JP7266683B2 - 音声対話に基づく情報検証方法、装置、デバイス、コンピュータ記憶媒体、およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
本願は、出願日が2020年5月22日であり、出願番号が2020104400691であり、発明名称が「音声対話に基づく情報検証方法、装置、デバイスおよびコンピュータ記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張する。
前記音声応答テキストの各キャラクターおよび各キャラクターに対応する注音符号情報を予めトレーニングされた語意理解モデルに入力し、前記語意理解モデルによって出力された、確認、拒否、回答、または質問を含めるユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を取得することと、
を含む音声対話に基づく情報検証方法を提供した。
トレーニングデータ内の語意応答テキストの各キャラクターおよび各キャラクターに対応する注音符号情報を音声理解モデルの入力とし、マーキングされた確認、拒否、回答、または質問を含むユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を語意理解モデルのターゲットの出力とし、前記語意理解モデルをトレーニングすることと、を含む
語意理解モデルをトレーニングする方法を提供した。
前記語意理解モジュールは、
ユーザへの情報検証のための音声問い合わせに対してユーザがフィードバックする音声応答テキストを取得し、
前記音声応答テキストの各キャラクターおよび各キャラクターに対応する注音符号情報を予めトレーニングされた語意理解モデルに入力し、前記語意理解モデルによって出力された、確認、拒否、回答、または質問を含めるユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を取得する
音声対話に基づく情報検証装置を提供した。
トレーニングデータ内の語意応答テキストの各キャラクターおよび各キャラクターに対応する注音符号情報を音声理解モデルの入力とし、マーキングされた確認、拒否、回答、または質問を含むユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を語意理解モデルのターゲットの出力とし、前記語意理解モデルをトレーニングするためのモデルトレーニングモジュールと、を含む
語意理解モデルをトレーニングする装置を提供した。
前記少なくとも1つのプロセッサと通信可能に接続されたメモリとを含み、
前記メモリは、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに前記いずれか一項に記載の方法を実行させる命令を記憶する電子デバイスを提供した。
音は本質的に波、つまり音波である。この波は一種の信号として処理できるため、音声認識処理は基本的に、時間の経過とともに再生される信号シーケンスを処理し、テキストシーケンスを出力することである。簡単に言えば、音声フラグメント入力をテキスト出力に変換するプロセスは音声認識である。音声認識処理の過程で、主に、音響モデルと言語モデルに依存している。
これは、N個のトレーニングサンプルがあり、Xiは第i番目の音声サンプルであり、Ziは対応的な音素であることを示す。1つの音声サンプルの入力は一つのシーケンスであり、出力音素情報も一つのシーケンスである。
語意理解の目標は、テキスト情報を、機械で処理できる語意表現に変換し、通常は構造化情報として具体化されることである。同じ意味を表現する方式は多くにあるので、機械にとって、文の各単語の正確な意味を理解することは重要ではなく、文の意味を理解することが重要である。例えば、「私の家は幸福スーパーマーケットである」、「私の店の名称は幸福スーパーマーケットである」、「私の店名は幸福スーパーマーケットである」などはすべて、ユーザのストアの名称が「幸福スーパーマーケット」であるという1つの意味を表する。「幸福スーパーマーケット」という構造化情報を特定する必要がある。
「はい、[POI-NAME]である」という一般化結果に対応するマーキングは、confirm(POI_NAME)であり、
「正しい」という一般化結果に対応するマーキングは、confirm()であり、
「私の家は名称を[POI-NAME]に変更した」という一般化結果に対応するマーキングは、deny(POI_NAME)である。
対話管理とは、語意理解の結果と対話の文脈に基づいて次の応答を決定することである。重点は、最終的な正しい検証結果を期待するように、対話の状態を維持することによってユーザとの対話を決定することである。
