装置、设备及介质 |
CN112395394B (zh) * | 2020-11-27 | 2024-04-26 | 安徽迪科数金科技有限公司 | 短文本语义理解模板检验方法、模板生成方法及装置 |
US11321289B1 (en) * | 2021-06-10 | 2022-05-03 | Prime Research Solutions LLC | Digital screening platform with framework accuracy questions |
US20230025709A1 (en) * | 2021-07-21 | 2023-01-26 | Google Llc | Transferring dialog data from an initially invoked automated assistant to a subsequently invoked automated assistant |
US20230410190A1 (en) * | 2022-06-17 | 2023-12-21 | Truist Bank | User interface experience with different representations of banking functions |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008165718A (ja) | 2007-01-05 | 2008-07-17 | Toyota Central R&D Labs Inc | 意図判定装置、意図判定方法、及びプログラム |
JP2010020420A (ja) | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Omron Corp | 会話文解析方法、会話文解析装置、会話文解析プログラム、および、コンピュータ読取り可能記録媒体 |
JP2015045833A (ja) | 2013-07-31 | 2015-03-12 | 日本電信電話株式会社 | 発話文生成装置とその方法とプログラム |
JP2015225415A (ja) | 2014-05-26 | 2015-12-14 | 日本電信電話株式会社 | 結束性判定装置、モデル学習装置、方法、及びプログラム |
US20160055240A1 (en) | 2014-08-22 | 2016-02-25 | Microsoft Corporation | Orphaned utterance detection system and method |
Family Cites Families (76)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2696853B1 (fr) | 1992-10-12 | 1994-12-23 | Bull Sa | Procédé d'aide à l'optimisation d'une requête d'un système de gestion, de base de données relationnel et procédé d'analyse syntaxique en résultant. |
JPH07160717A (ja) * | 1993-12-13 | 1995-06-23 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 隣接発話間関係認識装置 |
US5715468A (en) * | 1994-09-30 | 1998-02-03 | Budzinski; Robert Lucius | Memory system for storing and retrieving experience and knowledge with natural language |
US8725493B2 (en) | 2004-01-06 | 2014-05-13 | Neuric Llc | Natural language parsing method to provide conceptual flow |
US6112168A (en) | 1997-10-20 | 2000-08-29 | Microsoft Corporation | Automatically recognizing the discourse structure of a body of text |
US20070294229A1 (en) | 1998-05-28 | 2007-12-20 | Q-Phrase Llc | Chat conversation methods traversing a provisional scaffold of meanings |
US7152031B1 (en) | 2000-02-25 | 2006-12-19 | Novell, Inc. | Construction, manipulation, and comparison of a multi-dimensional semantic space |
JP2001167087A (ja) | 1999-12-14 | 2001-06-22 | Fujitsu Ltd | 構造化文書検索装置,構造化文書検索方法,構造化文書検索用プログラム記録媒体および構造化文書検索用インデックス作成方法 |
US20010053968A1 (en) | 2000-01-10 | 2001-12-20 | Iaskweb, Inc. | System, method, and computer program product for responding to natural language queries |
CN1465018A (zh) | 2000-05-11 | 2003-12-31 | 南加利福尼亚大学 | 机器翻译技术 |
US6731307B1 (en) | 2000-10-30 | 2004-05-04 | Koninklije Philips Electronics N.V. | User interface/entertainment device that simulates personal interaction and responds to user's mental state and/or personality |
US7519529B1 (en) | 2001-06-29 | 2009-04-14 | Microsoft Corporation | System and methods for inferring informational goals and preferred level of detail of results in response to questions posed to an automated information-retrieval or question-answering service |
US7127208B2 (en) | 2002-01-23 | 2006-10-24 | Educational Testing Service | Automated annotation |
US7305336B2 (en) | 2002-08-30 | 2007-12-04 | Fuji Xerox Co., Ltd. | System and method for summarization combining natural language generation with structural analysis |
US8335683B2 (en) * | 2003-01-23 | 2012-12-18 | Microsoft Corporation | System for using statistical classifiers for spoken language understanding |
US20040148170A1 (en) | 2003-01-23 | 2004-07-29 | Alejandro Acero | Statistical classifiers for spoken language understanding and command/control scenarios |
US7610190B2 (en) | 2003-10-15 | 2009-10-27 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Systems and methods for hybrid text summarization |
US9646107B2 (en) | 2004-05-28 | 2017-05-09 | Robert T. and Virginia T. Jenkins as Trustee of the Jenkins Family Trust | Method and/or system for simplifying tree expressions such as for query reduction |
US7698267B2 (en) | 2004-08-27 | 2010-04-13 | The Regents Of The University Of California | Searching digital information and databases |
US8700404B1 (en) * | 2005-08-27 | 2014-04-15 | At&T Intellectual Property Ii, L.P. | System and method for using semantic and syntactic graphs for utterance classification |
