WO2018212142A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2018212142A1
WO2018212142A1 PCT/JP2018/018613 JP2018018613W WO2018212142A1 WO 2018212142 A1 WO2018212142 A1 WO 2018212142A1 JP 2018018613 W JP2018018613 W JP 2018018613W WO 2018212142 A1 WO2018212142 A1 WO 2018212142A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
utterance
pair
action
text
predicate
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/018613
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
拓也 川田
定政　邦彦
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to US16/613,502 priority Critical patent/US20210157987A1/en
Priority to JP2019518776A priority patent/JP6828812B2/ja
Publication of WO2018212142A1 publication Critical patent/WO2018212142A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • G06F40/35—Discourse or dialogue representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/40—Processing or translation of natural language
    • G06F40/55—Rule-based translation
    • G06F40/56—Natural language generation

Definitions

  • the present invention relates to an information processing apparatus for analyzing the meaning of a dialog text, an information processing method, and a computer-readable recording medium on which a program is recorded.
  • Patent Document 1 discloses an apparatus that analyzes a dialog text including the contents of a plurality of utterances.
  • the first utterance and the second utterance that become a response pair (adjacent pair) are specified in the dialogue text, and the event of the first utterance is denied by the second utterance. It is determined whether or not.
  • the first utterance event is denied in the second utterance, data obtained by removing the denied first utterance event from the dialogue text is generated as text processing data.
  • text processing data generated in this way events that have been negated in the dialogue are deleted, so that text processing such as data mining can be performed with high accuracy.
  • a semantic analyzer is used to convert a natural language into a formal language (see, for example, Non-Patent Document 1).
  • text expressed in a natural language is converted into a formal language expression based on preset parameters.
  • the object that can be analyzed by the conventional semantic analyzer is limited to one independent utterance text, and when the meaning of one utterance text is analyzed, other utterance texts in the dialog text cannot be referred to.
  • the semantic analysis is performed for each independent utterance text, so when performing the semantic analysis of one utterance text, the dependency relation with other utterance texts should be considered. I can't.
  • the dialogue text between Company A and Company B includes the utterance text of Company B, “We also choose a container ship (We will choose containership, too.)”.
  • the meaning of the utterance text of Company B above is interpreted as "We also buy a container ship” or "We also take a container ship” It is possible to be done.
  • there is a context in front of the above utterance text of Company B that “Company A is proposing to B Company to raise the fare of a container ship (not an irregular ship)”
  • the content of the above utterance text of the company is interpreted as an agreement of B company.
  • the above utterance text of Company B can be interpreted as meaning that Company B has also agreed to increase the operating price of the container ship.
  • the dialogue text includes ambiguous utterance text whose interpretation changes depending on the context (that is, depending on the relation with other utterance text)
  • a conventional semantic analyzer it is difficult to accurately analyze the entire dialogue text with high accuracy.
  • An example of an object of the present invention is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and a computer-readable recording medium that can specify an utterance text having a dependency.
  • an information processing apparatus provides: An utterance action expression generation unit that generates a plurality of utterance action expressions by converting a plurality of utterance texts constituting a conversation text into a formal language including a predicate representing an action in the utterance using preset parameters.
  • An utterance action generated by the utterance action expression generation unit from arbitrary utterance texts in the dialog text based on pair information indicating a plurality of predicate pairs each constituted by a pair of predicates representing actions within the utterance.
  • An adjacent pair extraction unit that extracts one utterance action expression including a predicate as a pair of utterance action expressions indicating an adjacent pair; It is provided with.
  • an information processing method includes: (A) generating a plurality of utterance action expressions by converting each of a plurality of utterance texts constituting the dialog text into a formal language including a predicate representing an action in the utterance using preset parameters; and , (B) Based on pair information indicating a plurality of predicate pairs each constituted by a pair of predicates representing actions in the utterance that are related to each other, generated from the arbitrary utterance text in the dialog text in the step (a) A predicate and predescription word pair included in the arbitrary utterance action expression among the plurality of utterance action expressions generated in the step (a) from the utterance action expression and a plurality of utterance texts other than the arbitrary utterance text Extracting one utterance action expression including a predicate to be a pair of utterance action expressions indicating adjacent pairs; It is provided with.
  • a computer-readable recording medium On the computer, (A) generating a plurality of utterance action expressions by converting each of a plurality of utterance texts constituting the dialog text into a formal language including a predicate representing an action in the utterance using preset parameters; and , (B) Based on pair information indicating a plurality of predicate pairs each constituted by a pair of predicates representing actions in the utterance that are related to each other, generated from the arbitrary utterance text in the dialog text in the step (a) A predicate and predescription word pair included in the arbitrary utterance action expression among the plurality of utterance action expressions generated in the step (a) from the utterance action expression and a plurality of utterance texts other than the arbitrary utterance text Extracting one utterance action expression including a predicate to be a pair of utterance action expressions indicating adjacent pairs;
  • a program including an
  • FIG. 1 is a block diagram showing an information processing apparatus according to this embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of pair information stored in the pair information storage unit.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the utterance text input to the utterance action expression generation unit and the utterance action expression generated by the utterance action expression generation unit.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a speech act expression pair.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the dialogue information.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the information processing apparatus in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an information processing apparatus 10 in the present embodiment.
  • the information processing apparatus 10 includes an utterance action expression generation unit 12 and an adjacent pair extraction unit 14.
  • Talk text expression written in natural language is input to the utterance action formula generation unit 12.
  • the dialogue text is composed of a plurality of utterance texts.
  • text representing a series of exchanges composed of utterances of a plurality of speakers is referred to as dialogue text.
  • a text representing one utterance in the dialogue text is called an utterance text.
  • the utterance action expression generation unit 12 functions as an utterance action expression generation means. Specifically, the utterance action expression generation unit 12 converts each of a plurality of utterance texts into a formal language including a predicate representing an action in the utterance using a preset parameter. Thereby, the utterance action formula described in the formal language is generated from each utterance text. In the present embodiment, the utterance action expression generation unit 12 converts each utterance text into one or more utterance action expressions.
  • a known semantic analyzer that outputs a formal language expression based on a parameter when a natural language text is input can be used. Specifically, for example, the technique disclosed in Non-Patent Document 1 can be used for the utterance action formula generation unit 12.
  • the adjacent pair extraction unit 14 functions as an adjacent pair extraction unit. Specifically, the adjacent pair extraction unit 14 extracts a speech action formula pair indicating an adjacent pair from a plurality of speech action formulas generated by the speech action formula generation unit 12.
  • an adjacent pair is an utterance action of an arbitrary speaker (hereinafter referred to as a first component utterance action) and an utterance action of another speaker linked to the utterance action (hereinafter referred to as a second utterance action). This is a combination with the utterance action of ingredients.
  • the adjacent pair extraction unit 14 extracts an utterance action type pair indicating an adjacent pair using previously set pair information.
  • the pair information is information indicating a plurality of predicate pairs.
  • a predicate pair is a pair of predicates representing illocutionary actions that are related to each other.
  • the action in speech means that the intention of the speaker included in the speech action is generated by the speech action.
  • the intra-utterance action means that the intention of the speaker such as a question, a proposal, an answer, an agreement, an objection, a will, an advice, a command, and a request is generated by the utterance action.
  • the predicate pair is a predicate indicating an action in one utterance (hereinafter referred to as a predicate of the first component) and a predicate indicating an action in the utterance of another speaker who responds to the action in the utterance. (Hereinafter referred to as a predicate of the second component).
  • a predicate pair of “question (first component)” and “answer (second component)”, and a predicate pair of “suggestion (first component)” and “agreement (second component)” A plurality of predicate pairs such as a predicate pair of “proposition (first component)” and “opposite (second component)” are set in advance as pair information.
