特開 2023-83241 処理動作支援装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023083241

(43)【公開日】2023-06-15

(54)【発明の名称】処理動作支援装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 40/30 20200101AFI20230608BHJP

   G06F 16/90 20190101ALI20230608BHJP

【ＦＩ】

G06F40/30

G06F16/90 100

【審査請求】有

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022190415

(22)【出願日】2022-11-29

(31)【優先権主張番号】P 2021197341

(32)【優先日】2021-12-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】399073034

【氏名又は名称】ソプラ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100120868

【弁理士】

【氏名又は名称】安彦 元

(72)【発明者】

【氏名】白川 基光

【テーマコード（参考）】

5B091

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B091AA15

5B091CA01

5B091CB02

5B091CB12

5B091EA01

5B175DA01

5B175EA01

5B175GC03

(57)【要約】

【課題】単に動詞や名詞（名詞句）、格成分のみを取得するのみで、今までの会話の経緯を以って処理動作を特定することが可能な処理動作支援装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して、受け付けたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティの何れか一方又は両方を探索し、第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承し、エンティティが不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する。
【選択図】図１５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付手段と、
テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付手段により受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティの何れか一方又は両方を探索する自然言語解析手段と、
上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承し、エンティティが不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承手段と、
上記自然言語解析手段により探索された上記エンティティ及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承手段により継承された上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行手段とを備えること
を特徴とする処理動作支援装置。

【請求項2】

上記継承手段は、上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、学習データとしてのカンバゼーションルールに基づき、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承すること
を特徴とする請求項１記載の処理動作支援装置。

【請求項3】

上記継承手段は、上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、学習データとしてのカンバゼーションルールに基づき、入力がテキストデータ又はそのテキストデータから探索されたエンティティ値であり、出力がインテントからなる人工知能による第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定すること
を特徴とする請求項１又は２記載の処理動作支援装置。

【請求項4】

音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付手段と、
テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付手段により受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティの何れか一方又は両方を探索する自然言語解析手段と、
上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、入力がテキストデータ又はそのテキストデータから探索されたエンティティであり、出力がインテントからなる人工知能による第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定し、エンティティが不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承手段と、
上記自然言語解析手段により探索された上記エンティティ及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承手段により継承された上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行手段とを備えること
を特徴とする処理動作支援装置。

【請求項5】

音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付ステップと、
テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付ステップにおいて受け付けたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティの何れか一方又は両方を探索する自然言語解析ステップと、
上記自然言語解析ステップにおいて、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承し、エンティティが不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承ステップと、
上記自然言語解析ステップにおいて探索した上記エンティティ及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承ステップにおいて継承した上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行ステップとを有すること
を特徴とする処理動作支援方法。

【請求項6】

音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付ステップと、
テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付ステップにおいて受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティの何れか一方又は両方を探索する自然言語解析ステップと、
上記自然言語解析ステップにおいて、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、入力がテキストデータ又はそのテキストデータから探索されたエンティティであり、出力がインテントからなる人工知能による第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定し、エンティティが不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承ステップと、
上記自然言語解析ステップにおいて探索した上記エンティティ及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承ステップにおいて継承した上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行ステップとを有すること
を特徴とする処理動作支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、文書又は会話文から取得したテキストデータに基づいて各種処理動作を自動的に実行させる上で好適な処理動作支援装置及びプログラムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

近年において、同じ検索結果を求める会話文が動的に変化した場合であっても、適切な検索結果を出力する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。この特許文献１の開示技術では、受け付けた１以上の会話文に含まれるエンティティをパラメータ化し、或いは会話文に対応する、処理動作を特定するアクション名およびウェブフックを有するインテントを決定し、更にこれらエンティティやインテント等により特定される処理動作を実行するための情報をパラメータとしたＡＰＩを介してデータベースを検索する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－６８３９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

このような特許文献１の開示技術では、受け付けた会話文からインテントを特定する上で、「先月のＡ銀行の残高を教えて」等のように、動詞の「教えて」に対して、これに係り受けする「先月の」、「Ａ銀行の残高」等のような名詞句（格成分）が明確な場合、エンティティやインテントを容易に特定できるため、これに応じた処理動作を容易に特定することができる。

【0005】

しかしながら、その後に引き続いて「Ｂ銀行は？」等のように同じ残高照会のインテントでありがならも、エンティティ値が異なる会話文を受け付ける場合がある。通常の人間同士の日常会話であれば、今までの会話の経緯から先月のＢ銀行の残高照会を求められていることを容易に理解できるが、コンピュータプログラム上では、テキストデータからこのようなエンティティ値のみしか抽出できない場合には、業務処理（処理動作）を特定できなくなる。

