JP7297458B2 - 対話コンテンツ作成支援方法 - Google Patents
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Description
上記状況を鑑みて、大規模な対話コンテンツを効率的に整備する手法が求められる。
図1は,対話コンテンツを整備するための対話データ作成支援システムの全体構成図である。本システムは、金融ビジネスに関する対話データの作成を行なうものとして説明するが、他の外食、交通、娯楽その他のビジネスに適用してもよいのはいうまでもない。本システムは、1または複数の情報処理装置から構成される。情報処理装置は、例えばサーバであって、周知のように入力装置、出力装置、CPU(Central Processing Unit)などの処理装置および記憶装置を備えてなる。図1の構成では、対話データ作成支援システム1は、有線または無線のネットワークを介して知識バンク2やデータ作成者パソコン3と通信が可能であるが、全てを纏めて一体のサーバーなどで構成してもよい。
対話データ作成支援システム1の説明を行なう前に、対話コンテンツを用いる対話システムについて説明する。ここで対話コンテンツとは,例えば(A)ユーザーが発話すると想定される文とその文への回答のペアの複数の集合,もしくは,(B)前記ペアとユーザーに問いかけることでユーザーに発話を行ってもらう制御情報の複数の集合,もしくは,(C)前記ペアを生成できる手掛かりとなる対話ペア生成手掛かり情報の複数の集合である。これについて図2~図5を用いて詳細に説明する。
図2は、一問一答対話で使用する対話コンテンツを示す表図である。一問一答対話ではユーザーが発話すると想定される文21とその文への回答22からなる対話ペア23を複数個用意した対話ペア23の集合24を対話コンテンツとする。図2の例では海外送金に関する一問一答対話のコンテンツが用意されている。これらの対話コンテンツは、実務経験などを参考にして管理者が予め作成して,対話システムの記憶装置に記憶することができる。ただし後に説明するように、本実施例の対話データ作成支援システム1を用いれば、大規模な対話コンテンツを効率的に作成できる。なお、自然言語対話システム32の詳細は図示しないが、一般的な情報処理装置、例えばサーバにソフトウェアを実行させることにより構成することができる。
次に誘導対話の対話コンテンツと対話の流れを図4と図5に示す。誘導対話では自然言語対話システム32が必要に応じてユーザー31に問いかけることで,答えを出すために必要な情報をユーザー31から得ることを特徴とする対話の種類である。
展開文A「郵送で普通預金を新しく開設したいが,マイナンバーは必要ですか?」
展開文B「郵送で定期預金を新しく開設したいが,マイナンバーは必要ですか?」
展開文C「窓口で普通預金を新しく開設したいが,マイナンバーは必要ですか?」
展開文D「窓口で定期預金を新しく開設したいが,マイナンバーは必要ですか?」
これらの展開文は、予め手動または自動で作成して対話コンテンツの一部としておいてもよいし、質問501を得てからシステムが生成しても良い。
発明者らは数多くの対話コンテンツを調べ,また,FAQ(Frequently Asked Questions)や業務手順書,対話システム32に記録されたユーザーからの問い合わせの履歴を調べることで,特に金融機関のような法律や関係省庁からの訓令・通達・通知により業務に制約が設けられた企業において必要とされる対話コンテンツに企業を超えた規則性が存在することを見出した。
図7は複数の対話部品61からなる対話テンプレート135を利用して対話コンテンツを効率的に作成するための対話コンテンツの作成者の手順が示されている。ここで、対話コンテンツの作成者は例えば図1のデータ作成者パソコン3を用いて作業を行なってもよい。
ここで,適切な対話部品61の準備方法について図9~図10を用いて説明する。対話部品は業務手順書134など対話コンテンツの基となる文書から作成することができる。ここではFAQを例にする。
次に我々は,ある企業の対話コンテンツを別の企業の対話コンテンツの作成の参考にすることにより対話コンテンツの作成に要する時間を短縮できることを見出した。このときに元の企業に特有の語をその業界で一般的に用いられる語に変換したり,業界で一般的に用いられる語を対話コンテンツの作成先の企業に特有の語に変換することで,対話コンテンツの作成時間をさらに短縮できることを見出した。また,変換において知識バンク2という語彙体系辞書141と通信インターフェース(I/F)13を有するシステムを用いることで短時間で変換作業を行うことができることを見出した。以下,これらについて説明を行う。
次に(2.)特有語を一般語に変換するシステムについて述べる。本システムではテンプレート化支援部111に含まれる抽象化場所推薦部112と抽象語推薦部113,知識バンク2を用いる。まず,知識バンク2について説明する。
図16は、ある企業に独特の言い回しの例である。