  • the adjacent pair extraction unit 14 includes one or more utterance action formulas (hereinafter, first component candidates) generated from any one utterance text by the utterance action expression generation unit 12.
  • the utterance action formula having the first component predicate is extracted from the above.
  • the utterance action expression extracted from the utterance action expression of the first component candidate is referred to as the first component utterance action expression.
  • the utterance text that is the basis of the utterance action formula of the first component candidate is referred to as the first component utterance text.
  • the adjacent pair extraction unit 14 is based on the above-described pair information, in a plurality of utterance action formulas (hereinafter referred to as second component candidate utterance action formulas) other than the first component candidate utterance action formulas. Then, the utterance action formula having the second component predicate corresponding to the first component predicate of the first component utterance action expression is extracted.
  • the utterance action expression extracted from the utterance action expression of the second component candidate is referred to as the second component utterance action expression.
  • the utterance text that is the basis of the utterance action formula of the second component candidate is referred to as the second component utterance text.
  • the adjacent pair extraction unit 14 outputs the utterance action formula of the first component and the utterance action formula of the second component extracted as described above as a utterance action formula pair indicating the adjacent pair.
  • a pair of utterance action formulas indicating adjacent pairs is extracted from a plurality of utterance action formulas generated from a plurality of utterance texts based on preset pair information.
  • the utterance action expression of the second component can be extracted in consideration of the predicate of the first component of the utterance action expression of the first component arbitrarily extracted. Therefore, in the present embodiment, it is possible to extract the utterance action expression of the second component in consideration of the content of the utterance action of the first component.
  • the semantic analysis of one utterance text (second component utterance text)
  • the dependency relationship with other utterance texts first component utterance text) can be taken into consideration.
  • each utterance text can be converted into an appropriate formal language.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus 10 further includes a dialog text input unit 16, a parameter storage unit 18, pair information, in addition to the above-described utterance action formula generation unit 12 and adjacent pair extraction unit 14.
  • a storage unit 20, an alert pair storage unit 22, and an alert unit 24 are provided.
  • the adjacent pair extraction unit 14 includes an adjacent pair candidate extraction unit 14a, an adjacent pair determination unit 14b, and a dialog structure configuration unit 14c.
  • the parameter storage unit 18 stores parameters used by the utterance action expression generation unit 12 when converting natural language text into a formal language.
  • a known semantic analyzer technique can be used as a technique for converting a natural language text into a formal language, a detailed description of the utterance action expression generation unit 12 and the parameter storage unit 18 is omitted. To do.
  • Pair information is stored in the pair information storage unit 20.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of pair information stored in the pair information storage unit 20.
  • the pair information storage unit 20 stores a plurality of predicate pairs and weights assigned to the predicate pairs as pair information.
  • four predicate pairs having “proposition” as the first component predicate and four predicate pairs having “question” as the first component predicate are shown.
  • the combination, the number of predicate pairs, and the weight of each predicate pair are not limited to the example in FIG. 3, and can be set as appropriate.
  • the alert predicate pair is stored in the alert pair storage unit 22.
  • the alert predicate pair is, for example, a predicate pair preset by the administrator of the information processing apparatus 10.
  • a “proposal-agree” predicate pair is stored in the alert pair storage unit 22 as an alert predicate pair. The alert predicate pair will be described later.
  • the dialog text input unit 16 inputs the dialog text to the utterance action formula generation unit 12.
  • the dialog text input unit 16 extracts dialog text (utterance texts of a plurality of speakers) from, for example, an email or a dialog log, and sends the extracted dialog text to the utterance action formula generation unit 12. input.
  • the utterance action expression generation unit 12 converts each utterance text input from the dialog text input unit 16 into an utterance action expression described in a formal language, using the parameters stored in the parameter storage unit 18.
  • FIG. 4 shows an example of the utterance text input to the utterance action expression generator 12 and the utterance action expression generated by the utterance action expression generator 12.
  • the utterance action expression generation unit 12 converts each utterance text into one or more utterance action expressions.
  • the utterance action expression shown in FIG. 4 is an example, and the utterance action expression generation unit 12 may convert each utterance text into three or more utterance action expressions.
  • the formal language shown in FIG. 4 is an example, and the utterance action expression generation unit 12 may generate an utterance action expression described in another formal language.
  • the utterance action formula generation unit 12 inputs the generated utterance action formula to the adjacent pair candidate extraction unit 14 a of the adjacent pair extraction unit 14. Based on the pair information stored in the pair information storage unit 20, the adjacent pair candidate extraction unit 14 a selects the utterance action expression corresponding to the adjacent pair from among the plurality of utterance action expressions input from the utterance action expression generation unit 12. Extract candidate pairs.
  • the adjacent pair candidate extraction unit 14a first extracts an utterance action expression having a first component predicate from a plurality of utterance action expressions based on the pair information (see FIG. 3). For example, when a plurality of utterance action formulas shown in FIG. 4 are input to the adjacent pair candidate extraction unit 14a, the adjacent pair candidate extraction unit 14a first starts the utterance action formula of company A having the first component predicate “suggestion”. Extract "Proposal (A, e1) Price Increase ( ⁇ A, B ⁇ , Fare (Container Ship))".
  • the adjacent pair candidate extraction unit 14a based on the pair information (see FIG. 3), the predicate “proposition” of the first component of the utterance action formula of company A and the predicate “question” of the second component constituting the predicate pair B's utterance action formula “Question (B, e2) ⁇ setting (A, fare)”, utterance action formula “Proposal (A, e1) ⁇ ⁇ price increase ( ⁇ A, B ⁇ , fare (container ship)” ) ”As a pair candidate. Further, referring to FIG. 4 and FIG.
  • the adjacent pair candidate extraction unit 14a performs the utterance action expression “consent (B, e1)” of the company B having the second component predicate “consent” and the second component predicate.
  • utterance action formula “suggestion (A, e1) ⁇ raise ( ⁇ A, B ⁇ , fare (container ship))” As a pair candidate.
  • the utterance action formula “Question (A, e1) ⁇ Price increase ( ⁇ A, B ⁇ , Fare (container ship))” of Company A is similarly paired. Based on the information, the utterance action formula “Study (B) ⁇ Price increase (B, Fare (unregulated ship))”, “Consent (B, e1)” and “Will (B) ⁇ Select (B)” It is extracted as a speech action formula. Moreover, although illustration is abbreviate
  • the adjacent pair determination unit 14 b selects an adjacent pair from among a plurality of pair candidates input from the adjacent pair candidate extraction unit 14 a based on the pair information stored in the pair information storage unit 20.
  • the appropriate utterance action type pair (likely pair) is determined.
  • the utterance text of Fig. 4 "We are considering raising the fare for a container ship," as a candidate for a pair of utterance action formulas corresponding to adjacent pairs.
  • the adjacent pair determination unit 14b determines the utterance action expression pair corresponding to the predicate pair “proposal-agreement” to which the largest weight is given as a likely utterance action expression pair as an adjacent pair.
  • the adjacent pair determination unit 14b determines an appropriate utterance action pair for each utterance text. That is, the adjacent pair determination unit 14b searches for a speech action expression pair indicating an adjacent pair for each utterance text. Although detailed explanation is omitted, for example, for the utterance text “By the way, how much does A company intend to set?”, The adjacent pair determination unit 14b sets “question (B, e2) ⁇ setting ( The combination of “A, fare)” and “answer (A, e2) ⁇ setting (A, fare)” is determined as an appropriate utterance action pair.
  • the adjacent pair determination unit 14b inputs a combination of the utterance action expressions determined as an appropriate utterance action expression pair to the dialog structure configuration unit 14c.
  • the dialog structure configuration unit 14c functions as a dialog structure configuration unit. Specifically, the dialog structure configuration unit 14c generates dialog information indicating the dialog structure for each input speech action formula pair. In the present embodiment, the dialog structure configuration unit 14c generates an interactive formula described in a formal language as dialog information.
  • the dialog structure component 14c displays two pieces of dialog information (interactive) as shown in FIG. Is generated.
  • the dialogue structure constituting unit 14c for each utterance action formula pair input from the adjacent pair determination unit 14b, includes a predicate pair included in the utterance action formula pair (in this embodiment, “suggestion-agreement”).
  • Dialog information is generated using a predicate pair and a “question-answer” predicate pair.
  • the dialogue structure configuration unit 14 c generates dialogue information for each utterance action type pair based on, for example, the pair information stored in the pair information storage unit 20.
  • the dialog structure configuration unit 14 c inputs the generated dialog information to the alert unit 24.
