JP5816936B2 - 質問に対する解答を自動的に生成するための方法、システム、およびコンピュータ・プログラム - Google Patents
質問に対する解答を自動的に生成するための方法、システム、およびコンピュータ・プログラム Download PDFInfo
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Description
本発明は、2010年9月24日に出願され、本願所有者が所有する同時係属米国特許仮出願第61/386,029号に関し、その出願日の恩恵を請求するものである。
ここで、x1,...,xnは特徴値であり、一実施形態では以下のようになる。
ここで、a1,...,anは係数であり、定数cはモデルの訓練中に割り当てられる。非限定的な一例では、特定のモデルは以下のような係数割り当てを有することができる。
a1=0.484,x1=thisWhatRule発火
a2=2.8671,x2=heShePronounRule発火
a3=12.587 x3=事前確率・・・
「革命戦争中に将軍であった、この大統領・・・」
では、「大統領」と「将軍」という検出された2つのLATについて、「ジョージ・ワシントン」という候補解答に関する全信頼性加重平均は、「将軍」に関する加重信頼スコア(たとえば、0.8)にそのそれぞれのTyCorスコア(たとえば、1.0)を掛けたものを表す第1の合計と、「大統領」に関する加重信頼スコア(0.95)にそのそれぞれのTyCor(たとえば、1.0)を掛けたものを表す第2の合計とを結合した合計として計算される。一般に、1つまたは複数の検出されたLATを有する照会の場合、全加重信頼スコアは以下のように計算される。
全信頼性加重平均スコア=(信頼スコアLAT1)(TyCorLAT1)+(信頼スコアLAT2)(TyCorLAT2)+・・・+(信頼スコアLATn)(TyCorLATn)
共通分析システム(CAS)610は、分析構造にアクセスし変更するためにすべてのアノテータ620が使用する共通機構として設けられる。したがって、CAS610は、アノテータ620間の調整を可能にし、異なるアプリケーションおよび異なるタイプのアーキテクチャ内でのアノテータ620の再利用を容易にする(たとえば、疎結合対密結合)。CAS610は、様々なアノテータの動作を拘束するものと見なすことができる。
Claims (25)
- 質問に対する解答を自動的に生成するためのコンピュータによって実行される方法であって、
入力照会に関連する字句解答タイプ(LAT)を決定するステップと、
前記入力照会LATに関する第1のスコアを計算するステップであって、前記第1のスコアが前記決定された照会LATの推定正確度を表すLAT信頼値を示すステップと、
情報源から前記入力照会に対する候補解答を入手するステップと、
前記候補解答に関する解答タイプ(AT)を決定するステップと、
前記照会LATと前記候補解答ATを比較するステップと、
前記比較した照会LATと前記候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算するステップと、
前記第1のスコアと前記第2のスコアを結合して、前記候補解答の品質を示す合計スコアを提供するステップと
を含み、
処理装置が、前記照会LATを決定することと、前記第1のスコアおよび第2のスコアを計算することと、候補解答を入手することと、ATを決定することと、比較することと、結合することのうちの1つまたは複数を自動的に実行する、コンピュータによって実行される方法。 - 前記入力照会に関連する前記照会LATに関する第1のスコアを計算することが、
前記決定された照会LATを記述する特徴のセットを抽出することと、
前記特徴セットにモデルを適用して、前記LAT信頼値を生成すること
を含む、請求項1記載のコンピュータによって実行される方法。 - 前記適用されたモデルが、訓練インスタンスの以前のセットから手動でまたは自動的に構築されたロジスティック回帰モデルまたは決定木モデルのうちの1つまたは複数である、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。
- 前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴がパターン・ルールを含み、前記特徴のセットを抽出することが、
前記照会に関連する構文パターン・ルールを識別することであって、前記パターン・ルールが共通LATを定義する1組のパターン・ルールから識別されること
を含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。 - 前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が照会ワードが候補LATである頻度を含み、前記特徴のセットを抽出することが、
検出されたLATワードの前のインスタンスをチェックすることと、
前記前のインスタンスに基づいてLATワード頻度を計算すること
をさらに含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。 - 前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が候補LATの品詞を含み、前記特徴のセットを抽出することが、
前記照会に関連する解析木データ構造を入手することと、
前記解析木をトラバースして、前記候補LATに関連するワード間の文法関係を識別すること