【0006】

同様に、「収支を教えて」等のように同じ「先月の」、「Ａ銀行の残高」のエンティティ値を持ちつつも、インテントが異なる会話文を受け付ける場合がある。通常の人間同士の日常会話であれば、今までの会話の経緯から先月のＡ銀行の収支照会を求められていることを容易に理解できるが、コンピュータプログラム上では、テキストデータからこのようなインテントのみしか抽出できない場合には、処理動作を特定できなくなる。

【0007】

即ち、現在の自然言語解析技術では、発話された会話文の意図、即ちインテントを特定するためには必要なエンティティが完全に揃った会話文のテキストデータを取得しない限り、そのインテントに紐付いたアクション、ひいては処理動作を特定することができない。換言すれば、テキストデータの中で動詞やこれに係り受けする名詞句（格成分）を情報として正確に与えなければ、正確な意図の認識ができないものとなっていた。

【0008】

このように、単に動詞や名詞（名詞句）、格成分のみでも今までの会話の経緯から容易に意思疎通ができる通常の日常会話と異なり、コンピュータプログラムでは、今までの会話の経緯や文脈を参酌することができないため、単発な動詞や名詞句が会話文として発せられた場合に動作の実行が不可能になる。

【0009】

一方、通常の日常会話では、最初に「先月のＡ銀行の残高を教えて」の後に、都度「先月のＢ銀行の残高を教えて」と動詞や名詞（名詞句）を含めた全文で意思疎通を図るのは煩わしいものであり、本来であれば「Ｂ銀行は？」、「収支を教えて」等のように単発な動詞や名詞句のみで意思疎通を図れることが理想的である。

【0010】

しかしながら、上述した特許文献１の開示技術も含めて、従来においてこのような単に動詞や名詞（名詞句）、格成分のみを取得し、今までの会話の経緯を以って処理動作を特定する技術は未だ案出されていないのが現状であった。

【0011】

そこで、本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、文書又は会話文から取得したテキストデータに基づいて各種処理動作を自動的に実行させる処理動作支援装置及びプログラムにおいて、単に動詞や名詞（名詞句）、格成分のみを取得するのみで、今までの会話の経緯を以って処理動作を特定することが可能な処理動作支援装置及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0012】

本発明に係る処理動作支援装置は、音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付手段と、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付手段により受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティの何れか一方又は両方を探索する自然言語解析手段と、上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承し、エンティティが不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承手段と、上記自然言語解析手段により探索された上記エンティティ及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承手段により継承された上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行手段とを備えることを特徴とする。

【0013】

本発明に係る処理動作支援装置は、音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付手段と、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付手段により受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティの何れか一方又は両方を探索する自然言語解析手段と、上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、入力がテキストデータ又はそのテキストデータから探索されたエンティティであり、出力がインテントからなる人工知能による第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定し、エンティティが不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承手段と、上記自然言語解析手段により探索された上記エンティティ及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承手段により継承された上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行手段とを備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0014】

上述した構成からなる本発明によれば、通常の日常会話において、単発な動詞や名詞句のみで意思疎通を図る場合であっても、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承し、また既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承することで、より日常会話に近い状態で各種処理動作を実行させることが可能となる。このため、本発明によれば、文書又は会話文から取得したテキストデータに基づいて各種処理動作を自動的に実行させる上で、単に動詞や名詞（名詞句）、格成分のみを取得するのみで、今までの会話の経緯を以って処理動作を特定することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】図１は、本発明を適用した処理動作支援装置のブロック構成図である。

【図2】図２は、格納部に格納されるインテント、エンティティ値、アクションの例を示す図である。

【図3】図３は、本発明を適用した処理動作支援装置により実行される動作フローを示す図である。

【図4】図４は、本発明を適用した処理動作支援装置のフローチャートを示す図である。

【図5】図５は、エンティティ値を継承する例を示す図である。

【図6】図６は、インテントもエンティティも継承しない類型について説明するための図である。

【図7】図７は、インテントも継承し、エンティティも継承する類型について説明するための図である。

【図8】図８は、インテントを継承し、エンティティは継承しない類型について説明するための図である。

【図9】図９は、インテントは継承せず、エンティティを継承する類型について説明するための図である。

【図10】図１０は、本発明を適用した処理動作支援装置において、人工知能による学習データを利用する例について説明するための図である。

【図11】図１１は、自然言語解析を行う段階で使用される第１学習データの構成について説明するための図である。

【図12】図１２は、履歴番号２－１～履歴番号２－５の処理動作について説明するための図である。

【図13】図１３は、履歴番号３－１～履歴番号３－５の処理動作について説明するための図である。

【図14】図１４は、履歴番号４－１～履歴番号４－２の処理動作について説明するための図である。

【図15】図１５は、履歴番号４－３～履歴番号４－４の処理動作について説明するための図である。

【図16】図１６は、第２学習データの構成について説明するための図である。

【図17】図１７は、履歴番号４－５の処理動作について説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、本発明の実施形態における処理動作支援装置の一例について、図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