  • the dialog structure configuring unit 14c further outputs the generated dialog information to, for example, a display device (not shown) and displays the information.
  • the alert unit 24 functions as an alert means. Specifically, the alert unit 24 generates an alert signal based on the alert predicate pair stored in the alert pair storage unit 22. Specifically, the alert unit 24 generates an alert signal when the dialogue information input from the dialogue structure configuration unit 14c has an alert predicate pair. For example, it is assumed that an alert predicate pair “proposal-agreement” is stored in the alert pair storage unit 22, and two pieces of interaction information shown in FIG. 6 are further input to the alert unit 24. In this case, the alert unit 24 determines that one of the dialogue information “suggest (e1) -consent (e1) fare increase (fare)” has the alert predicate pair “suggestion-consent”, and the alert Generate a signal.
  • the alert unit 24 determines that one of the dialogue information “suggest (e1) -consent (e1) fare increase (fare)” has the alert predicate pair “suggestion-consent”, and the alert Generate a signal.
  • the alert unit 24 outputs an alert signal to, for example, a display device (not shown) and displays alert information.
  • a display device not shown
  • alert predicate pair described above is an example, and other alert predicate pairs may be stored in the alert pair storage unit 22.
  • the number of alert predicate pairs stored in the alert pair storage unit 22 is not limited to one, and a plurality of alert predicate pairs may be stored in the alert pair storage unit 22.
  • the dependency relationship with other utterance texts can be taken into account when performing the semantic analysis of one utterance text.
  • the utterance text “select” can be converted into a predicate “agreement” instead of a predicate “select”. That is, each utterance text can be converted into an appropriate formal language in consideration of the dependency between the utterance texts.
  • the alert unit 24 since the dialogue information is generated by the adjacent pair extraction unit 14, the user can easily understand what kind of exchange is performed by a plurality of speakers by confirming the dialogue information. Can grasp. Further, in the present embodiment, the alert unit 24 generates an alert signal based on the alert predicate pair stored in advance in the alert pair storage unit 22. Therefore, by appropriately setting the alert predicate pair, for example, it is possible to detect that a conversation contrary to a specific rule (for example, a conversation related to a compliance violation) is performed by a plurality of speakers.
  • a specific rule for example, a conversation related to a compliance violation
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the information processing apparatus in the embodiment of the present invention.
  • FIGS. 1 to 6 are referred to as appropriate.
  • the information processing method is implemented by operating the information processing apparatus 10. Therefore, the description of the information processing method in the present embodiment is replaced with the following description of the operation of the information processing apparatus 10.
  • dialog text input unit 16 inputs dialog text (a plurality of utterance texts) to utterance action formula generation unit 12 (step S ⁇ b> 1). .
  • the utterance action expression generation unit 12 converts each utterance text input from the dialog text input unit 16 into an utterance action expression described in a formal language, using the parameters stored in the parameter storage unit 18. (Step S2).
  • step S4 the adjacent pair determination unit 14b, based on the pair information stored in the pair information storage unit 20, from the plurality of pair candidates input from the adjacent pair candidate extraction unit 14a, the utterance that is likely to be an adjacent pair Action formula pairs are extracted (step S4).
  • step S4 for each utterance text, a likely utterance action pair is extracted as an adjacent pair.
  • the dialog structure configuration unit 14c generates dialog information indicating the dialog structure based on the utterance action formula pair input from the adjacent pair determination unit 14b for each utterance text (step S5).
  • the alert unit 24 determines whether or not the alert predicate pair is included in the dialogue information generated by the dialogue structure configuration unit 14c (step S6).
  • the alert unit 24 generates an alert signal and displays the alert information on a display device or the like (step S7).
  • the alert unit 24 ends the process without generating an alert signal.
  • the program in the embodiment of the present invention may be a program that causes a computer to execute steps S1 to S7 shown in FIG.
  • the processor of the computer serving as the information processing apparatus functions as the utterance action expression generation unit 12, the adjacent pair extraction unit 14, the dialog text input unit 16, and the alert unit 24, and performs processing.
  • the parameter storage unit 18, the pair information storage unit 20, and the alert pair storage unit 22 store data files constituting them in a storage device such as a hard disk provided in the computer. Alternatively, it is realized by mounting a recording medium storing this data file on a reading device connected to a computer.
  • the program in the present embodiment may be executed by a computer system constructed by a plurality of computers.
  • each computer is one of the utterance action expression generation unit 12, the adjacent pair candidate extraction unit 14a, the adjacent pair determination unit 14b, the dialog structure configuration unit 14c, the dialog text input unit 16, and the alert unit 24. It may function as something.
  • the parameter storage unit 18, the pair information storage unit 20, and the alert pair storage unit 22 may be constructed on a computer different from the computer that executes the program in the present embodiment.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • a computer 110 includes a CPU (Central Processing Unit) 111, a main memory 112, a storage device 113, an input interface 114, a display controller 115, a data reader / writer 116, and a communication interface 117. With. These units are connected to each other via a bus 121 so that data communication is possible.
  • the computer 110 may include a GPU (GraphicsGraphProcessing Unit) or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) in addition to or instead of the CPU 111.
  • GPU GraphicsGraphProcessing Unit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the CPU 111 performs various operations by developing the program (code) in the present embodiment stored in the storage device 113 in the main memory 112 and executing them in a predetermined order.
  • the main memory 112 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the program in the present embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 120. Note that the program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 117.
  • the storage device 113 includes a hard disk drive and a semiconductor storage device such as a flash memory.
  • the input interface 114 mediates data transmission between the CPU 111 and an input device 118 such as a keyboard and a mouse.
  • the display controller 115 is connected to the display device 119 and controls display on the display device 119.
  • the data reader / writer 116 mediates data transmission between the CPU 111 and the recording medium 120, and reads a program from the recording medium 120 and writes a processing result in the computer 110 to the recording medium 120.
  • the communication interface 117 mediates data transmission between the CPU 111 and another computer.
  • the recording medium 120 include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), magnetic storage media such as a flexible disk, or CD- Optical storage media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
  • CF Compact Flash
  • SD Secure Digital
  • magnetic storage media such as a flexible disk
  • CD- Optical storage media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
  • the information processing apparatus can be realized by using hardware corresponding to each unit instead of a computer in which a program is installed. Further, a part of the information processing apparatus may be realized by a program, and the remaining part may be realized by hardware.
  • An utterance action expression generation unit that generates a plurality of utterance action expressions by converting a plurality of utterance texts constituting a conversation text into a formal language including a predicate representing an action in the utterance using preset parameters.
  • An utterance action generated by the utterance action expression generation unit from arbitrary utterance texts in the dialog text based on pair information indicating a plurality of predicate pairs each constituted by a pair of predicates representing actions within the utterance.
  • An adjacent pair extraction unit that extracts one utterance action expression including a predicate as a pair of utterance action expressions indicating an adjacent pair;
  • a pair of utterance action formulas is formed by one or more utterance action expressions generated from the arbitrary utterance text and one or more utterance action expressions generated from one utterance text other than the arbitrary utterance text.
  • the adjacent pair extraction unit extracts a pair of utterance action formulas including a previous descriptive word pair given the greatest weight in the pair information as a pair of utterance action formulas indicating the adjacent pairs.
  • the adjacent pair extraction unit searches for a speech action formula pair indicating the adjacent pair for each utterance text.
  • the information processing apparatus according to appendix 1 or 2.
  • a dialog structure configuration unit that generates dialog information described in a formal language using a predescription word pair included in the utterance action formula pair;
  • An alert unit that generates an alert signal when a pre-set alert predicate pair is included in the dialog information generated by the dialog structure component; Further comprising The information processing apparatus according to any one of appendices 1 to 3.
  • a pair of utterance action formulas is formed by one or more utterance action expressions generated from the arbitrary utterance text and one or more utterance action expressions generated from one utterance text other than the arbitrary utterance text.
  • the utterance action expression pair including the previous description word pair given the largest weight in the pair information is extracted as the utterance action expression pair indicating the adjacent pair.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Machine Translation (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)

