JP7170779B2 - 自動的な意図のマイニング、分類、及び配置のための方法及びシステム - Google Patents
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Description
本願は、2018年3月23日出願の“HYBRID LEARNING SYSTEM FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING”という名称の米国仮特許出願番号62/646,915、2018年3月23日出願の“VOCABULARY MANAGEMENT IN A NATURAL LEARNING FRAMEWORK”という名称の米国仮特許出願番号62/646,916、2018年3月23日出願の“METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATED INTENT MINING, CLASSIFICATION AND DISPOSITION”という名称の米国仮特許出願番号62/646,917、2018年4月14日出願の“METHOD AND SYSTEM FOR FOCUSED CONVERSATION CONTEXT MANAGEMENT IN A BEHAVIOR ENGINE”という名称の米国仮特許出願番号62/657,751、2018年4月5日出願の“TEMPLATED RULE-BASED DATA AUGMENTATION FOR INTENT EXTRACTION FROM SPARSE DATA”という名称の米国仮特許出願番号62/652,903、及び2018年4月19日出願の“WRITTEN-MODALITY PROSODY SUBSYSTEM IN A NLU FRAMEWORK”という名称の米国仮特許出願番号62/659,710の優先権及び利益を主張し、それらは、全ての目的でその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
Claims (20)
- エージェント自動化システムであって、
発話のコーパスとセマンティックマイニングフレームワークとを格納するように構成されたメモリと、
発話の前記コーパス内の意図を検出すること、
前記コーパスの前記意図に対する意図ベクトルを決定すること、
ベクトル空間内の前記意図ベクトル間の距離を計算すること、
前記ベクトル空間における前記意図ベクトル間の前記距離に基づいて安定クラスタ半径を検出すること、
クラスタ形成木であって、前記クラスタ形成木の各レベルが、前記安定クラスタ半径のうちの1つを使用する前記意図ベクトルのそれぞれのクラスタリングを含む、前記クラスタ形成木を生成すること、及び
特定の安定クラスタ半径を有する意味クラスタに前記意図ベクトルをクラスタリングすること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの命令を実行するように構成されたプロセッサと
を含む、エージェント自動化システム。 - 前記プロセッサは、
クラスタ半径の関数として意味クラスタの数をプロットした曲線の平坦な部分を識別することによって、前記安定クラスタ半径を検出すること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの前記命令を実行するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
前記メモリに格納された規則の一群に基づいて、1つ以上のクラスタクリーニングステップ及び/又は1つ以上のクラスタデータ増強ステップを前記意味クラスタ上で実施すること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの前記命令を実行するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
前記意味クラスタの各々についての特定の意図ベクトルであって、前記意味クラスタの各々についての最も高い普及の意図ベクトルである、前記意味クラスタの各々についての前記特定の意図ベクトルによって表されるそれぞれの発話を、前記意味クラスタの各々についてのサンプル発話として選択すること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの前記命令を実行するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
意図/実体モデルであって、前記意味クラスタの各々の表している意図と前記サンプル発話との間の関係性を格納する前記意図/実体モデルを、前記意味クラスタと前記サンプル発話とに基づいて生成すること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの前記命令を実行するように構成される、請求項4に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
系統樹であって、前記クラスタ形成木の各レベルでの前記意図ベクトルのそれぞれのクラスタリングについての操縦可能なスキーマを提供する前記系統樹として、ディスプレイデバイス上で前記クラスタ形成木を提示すること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの前記命令を実行するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