【0017】

第１実施形態
実施形態における処理動作支援装置は、例えば、サーバである。サーバは、例えば、情報検索等のサービスを提供する企業内のサーバであるが、クラウドサーバやＡＳＰサーバ等でもよく、そのタイプは問わない。サーバは、例えば、ＬＡＮやインターネット等のネットワーク、無線または有線の通信回線などを介して、１または２以上の端末（図示しない）と通信可能に接続される。端末は、例えば、情報検索等のサービスを利用するユーザの携帯端末であるが、据え置き型のＰＣ等でもよく、そのタイプは問わない。携帯端末は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機、ノートＰＣ等であるが、これらに限定されるものではない。

【0018】

ただし、処理動作支援装置は、例えば、スタンドアロンの端末でもよく、その実現手段はこれらに限定されるものではない。図１は、実施形態における処理動作支援装置１００のブロック図である。処理動作支援装置１００は、基本情報部１、受付部２、処理部３、および出力部４を備える。基本情報部１は、インテント情報部１２、ＡＰＩ情報部１３、エンティティ情報部１５を備える。受付部２は、会話文受付手段２１と文字列受付手段５３を備える。会話文受付手段２１は、音声受付手段２１１、および音声認識手段２１２を備える。

【0019】

処理部３は、インテント決定手段３１、エンティティ取得手段３３、パラメータ取得部３４、ＡＰＩ情報取得手段３５、ＡＰＩパラメータセット手段３６、および検索結果取得手段３７を備える。出力部４は、検索結果出力手段４１を備える。

【0020】

基本情報部１は、各種の情報を格納するデータベースである。各種の情報とは、例えば、テーブル、インテント、ＡＰＩ情報、コーパス、エンティティ、エンティティマッピング情報、ＰＫ項目、および日変換情報などである。なお、テーブル等の情報については後述する。また、その他の情報については、適時説明する。

【0021】

基本情報部１には、１または２以上のテーブルが格納される。テーブルは、例えば、表形式のデータベースであってもよい。テーブルには、例えば、１または２以上の項目名が登録され、さらに、当該１以上の項目名ごとに、１または２以上の値が登録される。なお、項目名は、属性名といってもよいし、一の項目名に対応する１以上の各値は、属性値といってもよい。また、テーブルは、例えば、リレーショナルデータベースのテーブル、ＴＳＶ、エクセル、ＣＳＶ、ニューラルネットワーク等であるが、その種類はこれらに限定されるものではない。

【0022】

インテント情報部１２には、１または２以上のインテントが格納される。インテントとは、処理動作ごとに管理される情報である。処理動作ごとに管理されることは、例えば、処理動作を特定する情報に対応付けて、インテント情報部１２に格納されることであってもよい。なお、処理動作を特定する情報は、通常、後述するアクション名およびウェブフックであるが、その形式はこれらに限定されるものではない。また、対応付くことは、例えば、インテントが、処理動作を特定する情報を有する場合も含む。インテント情報部１２には、インテントに加え、後述するアクション決定情報や指示動作も格納される。

【0023】

処理動作とは、業務に関する処理以外に、あらゆる行動や生活に関する処理も含む。業務は、例えば、定時までの勤務、定時後の残業、休暇、欠勤、Ａ案件、Ｂ案件、経理、製造などであるが、その種類はこれらに限定されるものではない。処理動作は、例えば、情報の検索である。なお、検索は、例えば、照会といってもよい。検索される情報は、例えば、残業時間や勤務時間等の勤怠情報であるが、残高や株価等の金融情報、または製造ラインの稼働情況などでもよく、これらに限定されるものではない。

【0024】

ただし、処理動作は、例えば、情報の登録、または情報に基づく処理（例えば、勤怠情報に基づく給与計算、財務情報に基づく金融取引等）などでもよく、これらに限定されるものではない。

【0025】

インテントは、通常、処理動作を特定するアクション名およびウェブフックを有する。アクション名とは、アクションの名称である。アクションとは、通常、ＡＰＩを介して実行される処理動作である。ただし、アクションは、例えば、ＳＱＬ文に応じて実行される処理動作であってもよい。

【0026】

なお、アクション名は、通常、後述するＡＰＩ情報にも対応付いている。従って、インテントは、例えば、アクション名を介して、ＡＰＩ情報に対応付けられる、と考えてもよい。