Abstract

情報処理装置１０は、発話行為式生成部１２と隣接ペア抽出部１４とを備える。発話行為式生成部１２には、自然言語で記述された対話テキストが入力される。隣接ペア抽出部１４は、予め設定されたペア情報を用いて、発話行為式生成部１２によって生成された複数の発話行為式の中から、隣接ペアを示す発話行為式のペアを抽出する。具体的には、隣接ペア抽出部１４は、対話テキスト中の任意の発話テキストから生成された発話行為式と、他の複数の発話テキストから生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する。

Description

情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
　本発明は、対話テキストの意味を解析するための情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
　従来、複数人の発話行為を表すテキストを分析して、有用な情報を抽出する技術の開発が進められている。なお、以下においては、複数人の発話から構成される一連のやり取りを表すテキストを、対話テキストと呼ぶ。また、対話テキストのうち、一つの発話を表すテキストを、発話テキストと呼ぶ。例えば、特許文献１には、複数の発話の内容を含む対話テキストを解析する装置が開示されている。
　特許文献１に開示された解析装置では、対話テキストにおいて応答ペア（隣接ペア）となる第一の発話と第二の発話とが特定され、第一の発話の事象が第二の発話で否定されているか否かが判定される。そして、第一の発話の事象が第二の発話で否定されている場合、否定された第一の発話の事象を対話テキストから除いたデータが、テキスト処理用データとして生成される。このようにして生成されたテキスト処理用データでは、対話の中で否定された事象が削除されているので、データマイニング等のテキスト処理を精度良く行うことが可能になる。
　上記のような対話テキストをコンピュータによって処理するためには、自然言語で表された対話テキストを、論理形式の言語（形式言語）に変換する必要がある。そこで、従来、自然言語を形式言語に変換するために、意味解析器（ｓｅｍａｎｔｉｃ　ｐａｒｓｅｒ）が用いられている（例えば、非特許文献１参照）。意味解析器では、予め設定されたパラメータに基づいて、自然言語で表されたテキストが形式言語の式に変換される。
特許第５８６７４１０号公報
Percy Liang, Michael Jordan, and Dan Klein. 2011. Learning dependency-based compositional semantics. In Proceedings of the Human Language Technology Conference of the Association for Computational Linguistics, pages 590-599, Portland, Oregon.
　ところで、対話テキストでは、対話テキストを構成する発話テキスト間において、「依頼－同意」及び「質問－回答」といった隣接ペアに代表される発話行為上の依存関係がみられる場合がある。
　しかしながら、従来の意味解析器が解析できる対象は一つの独立した発話テキストに限定され、一つの発話テキストの意味を解析する際に、対話テキスト中の他の発話テキストを参照することはできない。言い換えると、従来の意味解析器では、一つの独立した発話テキストごとに意味解析が実行されるので、一つの発話テキストの意味解析を行なう際に、他の発話テキストとの依存関係を考慮することができない。
　例えば、Ａ社とＢ社との対話テキスト中に「私たちもコンテナ船を選びます（We will choose containership, too.）」というＢ社の発話テキストが含まれているとする。この場合、前後の文脈を考慮しなければ、上記Ｂ社の発話テキストが示す意味は、「私たちもコンテナ船を買います」と解釈されたり、「私たちもコンテナ船に乗ります」と解釈されたりすることが考えられる。しかし、例えば、Ｂ社の上記発話テキストの前に「Ａ社がＢ社に対して、（不定期船ではなく）コンテナ船の運賃値上げを提案している」という文脈があると仮定すると、Ｂ社の上記発話テキストの内容は、Ｂ社の同意行為として解釈される。すなわち、Ｂ社の上記発話テキストは、Ｂ社もコンテナ船の運転値上げに同意したことを意味していると解釈できる。このように、対話テキストが、文脈によって（すなわち、他の発話テキストとの関係によって）、解釈が変わる曖昧な発話テキストを含む場合、発話テキスト間の依存関係を考慮した意味解析を行なうことができない従来の意味解析器では、対話テキスト全体を精度良く意味解析することは困難である。
　そのため、対話テキスト全体をコンピュータによって精度良く意味解析するためには、対話テキストの中から、依存関係を有する発話テキストのペアを適切に特定する必要がある。これによって、発話テキスト間の依存関係を考慮した意味解析を行なうことが可能になり、各発話テキストを適切な形式言語に変換することが可能になる。
　本発明の目的の一例は、依存関係を有する発話テキストを特定することを可能にする、情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明の一側面における情報処理装置は、
　対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、発話行為式生成部と、
　互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記発話行為式生成部によって生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記発話行為式生成部によって生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、隣接ペア抽出部と、
を備えたことを特徴とする。
　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における情報処理方法は、
（ａ）対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、ステップと、
（ｂ）互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、ステップと、
を備えたことを特徴とする。
　更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
　コンピュータに、
（ａ）対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、ステップと、
（ｂ）互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。
　以上のように本発明によれば、依存関係を有する発話テキストを特定することができる。
図１は、本実施の形態における情報処理装置を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態における情報処理装置の具体的構成を示すブロック図である。 図３は、ペア情報格納部に格納されるペア情報の一例を示す図である。 図４は、発話行為式生成部に入力される発話テキスト及び発話行為式生成部によって生成される発話行為式の一例を示す図である。 図５は、発話行為式のペアの一例を示す図である。 図６は、対話情報の一例を示す図である。 図７は、本発明の実施の形態における情報処理装置の動作を示すフロー図である。 図８は、本発明の実施の形態における情報処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
（実施の形態）
　以下、本発明の実施の形態における、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムについて、図１～８を参照しながら説明する。
［装置構成］
　図１は、本実施の形態における情報処理装置１０を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態おける情報処理装置１０は、発話行為式生成部１２と、隣接ペア抽出部１４とを備えている。
　発話行為式生成部１２には、自然言語で記述された対話テキストが入力される。本実施形態では、対話テキストは、複数の発話テキストによって構成される。なお、本実施形態においては、複数の発話者の発話から構成される一連のやり取りを表すテキストを、対話テキストと呼ぶ。また、対話テキストのうち、一つの発話を表すテキストを、発話テキストと呼ぶ。
　発話行為式生成部１２は、発話行為式生成手段として機能する。具体的には、発話行為式生成部１２は、複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換する。これにより、各発話テキストから、形式言語で記述された発話行為式が生成される。本実施形態では、発話行為式生成部１２は、各発話テキストを、１以上の発話行為式に変換する。なお、発話行為式生成部１２としては、自然言語のテキストが入力されるとパラメータに基づいて形式言語の式を出力する公知の意味解析器を用いることができる。具体的には、例えば、非特許文献１に開示された技術を発話行為式生成部１２に利用することができる。