前記特定の安定クラスタ半径を示すユーザ入力を受信すること、及び、それに応じて、前記特定の安定クラスタ半径を有する意味クラスタに前記意図ベクトルをクラスタリングすること
を含む行動を前記エージェント自動化システムに実施させるために前記セマンティックマイニングフレームワークの前記命令を実行するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記意図ベクトルにおける少なくとも1つの意図ベクトルは、該意図ベクトルのパラメータとして、少なくとも1つの対応する実体と関連付けられる、請求項1に記載のシステム。
- コンピューティングシステムの1以上のプロセッサによって実行される方法であって、
発話のコーパス内の意図を検出すること、
前記コーパスの前記意図に対する意図ベクトルを決定すること、
ベクトル空間内の前記意図ベクトル間の距離を計算すること、
前記ベクトル空間における前記意図ベクトル間の前記距離に基づいて安定クラスタ半径を検出すること、
クラスタ形成木であって、前記クラスタ形成木の各レベルが、前記安定クラスタ半径のうちの1つを使用する前記意図ベクトルのそれぞれのクラスタリングを含む、前記クラスタ形成木を生成して提示すること、
特定の安定クラスタ半径を示すユーザ入力を受信すること、及び
前記特定の安定クラスタ半径を有する意味クラスタに前記意図ベクトルをクラスタリングすること
を含む、方法。 - 前記意味クラスタの各々について、発話の前記コーパスからサンプル発話を選択すること、及び
意図/実体モデルであって、前記意味クラスタの各々の表している意図と前記サンプル発話との間の関係性を格納する前記意図/実体モデルを、前記意味クラスタと前記サンプル発話とに基づいて生成すること、
を含む、請求項9に記載の方法。 - 前記サンプル発話を選択することは、
前記意味クラスタの各々について最も高い普及の意図ベクトルを決定すること、及び
前記意味クラスタの各々において前記最も高い普及の意図ベクトルにより表される、発話の前記コーパスのそれぞれの発話を、前記意味クラスタの各々を表している発話サンプルとして選択すること
を含む、請求項10に記載の方法。 - 前記意味クラスタの普及スコアを決定するための意図分析を前記意味クラスタのクラスタサイズに基づいて実施すること、及び
意図ベクトルについての前記意味クラスタの前記普及スコアに基づいて、格納されている対話モデル中の盲点を識別すること
を含む、請求項9に記載の方法。 - 前記安定クラスタ半径を検出することは、
凝集型クラスタリング、密度ベースのクラスタリング、又はそれらの組み合わせを使用して、前記安定クラスタ半径を検出すること
を含む、請求項9に記載の方法。 - コンピューティングシステムのプロセッサにより実行可能な命令を格納するコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
発話のコーパス内の意図を検出し、
前記コーパスの前記意図に対する意図ベクトルを決定し、
ベクトル空間内の前記意図ベクトル間の距離を計算し、
前記ベクトル空間における前記意図ベクトル間の前記距離に基づいて安定クラスタ半径を検出し、
特定の安定クラスタ半径を有する意味クラスタに前記意図ベクトルをクラスタリングし、
前記意味クラスタの各々について、発話の前記コーパスからサンプル発話を選択し、及び
意図/実体モデルであって、前記意味クラスタの各々の表している意図と前記サンプル発話との間の関係性を格納する前記意図/実体モデルを、前記意味クラスタと前記サンプル発話とに基づいて生成する
命令を含む、コンピュータ可読媒体。 - 前記プロセッサにより実行可能な前記命令は、
クラスタ形成木であって、前記クラスタ形成木の各レベルが、前記安定クラスタ半径のうちの1つを使用する前記意図ベクトルのそれぞれのクラスタリングを含む、前記クラスタ形成木を生成して提示し、及び
前記特定の安定クラスタ半径を示すユーザ入力を受信する
命令を含む、請求項14に記載の媒体。 - 前記プロセッサにより実行可能な前記命令は、
前記意味クラスタの各々について最も高い普及の意図ベクトルを決定し、及び
前記意味クラスタの各々において前記最も高い普及の意図ベクトルにより表される、発話の前記コーパスのそれぞれの発話を、前記意味クラスタの各々の発話サンプルとして選択する
命令を含む、請求項14に記載の媒体。 - 前記安定クラスタ半径を検出する前記命令は、
形成される意味クラスタの数がクラスタ半径値の増加と共には増加しないクラスタ半径値を決定する
命令を含む、請求項14に記載の媒体。 - 前記プロセッサにより実行可能な前記命令は、
前記意図/実体モデルにおける前記サンプル発話の規則ベースの再表現と前記意図/実体モデルにおける類似のサンプル発話の除去とを実施することによって、前記意図/実体モデルを増強する
命令を含む、請求項14に記載の媒体。 - 前記規則ベースの再表現は、前記意図/実体モデルにおける前記サンプル発話の能動から受動への再表現を含む、請求項18に記載の媒体。
- 前記コンピューティングシステムは、受信された自然言語のリクエスト中の意図を分類するために前記意図/実体モデルを使用するように構成される、請求項14に記載の媒体。
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