ユーザはロボットではなく、感情的であり、自然な音声放送はユーザの協力において非常に重要な役割を果たす。音声合成が非常に悪い場合、ユーザは直接電話を切ることになり、情報検証の正常な進行に影響を及ぼす。音声合成をより自然にするために、音声合成モデルは、人工カスタマーサービスがユーザに情報検証を行う音声と、対応的なマーキングテキストを予めトレーニングすることによって取得できる。マーキングテキストには、検証されるオブジェクトが属するオブジェクトタイプの属性情報のマーキングおよび/または時間情報が含まれる。
「[幸福スーパーマーケット]ですか?」について、ボックス[]のコンテンツにはPOIの名称のラベルが付いている。
Claims (27)
- プロセッサにより実行される情報検証方法であって、
ユーザへの情報検証のための音声問い合わせに対してユーザがフィードバックする音声応答テキストを取得することと、
前記音声応答テキストの各キャラクターおよび各キャラクターに対応する注音符号情報を予めトレーニングされた語意理解モデルに入力し、前記語意理解モデルによって出力された、確認、拒否、回答、または質問を含めるユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を取得することと、を含み、
前記語意理解モデルは、埋込層、時系列モデリング層、マッピング層、および/または予測層を含み、
前記埋込層は、前記各キャラクターと、各キャラクターに対応する注音符号情報をエンコードし、
前記時系列モデリング層は、前記埋込層に対応するエンコード結果を使用して、前記各キャラクター間の語意依存関係を学習し、
前記マッピング層は、前記時系列モデリング層によって出力された隠しベクトルの最大プーリング結果を使用して、ユーザ意図情報をマッピングして取得し、
前記予測層は、前記時系列モデリング層によって出力された各時系列の隠しベクトルを使用して、検証されるオブジェクト情報を予測する
音声対話に基づく情報検証方法。 - 前記注音符号情報は、中国語のピンインを含む
請求項1に記載の方法。 - 前記検証されるオブジェクト情報を取得すると、前記検証されるオブジェクト情報を前記検証されるオブジェクトが属するドメイン知識ライブラリ内のオブジェクト情報にチェーンフィンガーすること、をさらに含む
請求項1に記載の方法。 - 前記検証されるオブジェクト情報を前記検証されるオブジェクトが属するドメイン知識ライブラリ内のオブジェクト情報にチェーンフィンガーすることは、
前記検証されるオブジェクトを前記ドメイン知識ライブラリにチェーンフィンガーすると決定するように、音声類似性、テキスト類似性、属性類似性の少なくとも1つに基づいて、前記検証されるオブジェクト情報を前記ドメイン知識ライブラリに分類することと、
チェーンフィンガーされたオブジェクト情報が決定されると、決定されたオブジェクト情報で前記検証されたオブジェクト情報を更新することと、を含む
請求項3に記載の方法。 - 前記音声問い合わせに対してユーザがフィードバックする音声応答テキストを取得することは、
音響モデルおよび言語モデルを使用して、音声問い合わせに対してユーザがフィードバックする音声応答に対して音声認識を実行し、前記音声応答テキストを取得することを含み、
前記音響モデルと前記言語モデルは、トレーニングプロセス中に前記検証されるオブジェクトが属するオブジェクトタイプの辞書データを導入する
請求項1に記載の方法。 - 前記音響モデルは、
人工カスタマーサービスがユーザに情報検証を実行するための音声および対応的なマーキングテキストを使用して、トレーニングデータを取得することと、
前記トレーニングデータを使用して、既存の音響モデルにモデルパラメータを最適化することにより、学習率を低下させることと、により予めトレーニングして取得られる
請求項5に記載の方法。 - マルチラウンド対話メカニズムに基づいて、前記検証されるオブジェクトの正確性をユーザに確認することを、さらに含む
請求項1に記載の方法。 - マルチラウンド対話メカニズムに基づいて、前記検証されるオブジェクトの正確性をユーザに確認することは、
前記検証されるオブジェクト情報に含まれる文字情報に対する音声問い合わせを前記ユーザに送信することと、
前記ユーザがフィードバックした音声応答テキストのユーザ意思情報に基づいて、前記検証されるオブジェクト情報の正確性を決定することと、を含む
請求項7に記載の方法。 - 前記ユーザ意図情報および/または前記検証されるオブジェクト情報を、明確した結果と比較し、一致している場合、前記ユーザがポリグラフテストに合格したと決定され、そうでない場合、前記ユーザがポリグラフテストに合格しなかったと決定されることと、
ポリグラフテストに合格しなかったユーザがフィードバックした音声応答テキストを採用しないことと、をさらに含む
請求項1に記載の方法。 - 音声問い合わせに対して前記ユーザがフィードバックする音声応答に対して、感情認識、ユーザ属性認識、および現在の時空間情報の認識のうちの少なくとも1つを実行することと、