　隣接ペア抽出部１４は、隣接ペア抽出手段として機能する。具体的には、隣接ペア抽出部１４は、発話行為式生成部１２によって生成された複数の発話行為式の中から、隣接ペアを示す発話行為式のペアを抽出する。なお、本実施形態において隣接ペアとは、任意の発話者の発話行為（以下、第１成分の発話行為という。）と、その発話行為に連鎖する他の発話者の発話行為（以下、第２成分の発話行為という。）との組合せのことをいう。対話テキストにおいては、一つの第１成分の発話行為に対して、複数の第２成分の発話行為が存在する場合がある。
　また、本実施形態では、隣接ペア抽出部１４は、予め設定されたペア情報を用いて、隣接ペアを示す発話行為式のペアを抽出する。詳細は後述するが、このペア情報は、複数の述語ペアを示す情報である。本実施形態において述語ペアとは、互いに関連する発話内行為（illocutionary acts）を表す述語のペアである。また、本実施形態において発話内行為とは、発話行為によって、その発話行為に含まれる発話者の意図が生じることをいう。具体的には、発話内行為とは、発話行為によって、質問、提案、回答、同意、反対、意志、忠告、命令、依頼等の発話者の意図が生じることをいう。したがって、本実施形態において述語ペアとは、一の発話内行為を示す述語（以下、第１成分の述語という。）と、その発話内行為に応答する他の発話者の発話内行為を示す述語（以下、第２成分の述語という。）とのペアである。本実施形態では、例えば、「質問（第１成分）」と「回答（第２成分）」との述語ペア、「提案（第１成分）」と「同意（第２成分）」との述語ペア、および「提案（第１成分）」と「反対（第２成分）」との述語ペアといった複数の述語ペアが、ペア情報として予め設定されている。
　詳細は後述するが、本実施形態では、隣接ペア抽出部１４は、例えば、発話行為式生成部１２によって任意の一つの発話テキストから生成された１以上の発話行為式（以下、第１成分候補の発話行為式という。）の中から、第１成分の述語を有する発話行為式を抽出する。以下、第１成分候補の発話行為式から抽出された発話行為式を、第１成分の発話行為式という。また、第１成分候補の発話行為式の元となった発話テキストを、第１成分の発話テキストという。
　次に、隣接ペア抽出部１４は、上述のペア情報に基づいて、上記第１成分候補の発話行為式以外の複数の発話行為式（以下、第２成分候補の発話行為式という。）の中から、第１成分の発話行為式が有する第１成分の述語に対応する第２成分の述語を有する発話行為式を抽出する。以下、第２成分候補の発話行為式から抽出された発話行為式を、第２成分の発話行為式という。また、第２成分候補の発話行為式の元となった発話テキストを、第２成分の発話テキストという。
　本実施形態では、隣接ペア抽出部１４は、上記のようにして抽出した第１成分の発話行為式と第２成分の発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして出力する。
　以上のように、本実施形態では、予め設定されたペア情報に基づいて、複数の発話テキストから生成された複数の発話行為式の中から、隣接ペアを示す発話行為式のペアを抽出することができる。より具体的には、任意に抽出された第１成分の発話行為式が有する第１成分の述語を考慮して、第２成分の発話行為式を抽出することができる。したがって、本実施形態では、第１成分の発話行為の内容を考慮して、第２成分の発話行為式を抽出することができる。言い換えると、一つの発話テキスト（第２成分の発話テキスト）の意味解析を行なう際に、他の発話テキスト（第１成分の発話テキスト）との依存関係を考慮することができる。これにより、各発話テキストを適切な形式言語に変換することが可能になる。
　続いて、図２を用いて、本発明の実施の形態における情報処理装置の構成について更に具体的に説明する。図２には、本発明の実施の形態における情報処理装置の具体的構成を示すブロック図が示されている。
　図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０は、上述の発話行為式生成部１２及び隣接ペア抽出部１４に加えて更に、対話テキスト入力部１６、パラメータ格納部１８、ペア情報格納部２０、アラートペア格納部２２、及びアラート部２４を備えている。また、本実施形態では、隣接ペア抽出部１４は、隣接ペア候補抽出部１４ａ、隣接ペア判定部１４ｂ、及び対話構造構成部１４ｃを含む。
　本実施形態では、パラメータ格納部１８には、自然言語のテキストを形式言語に変換する際に発話行為式生成部１２によって利用されるパラメータが格納されている。なお、上述したように、自然言語のテキストを形式言語に変換する技術としては、公知の意味解析器の技術を利用できるので、発話行為式生成部１２及びパラメータ格納部１８の詳細な説明は省略する。
　ペア情報格納部２０には、ペア情報が格納されている。図３は、ペア情報格納部２０に格納されるペア情報の一例を示す図である。図３に示すように、本実施形態では、ペア情報格納部２０には、ペア情報として、複数の述語ペアと、各述語ペアに付与された重みが格納されている。なお、図３の例では、「提案」を第１成分の述語とする４つの述語ペアと、「質問」を第１成分の述語とする４つの述語ペアが示されているが、述語ペアの組み合わせ、述語ペアの数、及び各述語ペアの重みは図３の例に限定されず、適宜設定することができる。
　アラートペア格納部２２には、アラート述語ペアが格納されている。本実施形態においてアラート述語ペアとは、例えば、情報処理装置１０の管理者によって予め設定される述語ペアである。本実施形態では、例えば、「提案－同意」の述語ペアが、アラート述語ペアとしてアラートペア格納部２２に格納されている。アラート述語ペアについては後述する。
　図２を参照して、対話テキスト入力部１６は、発話行為式生成部１２に対話テキストを入力する。なお、本実施形態では、対話テキスト入力部１６は、例えば、メール又は対話ログ等から、対話テキスト（複数の発話者の発話テキスト）を抽出し、抽出した対話テキストを発話行為式生成部１２へ入力する。
　発話行為式生成部１２は、パラメータ格納部１８に格納されたパラメータを用いて、対話テキスト入力部１６から入力された各発話テキストを、形式言語で記述された発話行為式に変換する。
　図４に、発話行為式生成部１２に入力される発話テキスト及び発話行為式生成部１２によって生成される発話行為式の一例を示す。図４に示すように、本実施形態では、発話行為式生成部１２は、各発話テキストを、１以上の発話行為式に変換する。なお、図４に示した発話行為式は一例であり、発話行為式生成部１２が、各発話テキストを３以上の発話行為式に変換してもよい。また、図４に示した形式言語は一例であり、発話行為式生成部１２が、他の形式言語で記述された発話行為式を生成してもよい。
　図２を参照して、発話行為式生成部１２は、生成した発話行為式を隣接ペア抽出部１４の隣接ペア候補抽出部１４ａへ入力する。隣接ペア候補抽出部１４ａは、ペア情報格納部２０に格納されたペア情報に基づいて、発話行為式生成部１２から入力された複数の発話行為式の中から、隣接ペアに対応する発話行為式のペアの候補を抽出する。
　具体的には、隣接ペア候補抽出部１４ａは、まず、ペア情報（図３参照）に基づいて、複数の発話行為式の中から、第１成分の述語を有する発話行為式を抽出する。例えば、図４に示す複数の発話行為式が隣接ペア候補抽出部１４ａに入力された場合、隣接ペア候補抽出部１４ａは、まず、第１成分の述語「提案」を有するＡ社の発話行為式「提案(A,e1)∧値上げ({A,B},運賃(コンテナ船))」を抽出する。
　次に、隣接ペア候補抽出部１４ａは、ペア情報（図３参照）に基づいて、Ａ社の発話行為式の第１成分の述語「提案」と述語ペアを構成する第２成分の述語「質問」を有するＢ社の発話行為式「質問(B,e2)∧設定(A,運賃)」を、発話行為式「提案(A,e1)∧値上げ({A,B},運賃(コンテナ船))」のペア候補として抽出する。更に、図４及び図５を参照して、隣接ペア候補抽出部１４ａは、第２成分の述語「同意」を有するＢ社の発話行為式「同意(B,e1)」及び第２成分の述語「意志」を有するＢ社の発話行為式「意志(B)∧選択(B)」をそれぞれ、発話行為式「提案(A,e1)∧値上げ({A,B},運賃(コンテナ船))」のペア候補として抽出する。
　詳細な説明は省略するが、図５に示すように、Ａ社の発話行為式「質問(A,e1)∧値上げ({A,B},運賃(コンテナ船))」についても同様に、ペア情報に基づいて、発話行為式「検討(B)∧値上げ(B,運賃(不定期船))」、「同意(B,e1)」及び「意志(B)∧選択(B)」がペア候補の発話行為式として抽出される。また、図示は省略するが、第１成分の述語を有する他の発話行為式についても同様に、発話行為式ごとにペア候補となる発話行為式が抽出される。このようにして、隣接ペア候補抽出部１４ａは、隣接ペアに対応する発話行為式のペアの候補を抽出し、抽出した複数のペアの候補を隣接ペア判定部１４ｂに入力する。