をさらに含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。 - 前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が同一指示情報を含み、前記特徴のセットを抽出することが、候補LATワードがLATとして認識された前記照会内の他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断することをさらに含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。
- 前記抽出された特徴セットのうちの1つまたは複数の特徴が並行して抽出される、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。
- 前記比較した照会LATと前記候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算することが、
前記候補解答をコーパスまたは知識ベース内のインスタンスと突き合わせることと、
前記コーパスまたは前記知識ベース内のインスタンスに関連するタイプを取り出すことと、
前記照会LATを前記取り出されたタイプと突き合わせてタイプ強制(TyCor)値を生成することであって、前記第2のスコアが前記TyCor値を含むこと
を含む、請求項2記載のコンピュータによって実行される方法。 - 1つの照会がn個までの候補LATを有し、結合して前記合計スコアを提供することが、
(信頼スコアLAT1)(TyCorLAT1)+(信頼スコアLAT2)(TyCorLAT2)+・・・+(信頼スコアLATn)(TyCorLATn)
による加算であり、ここで、信頼スコアLAT1、信頼スコアLAT2、および信頼スコアLATnは前記照会のそれぞれの決定されたLATの推定正確度を表す生成された信頼値であり、TyCorLAT1、TyCorLAT2、およびTyCorLATnはそれぞれのLATを有する候補解答の生成されたタイプ強制(TyCor)値である、請求項9記載のコンピュータによって実行される方法。 - 質問に対する解答を自動的に生成するためのシステムであって、
メモリ・デバイスと、
それぞれが前記メモリ・デバイスに通じていて、
入力照会に関連する字句解答タイプ(LAT)を決定することと、
前記照会LATに関する第1のスコアを計算することであって、前記第1のスコアが前記決定された照会LATの推定正確度を表すLAT信頼値を示すことと、
情報源から前記入力照会に対する候補解答を入手することと、
前記候補解答に関する解答タイプ(AT)を決定することと、
前記照会LATと前記候補解答ATを比較することと、
前記比較した照会LATと前記候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算することと、
前記第1のスコアと前記第2のスコアを結合して、前記候補解答の品質を示す合計スコアを提供すること
を含む方法を実行するために構成された1つまたは複数のプロセッサ・デバイスと
を含む、システム。 - 前記照会LATに関する第1のスコアを計算するための前記1つまたは複数のプロセッサ・デバイスが、
前記決定された照会LATを記述する特徴のセットを抽出することと、
前記特徴セットにモデルを適用して、前記LAT信頼値を生成すること
によって計算を実行するように構成される、請求項11記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサ・デバイスが、訓練インスタンスの以前のセットから手動でまたは自動的に構築されたロジスティック回帰モデルまたは決定木モデルのうちの1つまたは複数を適用するように構成される、請求項12記載のシステム。
- 前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴がパターン・ルールを含み、特徴のセットを抽出するための前記1つまたは複数のプロセッサ・デバイスが、
前記照会に関連する構文パターン・ルールを識別することであって、前記パターン・ルールが共通LATを定義する1組のパターン・ルールから識別されること
をさらに実行する、請求項12記載のシステム。 - 前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が照会ワードが候補LATである頻度を含み、特徴のセットを抽出するための前記1つまたは複数のプロセッサ・デバイスが、
検出されたLATワードの前のインスタンスをチェックすることと、
前記前のインスタンスに基づいてLATワード頻度を計算すること
をさらに実行する、請求項12記載のシステム。 - 前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が候補LATの品詞を含み、特徴のセットを抽出するための前記1つまたは複数のプロセッサ・デバイスが、
前記照会に関連する解析木データ構造を入手することと、
前記解析木をトラバースして、前記候補LATに関連するワード間の文法関係を識別すること
をさらに実行する、請求項12記載のシステム。 - 前記抽出された特徴セットのうちの1つの特徴が同一指示情報を含み、特徴のセットを抽出するための前記1つまたは複数のプロセッサ・デバイスが、候補LATワードがLATとして認識された前記照会内の他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断することをさらに実行する、請求項12記載のシステム。
- 第2のスコアを計算するための前記1つまたは複数のプロセッサ・デバイスが、
前記候補解答をコーパスまたは知識ベース内のインスタンスと突き合わせることと、