認識結果に従って、対応的な言葉を使用して前記ユーザと後続の音声対話を実行することと、をさらに含む
請求項1に記載の方法。 - 音声合成モデルを使用して前記音声問い合わせを生成することと、
前記音声合成モデルが人工カスタマーサービスを使用してユーザに情報検証を実行する音声および対応的なマーキングテキストが予めトレーニングすることによって取得され、前記マーキングテキストには、検証されるオブジェクトが属するオブジェクトタイプの属性情報のマーキングおよび/または時間情報が含まれることと、をさらに含む
請求項1に記載の方法。 - 前記検証されるオブジェクト情報は、地理位置ポイント情報を含む
請求項1~11のいずれか一つ項に記載の方法。 - 音声問い合わせに対してユーザがフィードバックする音声応答テキスト、前記音声応答テキストに対してマーキングされたユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を含むトレーニングデータを取得することと、
トレーニングデータ内の音声応答テキストの各キャラクターおよび各キャラクターに対応する注音符号情報を音声理解モデルの入力とし、マーキングされた確認、拒否、回答、または質問を含むユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を語意理解モデルのターゲットの出力とし、前記語意理解モデルをトレーニングすることと、を含み、
前記語意理解モデルは、埋込層、時系列モデリング層、マッピング層および/または予測層を含み、
前記埋込層は、前記各キャラクターと各キャラクターに対応する注音符号情報をエンコードし、
前記時系列モデリング層は、前記埋込層に対応するエンコード結果を使用して、前記各キャラクター間の意味依存関係を学習し、
前記マッピング層は、前記時系列モデリング層によって出力された隠しベクトルの最大プーリング結果を使用して、ユーザの意図情報をマッピングして取得し、
前記予測層は、前記時系列モデリング層によって出力された各時系列の隠しベクトルを使用して、検証されるオブジェクトの情報を予測する
語意理解モデルをトレーニングする方法。 - 前記トレーニングデータを取得することは、
同じ音声問い合わせに対して高い頻度の音声応答テキストを取得し、人工でマーキングしてシードサンプルを取得することと、
シードサンプルを使用して、履歴データベース中のオブジェクト情報によって一般化された音声応答テキストに類似性クラスタリングを実行することと、
クラスタリング結果により、各ユーザ意図情報に対応する音声応答テキストをトレーニングデータとして取得することと、を含む
請求項13に記載の方法。 - 語意理解モジュールを含み、
前記語意理解モジュールは、
ユーザへの情報検証のための音声問い合わせに対してユーザがフィードバックする音声応答テキストを取得し、
前記音声応答テキストの各キャラクターおよび各キャラクターに対応する注音符号情報を予めトレーニングされた語意理解モデルに入力し、前記語意理解モデルによって出力された、確認、拒否、回答、または質問を含めるユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を取得し、
前記語意理解モデルは、埋込層、時系列モデリング層、マッピング層および/または予測層を含み、
前記埋込層は、前記各キャラクターと各キャラクターに対応する注音符号情報をエンコードし、
前記時系列モデリング層は、前記埋込層に対応するエンコード結果を使用して、前記各キャラクター間の意味依存関係を学習し、
前記マッピング層は、前記時系列モデリング層によって出力された隠しベクトルの最大プーリング結果を使用して、ユーザの意図情報をマッピングして取得し、
前記予測層は、前記時系列モデリング層によって出力された各時系列の隠しベクトルを使用して、検証されるオブジェクトの情報を予測する
音声対話に基づく情報検証装置。 - 前記語意理解モジュールが前記検証されるオブジェクト情報を取得すると、前記検証されるオブジェクト情報を前記検証されるオブジェクトが属するドメイン知識ライブラリ内のオブジェクト情報にチェーンフィンガーするためのチェーンフィンガーモジュールをさらに含む
請求項15に記載の装置。 - 音響モデルおよび言語モデルを使用して、音声問い合わせに対してユーザがフィードバックする音声応答に対して音声認識を実行し、前記音声応答テキストを取得するための音声認識モジュールをさらに含み、
前記音響モデルと前記言語モデルは、トレーニングプロセスに前記検証されるオブジェクトが属するオブジェクトタイプの辞書データを導入する
請求項15に記載の装置。 - 人工カスタマーサービスがユーザに情報検証を実行するための音声および対応的なマーキングテキストを使用して、トレーニングデータを取得し、