　図２を参照して、隣接ペア判定部１４ｂは、ペア情報格納部２０に格納されたペア情報に基づいて、隣接ペア候補抽出部１４ａから入力された複数のペアの候補の中から、隣接ペアとして適切な発話行為式のペア（尤もらしいペア）を判定する。
　例えば、図４の発話テキスト「私たちはコンテナ船の運賃値上げを検討していますが、いかがでしょうか。」について、図５に示すように、隣接ペアに対応する発話行為式のペアの候補として、６通りの発話行為式の組み合わせが隣接ペア判定部１４ｂに入力されたとする。この場合、隣接ペア判定部１４ｂは、最も大きい重みが付与された述語ペア「提案‐同意」に対応する発話行為式のペアを、隣接ペアとして尤もらしい発話行為式のペアとして判定する。すなわち、図５の例では、「提案(A,e1)∧値上げ({A,B},運賃(コンテナ船))」と「同意(B,e1)」との組み合わせが、適切な発話行為式のペアとして判定される。
　本実施形態では、隣接ペア判定部１４ｂは、発話テキストごとに、適切な発話行為式のペアの判定を行う。すなわち、隣接ペア判定部１４ｂは、発話テキストごとに、隣接ペアを示す発話行為式のペアを探索する。詳細な説明は省略するが、例えば、図４の発話テキスト「ところで、Ａ社様はいくらに設定するおつもりですか？」について、隣接ペア判定部１４ｂは、「質問(B,e2)∧設定(A,運賃)」と「回答(A,e2)∧設定(A,運賃)」との組み合わせを、適切な発話行為式のペアとして判定する。
　隣接ペア判定部１４ｂは、適切な発話行為式のペアとして判定した発話行為式の組合せを、対話構造構成部１４ｃに入力する。対話構造構成部１４ｃは、対話構造構成手段として機能する。具体的には、対話構造構成部１４ｃは、入力された発話行為式のペアごとに、対話構造を示す対話情報を生成する。本実施形態では、対話構造構成部１４ｃは、対話情報として、形式言語で記述された対話式を生成する。例えば、「提案(A,e1)∧値上げ({A,B},運賃(コンテナ船))」と「同意(B,e1)」とのペア、及び「質問(B,e2)∧設定(A,運賃)」と「回答(A,e2)∧設定(A,運賃)」とのペアが入力された場合、対話構造構成部１４ｃは、図６に示すような２つの対話情報（対話式）を生成する。本実施形態では、対話構造構成部１４ｃは、隣接ペア判定部１４ｂから入力された発話行為式のペアごとに、発話行為式のペアに含まれる述語ペア（本実施形態では、「提案‐同意」の述語ペア及び「質問－回答」の述語ペア）を用いて対話情報を生成する。本実施形態では、対話構造構成部１４ｃは、例えば、ペア情報格納部２０に格納されたペア情報に基づいて、発話行為式のペアごとに、対話情報を生成する。対話構造構成部１４ｃは、生成した対話情報を、アラート部２４に入力する。また、本実施形態では、対話構造構成部１４ｃは更に、生成した対話情報を、例えば図示しない表示装置等に出力し、表示する。
　アラート部２４は、アラート手段として機能する。具体的には、アラート部２４は、アラートペア格納部２２に格納されているアラート述語ペアに基づいて、アラート信号を生成する。具体的には、アラート部２４は、対話構造構成部１４ｃから入力された対話情報がアラート述語ペアを有している場合に、アラート信号を生成する。例えば、「提案－同意」のアラート述語ペアがアラートペア格納部２２に格納されており、更に、図６に示した２つの対話情報がアラート部２４に入力されたとする。この場合には、アラート部２４は、一方の対話情報「提案(e1)‐同意(e1)∧値上げ(運賃)」が、アラート述語ペア「提案－同意」を有していると判定し、アラート信号を生成する。本実施形態では、アラート部２４は、例えば、図示しない表示装置等にアラート信号を出力し、アラート情報を表示させる。なお、上記のアラート述語ペアは一例であり、他のアラート述語ペアがアラートペア格納部２２に格納されていてもよい。また、アラートペア格納部２２に格納されるアラート述語ペアの数は１つに限定されず、複数のアラート述語ペアがアラートペア格納部２２に格納されていてもよい。
　以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１０では、一つの発話テキストの意味解析を行なう際に、他の発話テキストとの依存関係を考慮することができる。これにより、例えば、上記のように、「選択します」という発話テキストを、「選択」という述語ではなく、「同意」という述語に変換することが可能となる。すなわち、発話テキスト間の依存関係を考慮して、各発話テキストを適切な形式言語に変換することが可能になる。
　また、本実施形態では、隣接ペア抽出部１４によって対話情報が生成されるので、ユーザは、対話情報を確認することによって、複数の発話者によって、どのようなやり取りが行われていたのかを容易に把握することができる。更に、本実施形態では、アラート部２４は、アラートペア格納部２２に予め格納されたアラート述語ペアに基づいて、アラート信号を生成する。したがって、アラート述語ペアを適切に設定することによって、例えば、複数の発話者によって、特定の規則に反する会話（例えば、コンプライアンス違反に関する会話）が行われていることを検知することが可能になる。
［装置動作］
　次に、本発明の実施の形態における情報処理装置の動作について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態における情報処理装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１～図６を参酌する。また、本実施の形態では、情報処理装置１０を動作させることによって、情報処理方法が実施される。よって、本実施の形態における情報処理方法の説明は、以下の情報処理装置１０の動作説明に代える。
　図７を参照して、情報処理装置１０においては、上述したように、まず、対話テキスト入力部１６が、発話行為式生成部１２に対話テキスト（複数の発話テキスト）を入力する（ステップＳ１）。次に、発話行為式生成部１２が、パラメータ格納部１８に格納されたパラメータを用いて、対話テキスト入力部１６から入力された各発話テキストを、形式言語で記述された発話行為式に変換する（ステップＳ２）。
　次に隣接ペア候補抽出部１４ａが、ペア情報格納部２０に格納されたペア情報に基づいて、発話行為式生成部１２が生成した複数の発話行為式の中から、隣接ペアに対応する発話行為式のペアの候補を抽出する（ステップＳ３）。
　次に、隣接ペア判定部１４ｂが、ペア情報格納部２０に格納されたペア情報に基づいて、隣接ペア候補抽出部１４ａから入力された複数のペアの候補の中から、隣接ペアとして尤もらしい発話行為式のペアを抽出する（ステップＳ４）。本実施形態では、ステップＳ４において、発話テキストごとに、隣接ペアとして尤もらしい発話行為式のペアが抽出される。
　次に、対話構造構成部１４ｃは、発話テキストごとに隣接ペア判定部１４ｂから入力された発話行為式のペアに基づいて、対話構造を示す対話情報を生成する（ステップＳ５）。
　次に、アラート部２４は、対話構造構成部１４ｃが生成した対話情報に、アラート述語ペアが含まれているか否かを判別する（ステップＳ６）。対話情報にアラート述語ペアが含まれている場合、アラート部２４は、アラート信号を生成して、表示装置等にアラート情報を表示させる（ステップＳ７）。
　一方、ステップＳ６において、対話情報にアラート述語ペアが含まれていない場合、アラート部２４は、アラート信号を生成することなく、処理を終了する。
　なお、上述の実施形態では、発話者の数が２である場合を例に挙げて説明したが、発話者の数は３以上であってもよい。
［プログラム］
　本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図７に示すステップＳ１～Ｓ７を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における情報処理装置と情報処理方法とを実現することができる。この場合、情報処理装置となるコンピュータのプロセッサは、発話行為式生成部１２、隣接ペア抽出部１４、対話テキスト入力部１６、及びアラート部２４として機能し、処理を行なう。また、本実施の形態では、パラメータ格納部１８、ペア情報格納部２０、及びアラートペア格納部２２は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。
　また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、発話行為式生成部１２、隣接ペア候補抽出部１４ａ、隣接ペア判定部１４ｂ、対話構造構成部１４ｃ、対話テキスト入力部１６、及びアラート部２４のいずれかとして機能してもよい。また、パラメータ格納部１８、ペア情報格納部２０、及びアラートペア格納部２２は、本実施の形態におけるプログラムを実行するコンピュータとは別のコンピュータ上に構築されていても良い。