前記コーパスまたは前記知識ベース内のインスタンスに関連するタイプを取り出すことと、
前記照会LATを前記取り出されたタイプと突き合わせてタイプ強制(TyCor)値を生成することであって、前記第2のスコアが前記TyCor値を含むこと
によって計算を実行するように構成される、請求項12記載のシステム。 - 1つの照会がn個の候補LATを有し、結合して前記合計スコアを提供するための前記1つまたは複数のプロセッサ・デバイスが、
(信頼スコアLAT1)(TyCorLAT1)+(信頼スコアLAT2)(TyCorLAT2)+・・・+(信頼スコアLATn)(TyCorLATn)
による加算を実行し、ここで、信頼スコアLAT1、信頼スコアLAT2、および信頼スコアLATnはそれぞれの決定された照会LATの推定正確度を表す生成された信頼値であり、TyCorLAT1、TyCorLAT2、およびTyCorLATnはそれぞれのLATを有する候補解答の生成されたタイプ強制(TyCor)値である、請求項18記載のシステム。 - 質問に対する解答を自動的に生成するためのコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムは、コンピュータに、
入力照会に関連する字句解答タイプ(LAT)を決定することと、
前記照会LATに関する第1のスコアを計算することであって、前記第1のスコアが前記決定された照会LATの推定正確度を表すLAT信頼値を示すことと、
情報源から前記入力照会に対する候補解答を入手することと、
前記候補解答に関する解答タイプ(AT)を決定することと、
前記照会LATと前記候補解答ATを比較することと、
前記比較した照会LATと前記候補解答ATとの一致度を表す第2のスコアを計算することと、
前記第1のスコアと前記第2のスコアを結合して、前記候補解答の品質を示す合計スコアを提供すること
を実行させるコンピュータ・プログラム。 - 前記入力照会に関連するそれぞれのLATに関する第1のスコアを計算することが、
前記算出された照会LATを記述する特徴のセットを抽出することと、
前記特徴セットにモデルを適用して、前記LAT信頼値を生成すること
によって計算することである、請求項20記載のコンピュータ・プログラム。 - 前記抽出された特徴セットのうちの第1の特徴がパターン・ルールを含み、前記特徴のセットを抽出することが、前記照会に関連する構文パターン・ルールを識別することであって、前記パターン・ルールが共通LATを定義する1組のパターン・ルールから識別されることを含み、
前記抽出された特徴セットのうちの第2の特徴が照会ワードが候補LATである頻度を含み、前記特徴のセットを抽出することが、検出されたLATワードの前のインスタンスをチェックすることと、前記前のインスタンスに基づいてLATワード頻度を計算することをさらに含み、
前記抽出された特徴セットのうちの第3の特徴が前記候補LATの品詞を含み、前記特徴のセットを抽出することが、前記照会に関連する解析木データ構造を入手することと、前記解析木をトラバースして、候補LATに関連するワード間の文法関係を識別することをさらに含み、
前記抽出された特徴セットのうちの第4の特徴が同一指示情報を含み、前記特徴のセットを抽出することが、候補LATワードがLATとして認識された前記照会内の他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断することをさらにコンピュータに実行させる、コンピュータ・プログラム。 - テキスト・ストリングを含む照会から特徴を抽出するためのコンピュータによって実行される方法であって、前記方法が、
前記照会に関連する構文パターン・ルールを識別することであって、前記パターン・ルールが共通字句解答タイプ(LAT)を定義する1組のパターン・ルールから識別され、前記抽出された特徴のうちの第1の特徴が識別されたパターン・ルールを含むことと、
検出された字句解答タイプ(LAT)の前のインスタンスについてチェックし、前記前のインスタンスに基づいてLATワード頻度を計算することであって、前記抽出された特徴のうちの第2の特徴が照会ワードが候補LATである算出頻度を含むことと、
前記照会に関連する解析木データ構造を入手することと、
前記解析木構造内の前記候補LATに関連するワード間の文法関係を識別することであって、前記抽出された特徴のうちの第3の特徴が前記候補LATの品詞を含むことと、
候補LATワードがLATとして認識された前記照会内の他の何らかのワードを同一指示するかどうかを判断することであって、前記抽出された特徴のうちの第4の特徴が同一指示情報を含み、1つまたは複数のプログラミングされたプロセッサ・デバイスが、前記構文パターン・ルールを識別することと、前のインスタンスについてチェックすることと、前記解析木データ構造を入手することと、文法関係を識別することと、LATワード同一指示を判断することを実行することと、
検出された照会LATの推定正確度を表す信頼値を生成すること
を含む、特徴を抽出するためのコンピュータによって実行される方法。 - 前記1つまたは複数のプログラミングされたプロセッサ・デバイスが、前記1つまたは複数の第1、第2、第3、および第4の特徴を並行して抽出することを実行する、請求項23記載の特徴を抽出するためのコンピュータによって実行される方法。
- 前記抽出された第1、第2、第3、および第4の特徴にモデルを適用して、前記信頼値を生成すること
をさらに含む、請求項23記載の特徴を抽出するためのコンピュータによって実行される方法。
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