図17は、対話テンプレートの作成方法を説明するフロー図である。ここで、対話テンプレートの作成者(作業者)は,対話データ作成支援システム1の管理者等である。作業者はデータ作成者パソコン3を用いて業務手順書134をアクセスし、所望のテキストを選択する(S1701)。なお、他のデータベースからダウンロードしたり、入力部151から直接データを入力しても良い。
図18は、対話コンテンツの作成方法を説明するフロー図である。作業者はデータ作成者パソコン3を用いて業務手順書134をアクセスし、内容を参照しつつ対話コンテンツの主題を決める。対話コンテンツの主題は、例えば、ユーザー発話想定文でありFAQの質問をそのまま用いてもよい。図8で説明したように、作業者は入力部151から対話コンテンツの主題を入力する(S1801)。
作業者はその対話コンテンツの骨格をダウンロードする。作業者は答えの追加(図7のS77)においてスロット値の組み合わせを統合し,たとえば,下記の組み合わせに変更してもよい。
これにより図4の回答44を記載する量が低減し,作業者が効率的に対話コンテンツを作成できる。
以上説明した実施例の一例では、ある企業の資材に含まれるテキストから、その企業にユニークな語と、その企業の同業他社との間で汎用的な語とを判定する。その判定結果を用いて対話コンテンツの企業間の移植を支援することができる。また,類義語や上位語,下位語の推薦により対話コンテンツ量の拡大を支援することができる。さらに,準備した対話部品を組み合わせることで短時間で対話コンテンツを作成できるようにすることができる。
2 知識バンク
3 データ作成者パソコン
11 CPU
12 記憶部
13 通信インターフェース(I/F)
42 スロット
43 ユーザーへの問いかけ方
45 スロット値
61 対話部品
111 テンプレート化支援部
112 抽象化場所推薦部
113 抽象語推薦部
114 部品への分割部
121 具体化支援部
122 具体化場所推薦部
123 具体語推薦部
124 根拠文の検索部
125 部品組み合わせ部
131 金融共通語辞書
132 企業ごとの特徴語辞書
133 ユーザー辞書
134 業務手順書
135 対話テンプレート
141 語彙体系辞書
Claims (4)
- 入力装置、出力装置、処理装置および記憶装置を備えてなる情報処理装置で実行され、
ある企業の資材に含まれるテキストから、その企業にユニークな語と、その企業の同業他社との間で汎用的な語とを判定することを特徴とする、
対話コンテンツ作成支援方法であって、
前記処理装置は、テンプレート化支援部を備え、
前記記憶装置は、前記ユニークな語を辞書化した特徴語辞書と、前記汎用的な語を辞書化した共通語辞書を備え、前記ユニークな語と前記汎用的な語は対応付けられており、
前記テンプレート化支援部は、
前記特徴語辞書を参照して、前記テキストから前記ユニークな語の候補を抽出する、抽象化場所推薦ステップと、前記共通語辞書を参照して、前記ユニークな語の候補に対応する前記汎用的な語の候補を抽出する、抽象語推薦ステップと、により前記判定を行い、
作業者の選択または自動的に前記ユニークな語の候補を前記汎用的な語の候補に変換して、前記ユニークな語を前記汎用的な語に置き換えた前記テキストを一般化されたテキストとして複数準備し、複数の前記一般化されたテキストをクラスタリングし、複数種の前記汎用的な語を上位概念の語に纏める上位概念化を行い、前記上位概念の語に対して上記汎用的な語を特定させる問いかけである対話部品を作成する、部品への分割ステップと、を実行し、
前記クラスタリングは、
前記一般化されたテキストを単語に分割して単語リストを作成し、前記単語をベクトル化して単語ベクトルのリストを作成し、前記単語ベクトルを文ベクトルに変換し、k平均法によって複数の前記文ベクトルをクラスタリングすることで実行され、
前記上位概念化は、
同じクラスタにクラスタリングされた複数の前記テキストの差分に基づいて同じ上位概念の語に纏める前記汎用的な語を抽出し、テキストの異なる箇所である前記汎用的な語を上位概念の語に纏めることにより実行され、
前記対話部品を使用して自然言語対話システムに用いる対話コンテンツを作成する対話コンテンツ作成支援方法。 - 前記対話部品は、
前記上位概念の語を特定するスロットと、前記汎用的な語を特定するスロット値と、前記問いかけの内容を示すテキストとの組で構成される、
請求項1に記載した対話コンテンツ作成支援方法。 - 前記特徴語辞書を統計的な手法により作成することを特徴とする、
請求項1に記載した対話コンテンツ作成支援方法。 - 前記統計的な手法をtf-idfにより行うことを特徴とする、
請求項3に記載した対話コンテンツ作成支援方法。
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山内 祐輝 外4名,対話システムにおける単語間の関係性を用いた話題誘導応答文生成,情報処理学会研究報告 2012(平成24)年度▲5▼ [CD-ROM] ,日本,一般社団法人情報処理学会,2013年02月15日,pp.1-7 |
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