［物理構成］
　ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、情報処理装置を実現するコンピュータについて図を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態における情報処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
　図８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えても良い。
　ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
　また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボードおよびマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
　データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、およびコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
　また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））およびＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、またはＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
　なお、本実施の形態における情報処理装置は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、情報処理装置は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
　上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記１２）によって実現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
　対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、発話行為式生成部と、
　互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記発話行為式生成部によって生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記発話行為式生成部によって生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、隣接ペア抽出部と、
を備えたことを特徴とする、情報処理装置。
（付記２）
　前記ペア情報において、前記複数の述語ペアそれぞれに予め重みが付与されており、
　前記任意の発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の一つの発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式とによって複数の発話行為式のペアが構成される場合、前記隣接ペア抽出部は、前記ペア情報において最も大きい重みが付与された前記述語ペアを含む発話行為式のペアを、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
　前記隣接ペア抽出部は、前記発話テキストごとに、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアを探索する、
付記１又は２に記載の情報処理装置。
（付記４）
　前記隣接ペアを示す発話行為式のペアごとに、該発話行為式のペアに含まれる前記述語ペアを用いて、形式言語で記述された対話情報を生成する対話構造構成部と、
　前記対話構造構成部が生成した対話情報に予め設定されたアラート述語ペアが含まれる場合にアラート信号を生成するアラート部と、
を更に備える、
付記１から３のいずれかに記載の情報処理装置。
（付記５）
（ａ）対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、ステップと、
（ｂ）互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、ステップと、
を備えたことを特徴とする、情報処理方法。
（付記６）
　前記ペア情報において、前記複数の述語ペアそれぞれに予め重みが付与されており、
　前記任意の発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の一つの発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式とによって複数の発話行為式のペアが構成される場合、前記（ｂ）のステップでは、前記ペア情報において最も大きい重みが付与された前記述語ペアを含む発話行為式のペアを、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、
付記５に記載の情報処理方法。
（付記７）
　前記（ｂ）のステップでは、前記発話テキストごとに、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアを探索する、
付記５又は６に記載の情報処理方法。
（付記８）
（ｃ）前記（ｂ）のステップで抽出された発話行為式のペアごとに、該発話行為式のペアに含まれる前記述語ペアを用いて、形式言語で記述された対話情報を生成する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで生成された対話情報に予め設定されたアラート述語ペアが含まれる場合にアラート信号を生成する、ステップと、
を更に備える、
付記５から７のいずれかに記載の情報処理方法。
（付記９）
　コンピュータに、
（ａ）対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、ステップと、
（ｂ）互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１０）
　前記ペア情報において、前記複数の述語ペアそれぞれに予め重みが付与されており、
　前記任意の発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の一つの発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式とによって複数の発話行為式のペアが構成される場合、前記（ｂ）のステップでは、前記ペア情報において最も大きい重みが付与された前記述語ペアを含む発話行為式のペアを、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、
付記９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１１）
　前記（ｂ）のステップでは、前記発話テキストごとに、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアを探索する、
付記９又は１０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１２）
　前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで抽出された発話行為式のペアごとに、該発話行為式のペアに含まれる前記述語ペアを用いて、形式言語で記述された対話情報を生成する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで生成された対話情報に予め設定されたアラート述語ペアが含まれる場合にアラート信号を生成する、ステップと、
を更に実行させる、
付記９から１１のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１７年５月１７日に出願された日本出願特願２０１７－０９８３８３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　以上のように、本発明によれば、依存関係を有する発話テキストを特定することによって、各発話テキストの意味を適切に解析することができる。
　１０　情報処理装置
　１２　発話行為式生成部
　１４　隣接ペア抽出部
　１６　対話テキスト入力部
　１８　パラメータ格納部
　２０　ペア情報格納部
　２２　アラートペア格納部
　２４　アラート部
　１１０　コンピュータ
　１１１　ＣＰＵ
　１１２　メインメモリ
　１１３　記憶装置
　１１４　入力インターフェイス
　１１５　表示コントローラ
　１１６　データリーダ／ライタ
　１１７　通信インターフェイス
　１１８　入力機器
　１１９　ディスプレイ装置
　１２０　記録媒体
　１２１　バス