US20070073533A1 (en) | 2005-09-23 | 2007-03-29 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Systems and methods for structural indexing of natural language text |
US20070136284A1 (en) | 2005-12-12 | 2007-06-14 | Sbc Knowledge Ventures Lp | Method for constructing and repurposing rhetorical content |
US7925678B2 (en) | 2007-01-12 | 2011-04-12 | Loglogic, Inc. | Customized reporting and mining of event data |
US8639509B2 (en) * | 2007-07-27 | 2014-01-28 | Robert Bosch Gmbh | Method and system for computing or determining confidence scores for parse trees at all levels |
US7840556B1 (en) | 2007-07-31 | 2010-11-23 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Managing performance of a database query |
CN101118554A (zh) * | 2007-09-14 | 2008-02-06 | 中兴通讯股份有限公司 | 智能交互式问答系统及其处理方法 |
US8306967B2 (en) | 2007-10-02 | 2012-11-06 | Loglogic, Inc. | Searching for associated events in log data |
US7890539B2 (en) | 2007-10-10 | 2011-02-15 | Raytheon Bbn Technologies Corp. | Semantic matching using predicate-argument structure |
US8463594B2 (en) | 2008-03-21 | 2013-06-11 | Sauriel Llc | System and method for analyzing text using emotional intelligence factors |
US9646078B2 (en) | 2008-05-12 | 2017-05-09 | Groupon, Inc. | Sentiment extraction from consumer reviews for providing product recommendations |
US20100169359A1 (en) | 2008-12-30 | 2010-07-01 | Barrett Leslie A | System, Method, and Apparatus for Information Extraction of Textual Documents |
JP5426292B2 (ja) | 2009-09-16 | 2014-02-26 | 日本放送協会 | 意見分類装置およびプログラム |
US8712759B2 (en) | 2009-11-13 | 2014-04-29 | Clausal Computing Oy | Specializing disambiguation of a natural language expression |
US8355997B2 (en) * | 2009-11-13 | 2013-01-15 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method and system for developing a classification tool |
EP2534591A4 (en) | 2010-02-10 | 2013-07-17 | Mmodal Ip Llc | PROVIDING A COUNTERABLE GUIDANCE FOR RELEVANT PROOF OF QUESTION ANSWER SYSTEMS |
US9449080B1 (en) | 2010-05-18 | 2016-09-20 | Guangsheng Zhang | System, methods, and user interface for information searching, tagging, organization, and display |
WO2012040356A1 (en) | 2010-09-24 | 2012-03-29 | International Business Machines Corporation | Providing question and answers with deferred type evaluation using text with limited structure |
US11222052B2 (en) | 2011-02-22 | 2022-01-11 | Refinitiv Us Organization Llc | Machine learning-based relationship association and related discovery and |
US20130046757A1 (en) | 2011-08-17 | 2013-02-21 | Microsoft Corporation | Indicating relationship closeness between subsnippets of a search result |
US8762132B2 (en) | 2011-10-20 | 2014-06-24 | Nec Corporation | Textual entailment recognition apparatus, textual entailment recognition method, and computer-readable recording medium |
WO2013091075A1 (en) | 2011-12-20 | 2013-06-27 | Soschen Alona | Natural language processor |
JP2013190985A (ja) | 2012-03-13 | 2013-09-26 | Sakae Takeuchi | 知識応答システム、方法およびコンピュータプログラム |
US9336297B2 (en) | 2012-08-02 | 2016-05-10 | Paypal, Inc. | Content inversion for user searches and product recommendations systems and methods |
US20140122083A1 (en) | 2012-10-26 | 2014-05-01 | Duan Xiaojiang | Chatbot system and method with contextual input and output messages |
WO2014071330A2 (en) | 2012-11-02 | 2014-05-08 | Fido Labs Inc. | Natural language processing system and method |
CN103871286A (zh) * | 2012-12-07 | 2014-06-18 | 大连联达科技有限公司 | 一种用于互动教学平台的互动问答系统 |
WO2014182820A2 (en) | 2013-05-07 | 2014-11-13 | Haley Paul V | System for knowledge acquisition |
US9317260B2 (en) | 2013-08-09 | 2016-04-19 | Vmware, Inc. | Query-by-example in large-scale code repositories |
US9292490B2 (en) | 2013-08-16 | 2016-03-22 | International Business Machines Corporation | Unsupervised learning of deep patterns for semantic parsing |
CN104598445B (zh) | 2013-11-01 | 2019-05-10 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 自动问答系统和方法 |
US10019716B1 (en) * | 2013-11-21 | 2018-07-10 | Google Llc | Method for feedback submission resolution |
US20150149461A1 (en) | 2013-11-24 | 2015-05-28 | Interstack, Inc | System and method for analyzing unstructured data on applications, devices or networks |