前記トレーニングデータを使用して、既存の音響モデルにモデルパラメータを最適化することにより、学習率を低下させるための音響モデルトレーニングモジュールをさらに含む
請求項17に記載の装置。 - 検証されるオブジェクト情報に含まれる文字情報に対する音声問い合わせを前記ユーザに送信することと、
前記ユーザがフィードバックした音声応答テキストのユーザ意思情報に基づいて検証されるオブジェクト情報の正確性を決定することと、を具体的に備える、
マルチラウンド対話メカニズムに基づいて、前記検証されるオブジェクトの正確性をユーザに確認する対話管理モジュールをさらに含む、
請求項15に記載の装置。 - 前記ユーザ意図情報および/または前記検証されるオブジェクト情報を、明確した結果と比較し、一致している場合、前記ユーザがポリグラフテストに合格したと決定され、そうでない場合、前記ユーザがポリグラフテストに合格しなかったと決定され、
ポリグラフテストに合格しなかったユーザがフィードバックした音声応答テキストを採用しないための対話管理モジュール、をさらに含む
請求項15に記載の装置。 - 音声問い合わせに対する前記ユーザがフィードバックする音声応答に対して、感情認識、ユーザ属性認識、および現在の時空間情報の認識のうちの少なくとも1つを実行し、
認識結果に従って、対応的な言葉を使用して前記ユーザと後続の音声対話を実行するための対話管理モジュール、をさらに含む
請求項15に記載の装置。 - 音声合成モデルを使用して前記音声問い合わせを生成するための音声合成モジュールをさらに含み、
前記音声合成モデルは、人工カスタマーサービスを使用してユーザに情報検証を実行する音声および対応的なマーキングテキストをトレーニングすることによって取得され、前記マーキングテキストには、検証されるオブジェクトが属するオブジェクトタイプの属性情報のマーキングおよび/または時間情報が含まれる
請求項15に記載の装置。 - 音声問い合わせに対してユーザがフィードバックする音声応答テキスト、前記音声応答テキストに対してマーキングされたユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を含むトレーニングデータを取得するためのデータ取得モジュールと、
トレーニングデータ内の音声応答テキストの各キャラクターおよび各キャラクターに対応する注音符号情報を音声理解モデルの入力とし、マーキングされた確認、拒否、回答、または質問を含むユーザ意図情報および/または検証されるオブジェクト情報を語意理解モデルのターゲットの出力とし、前記語意理解モデルをトレーニングするためのモデルトレーニングモジュールと、を含み、
前記語意理解モデルは、埋込層、時系列モデリング層、マッピング層および/または予測層を含み、
前記埋込層は、前記各キャラクターと各キャラクターに対応する注音符号情報をエンコードし、
前記時系列モデリング層は、前記埋込層に対応するエンコード結果を使用して、前記各キャラクター間の意味依存関係を学習し、
前記マッピング層は、前記時系列モデリング層によって出力された隠しベクトルの最大プーリング結果を使用して、ユーザの意図情報をマッピングして取得し、
前記予測層は、前記時系列モデリング層によって出力された各時系列の隠しベクトルを使用して、検証されるオブジェクトの情報を予測する
語意理解モデルをトレーニングする装置。 - 前記データ取得モジュールは、具体的に
同じ音声問い合わせに対して高い頻度の音声応答テキストを取得し、人工でマーキングしてシードサンプルを取得することと、
シードサンプルを使用して、履歴データベース中のオブジェクト情報によって一般化された音声応答テキストに類似性クラスタリングを実行することと、
クラスタリング結果により、各ユーザ意図情報に対応する音声応答テキストをトレーニングデータとして取得することと、に用いられる
請求項23に記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサと通信可能に接続されたメモリとを含み、
前記メモリは、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに請求項1~14のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を記憶する
電子デバイス。 - コンピュータに請求項1~14のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピュータ命令を記憶する
非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - プロセッサによって請求項1~14のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラム。
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