Claims (12)

  1. 　対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、発話行為式生成手段と、
    　互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記発話行為式生成手段によって生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記発話行為式生成手段によって生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、隣接ペア抽出手段と、
    を備えたことを特徴とする、情報処理装置。
  2. 　前記ペア情報において、前記複数の述語ペアそれぞれに予め重みが付与されており、
    　前記任意の発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の一つの発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式とによって複数の発話行為式のペアが構成される場合、前記隣接ペア抽出手段は、前記ペア情報において最も大きい重みが付与された前記述語ペアを含む発話行為式のペアを、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記隣接ペア抽出手段は、前記発話テキストごとに、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアを探索する、
    請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記隣接ペアを示す発話行為式のペアごとに、該発話行為式のペアに含まれる前記述語ペアを用いて、形式言語で記述された対話情報を生成する対話構造構成手段と、
    　前記対話構造構成手段が生成した対話情報に予め設定されたアラート述語ペアが含まれる場合にアラート信号を生成するアラート手段と、
    を更に備える、
    請求項１から３のいずれかに記載の情報処理装置。
  5. （ａ）対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、ステップと、
    （ｂ）互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、ステップと、
    を備えたことを特徴とする、情報処理方法。
  6. 　前記ペア情報において、前記複数の述語ペアそれぞれに予め重みが付与されており、
    　前記任意の発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の一つの発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式とによって複数の発話行為式のペアが構成される場合、前記（ｂ）のステップでは、前記ペア情報において最も大きい重みが付与された前記述語ペアを含む発話行為式のペアを、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、
    請求項５に記載の情報処理方法。
  7. 　前記（ｂ）のステップでは、前記発話テキストごとに、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアを探索する、
    請求項５又は６に記載の情報処理方法。
  8. （ｃ）前記（ｂ）のステップで抽出された発話行為式のペアごとに、該発話行為式のペアに含まれる前記述語ペアを用いて、形式言語で記述された対話情報を生成する、ステップと、
    （ｄ）前記（ｃ）のステップで生成された対話情報に予め設定されたアラート述語ペアが含まれる場合にアラート信号を生成する、ステップと、
    を更に備える、
    請求項５から７のいずれかに記載の情報処理方法。
  9. 　コンピュータに、
    （ａ）対話テキストを構成する複数の発話テキストをそれぞれ、予め設定されたパラメータを用いて発話内行為を表す述語を含む形式言語に変換することによって、複数の発話行為式を生成する、ステップと、
    （ｂ）互いに関連する一対の発話内行為を表す述語によってそれぞれ構成された複数の述語ペアを示すペア情報に基づいて、前記対話テキスト中の任意の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の複数の発話テキストから前記ステップ（ａ）で生成された複数の発話行為式のうち前記任意の発話行為式に含まれる述語と前記述語ペアを構成する述語を含む一つの発話行為式とを、隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、ステップと、
    を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  10. 　前記ペア情報において、前記複数の述語ペアそれぞれに予め重みが付与されており、
    　前記任意の発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式と、前記任意の発話テキスト以外の一つの発話テキストから生成された一又は複数の発話行為式とによって複数の発話行為式のペアが構成される場合、前記（ｂ）のステップでは、前記ペア情報において最も大きい重みが付与された前記述語ペアを含む発話行為式のペアを、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアとして抽出する、
    請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  11. 　前記（ｂ）のステップでは、前記発話テキストごとに、前記隣接ペアを示す発話行為式のペアを探索する、
    請求項９又は１０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  12. 　前記プログラムが、前記コンピュータに、
    （ｃ）前記（ｂ）のステップで抽出された発話行為式のペアごとに、該発話行為式のペアに含まれる前記述語ペアを用いて、形式言語で記述された対話情報を生成する、ステップと、
    （ｄ）前記（ｃ）のステップで生成された対話情報に予め設定されたアラート述語ペアが含まれる場合にアラート信号を生成する、ステップと、
    を更に実行させる、
    請求項９から１１のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
PCT/JP2018/018613 2017-05-17 2018-05-14 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 WO2018212142A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/613,502 US20210157987A1 (en) 2017-05-17 2018-05-14 Information processing apparatus, information processing method, and computer-readable recording medium
JP2019518776A JP6828812B2 (ja) 2017-05-17 2018-05-14 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-098383 2017-05-17
JP2017098383 2017-05-17

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018212142A1 true WO2018212142A1 (ja) 2018-11-22

Family

ID=64274203

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2018/018613 WO2018212142A1 (ja) 2017-05-17 2018-05-14 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20210157987A1 (ja)
JP (1) JP6828812B2 (ja)
WO (1) WO2018212142A1 (ja)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014232258A (ja) * 2013-05-30 2014-12-11 株式会社東芝 連携業務支援装置、方法およびプログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8321220B1 (en) * 2005-11-30 2012-11-27 At&T Intellectual Property Ii, L.P. System and method of semi-supervised learning for spoken language understanding using semantic role labeling

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014232258A (ja) * 2013-05-30 2014-12-11 株式会社東芝 連携業務支援装置、方法およびプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DEN, YASUHARU: "Unit of analysis for studying conversation, talk, and statement - adjacent pair", JOURNAL OF JAPANESE SOCIETY FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 23, no. 2, 1 March 2008 (2008-03-01), pages 271 - 276 *

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2018212142A1 (ja) 2020-03-19
JP6828812B2 (ja) 2021-02-10
US20210157987A1 (en) 2021-05-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11379227B2 (en) Extraquery context-aided search intent detection
US9471283B2 (en) Generating virtualized application programming interface (API) implementation from narrative API documentation
CA3102621A1 (en) Constrained natural language processing
US9582498B2 (en) Actions on digital document elements from voice
CN104375875B (zh) 用于应用程序的编译优化的方法以及编译器
JP7381052B2 (ja) 問合せ対応支援装置、問合せ対応支援方法、プログラム及び記録媒体
JP2023012493A (ja) 言語モデルの事前トレーニング方法、装置、デバイスおよび記憶媒体
JP2020135456A (ja) 生成装置、学習装置、生成方法及びプログラム
WO2011151931A1 (ja) アプリケーションの解析方法、解析システム及び記録媒体
EP4364044A1 (en) Automated troubleshooter
JP7103264B2 (ja) 生成装置、学習装置、生成方法及びプログラム
Li et al. Vitas: Guided model-based vui testing of vpa apps
Körner et al. Natural language specification improvement with ontologies
US11176311B1 (en) Enhanced section detection using a combination of object detection with heuristics
WO2018212142A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP7416665B2 (ja) 対話システム、及び対話システムの制御方法
JP6907703B2 (ja) 解析装置、解析方法、および解析プログラム
JP7135730B2 (ja) 要約生成方法及び要約生成プログラム
JP2020123134A (ja) 抽出方法，情報処理装置および抽出プログラム
WO2018179729A1 (ja) インデックス生成プログラム、データ検索プログラム、インデックス生成装置、データ検索装置、インデックス生成方法、及びデータ検索方法
WO2014030258A1 (ja) 形態素解析装置、テキスト分析方法、及びそのプログラム
WO2023162129A1 (ja) 学習用データ生成装置、リスク検知装置、学習用データ生成方法、リスク検知方法、学習用データ生成プログラム及びリスク検知プログラム
CN117909505B (zh) 事件论元的抽取方法及相关设备
Bertalan et al. Using Transformer Models and Textual Analysis for Log Parsing
EP4273738A1 (en) Semantic representation generation method, semantic representation generation device, and semantic representation generation program

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18802089

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019518776

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18802089

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1