US9471874B2 (en) | 2013-12-07 | 2016-10-18 | International Business Machines Corporation | Mining forums for solutions to questions and scoring candidate answers |
US10664558B2 (en) | 2014-04-18 | 2020-05-26 | Arria Data2Text Limited | Method and apparatus for document planning |
US9934306B2 (en) * | 2014-05-12 | 2018-04-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Identifying query intent |
US10726831B2 (en) * | 2014-05-20 | 2020-07-28 | Amazon Technologies, Inc. | Context interpretation in natural language processing using previous dialog acts |
US9582501B1 (en) | 2014-06-16 | 2017-02-28 | Yseop Sa | Techniques for automatic generation of natural language text |
BR112016029087A2 (pt) | 2014-07-11 | 2017-08-22 | Halliburton Energy Services Inc | sistema e método |
US9619513B2 (en) | 2014-07-29 | 2017-04-11 | International Business Machines Corporation | Changed answer notification in a question and answer system |
US9559993B2 (en) | 2014-10-02 | 2017-01-31 | Oracle International Corporation | Virtual agent proxy in a real-time chat service |
US10019437B2 (en) | 2015-02-23 | 2018-07-10 | International Business Machines Corporation | Facilitating information extraction via semantic abstraction |
KR20170033722A (ko) * | 2015-09-17 | 2017-03-27 | 삼성전자주식회사 | 사용자의 발화 처리 장치 및 방법과, 음성 대화 관리 장치 |
JP6960914B2 (ja) | 2015-10-21 | 2021-11-05 | グーグル エルエルシーGoogle LLC | ダイアログ・システムにおけるパラメータ収集および自動ダイアログ生成 |
US20170161372A1 (en) * | 2015-12-04 | 2017-06-08 | Codeq Llc | Method and system for summarizing emails and extracting tasks |
WO2017112813A1 (en) | 2015-12-22 | 2017-06-29 | Sri International | Multi-lingual virtual personal assistant |
US11042702B2 (en) | 2016-02-04 | 2021-06-22 | International Business Machines Corporation | Solving textual logic problems using a statistical approach and natural language processing |
US20170286390A1 (en) * | 2016-04-04 | 2017-10-05 | Contextors Ltd. | Dynamic and automatic generation of interactive text related objects |
CN106649768B (zh) | 2016-12-27 | 2021-03-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于深度问答的问答澄清方法和装置 |
CN106682194B (zh) | 2016-12-29 | 2020-05-22 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于深度问答的答案定位方法及装置 |
US10599885B2 (en) | 2017-05-10 | 2020-03-24 | Oracle International Corporation | Utilizing discourse structure of noisy user-generated content for chatbot learning |
US10839154B2 (en) | 2017-05-10 | 2020-11-17 | Oracle International Corporation | Enabling chatbots by detecting and supporting affective argumentation |
US10679011B2 (en) | 2017-05-10 | 2020-06-09 | Oracle International Corporation | Enabling chatbots by detecting and supporting argumentation |
US10839161B2 (en) | 2017-06-15 | 2020-11-17 | Oracle International Corporation | Tree kernel learning for text classification into classes of intent |
US11176325B2 (en) | 2017-06-26 | 2021-11-16 | International Business Machines Corporation | Adaptive evaluation of meta-relationships in semantic graphs |
CN111149107B (zh) * | 2017-09-28 | 2023-08-22 | 甲骨文国际公司 | 使自主代理能够区分问题和请求 |
US20190163756A1 (en) | 2017-11-29 | 2019-05-30 | International Business Machines Corporation | Hierarchical question answering system |
-
2018
- 2018-09-28 CN CN201880062963.0A patent/CN111149107B/zh active Active
- 2018-09-28 JP JP2020517888A patent/JP7214719B2/ja active Active
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- 2018-09-28 US US16/145,702 patent/US10796099B2/en active Active
-
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-
2023
- 2023-01-18 JP JP2023006146A patent/JP7519476B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008165718A (ja) | 2007-01-05 | 2008-07-17 | Toyota Central R&D Labs Inc | 意図判定装置、意図判定方法、及びプログラム |
JP2010020420A (ja) | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Omron Corp | 会話文解析方法、会話文解析装置、会話文解析プログラム、および、コンピュータ読取り可能記録媒体 |
JP2015045833A (ja) | 2013-07-31 | 2015-03-12 | 日本電信電話株式会社 | 発話文生成装置とその方法とプログラム |
JP2015225415A (ja) | 2014-05-26 | 2015-12-14 | 日本電信電話株式会社 | 結束性判定装置、モデル学習装置、方法、及びプログラム |
US20160055240A1 (en) | 2014-08-22 | 2016-02-25 | Microsoft Corporation | Orphaned utterance detection system and method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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