【0027】

また、インテントは、通常、インテント名も有する。インテント名とは、インテントの名称である。従って、インテントは、インテント名または当該インテント名で特定されるインテントと、アクション名または当該アクション名で特定されるアクションとを対応付ける情報である、と考えることもできる。

【0028】

アクション名は、具体的には、例えば、「残業時間照会」、「勤務時間データ照会」等であるが、処理動作を特定し得る情報であれば何でもよい。

【0029】

ＡＰＩ情報部１３には、１または２以上のＡＰＩ情報が格納される。ＡＰＩ情報とは、ＡＰＩに関する情報である。ＡＰＩとは、プログラムの機能を利用するためのインターフェースである。ＡＰＩは、例えば、関数、メソッド、または実行モジュールなどのソフトウェアである。ＡＰＩは、例えば、ＷｅｂＡＰＩであるが、それ以外のＡＰＩでもよい。ＷｅｂＡＰＩとは、ＨＴＴＰやＨＴＴＰＳなどのＷｅｂ通信のプロトコルを用いて構築されたＡＰＩである。なお、ＷｅｂＡＰＩ等のＡＰＩについては、公知技術であるので、詳しい説明を省略する。

【0030】

ＡＰＩ情報は、インテントに対応付いている情報である。ＡＰＩ情報は、前述したように、例えば、アクション名およびウェブフックを介して、インテントに対応付いている。

【0031】

ＡＰＩ情報は、通常、情報検索を行うための情報である。ただし、ＡＰＩ情報は、例えば、情報の登録、または情報に基づく処理などを行うための情報であってもよい。

【0032】

ＡＰＩ情報は、１または２以上のパラメータ特定情報を有する。パラメータ特定情報とは、パラメータを特定する情報である。パラメータとは、特定の属性を有する値である、といってもよい。値は、通常、変数である。変数は、引数といってもよい。

【0033】

パラメータは、通常、エンティティを変換した情報であるが、エンティティそのものでもよい。パラメータは、例えば、ＡＰＩに与える引数、またはＳＱＬ文の変数などである。

【0034】

パラメータ特定情報は、例えば、パラメータ名である。パラメータ名とは、パラメータの名称である。または、パラメータ特定情報は、例えば、属性名であるが、パラメータを特定し得る情報であれば何でもよい。

【0035】

またＡＰＩ情報は、例えば、ＳＱＬ文でもよい。ＳＱＬ文とは、データベースに対して問い合わせを行うための文である、といってもよい。または、ＡＰＩ情報は、例えば、ＵＲＬとメソッドとの組などでもよく、その構造はこれらに限定されるものではない。

【0036】

エンティティ情報が有するエンティティは、当該エンティティ情報が有するエンティティ名に対応する１または２以上のエンティティの中の代表値である。代表値は、一のエンティティ名に対応する１以上のエンティティ中の、例えば、先頭のエンティティであるが、どのエンティティでもよい。

【0037】

エンティティ名とは、エンティティの名称である。エンティティ名は、例えば、「社員エンティティ」、「日付エンティティ」、「残業時間エンティティ」、「天候エンティティ」等であるが、エンティティの属性を表現し得る情報であれば、その形式はこれらに限定されるものではない。社員エンティティとは、社員に関するエンティティである。日付エンティティとは、日付に関するエンティティである。残業時間エンティティとは、残業時間に関するエンティティである。

【0038】

またエンティティ情報は、テキストデータがテンプレートの場合、例えば、エンティティ名、および順序情報を有していてもよい。順序情報とは、テンプレートに含まれる１以上の変数において、当該エンティティ名が何番目の変数に対応するかを示す値である。ただし、エンティティ情報の構造は、これに限定されるものではない。

【0039】

なお、実施形態におけるコーパスとは、例えば、インテント情報部１２に格納されている１以上のテキストデータの各々と考えてもよいし、１以上のテキストデータ、および各テキストデータに対応付いているエンティティ情報の集合と考えることもできる。

【0040】

エンティティ情報部１５には、１または２以上のエンティティが格納される。エンティティとは、テキストデータに対応付けられた１または２以上の各単語である。単語とは、文を構成する単位である。単語は、例えば、単に「語」、または「ことば」などと呼んでもよいし、形態素の一種（例えば、後述する自立語）と考えてもよい。

【0041】

エンティティ情報部１５には、例えば、１以上の各エンティティ名に対応付けて、１または２以上のエンティティが格納される。

【0042】

エンティティは、通常、インテント情報部１２に格納されている１以上のテキストデータの中のいずれか１つ又は２以上のテキストデータに対応付いている。従って、エンティティ情報部１５には、例えば、インテント情報部１２に格納されている１以上のテキストデータごとに、１または２以上のエンティティが格納されてもよい。上述した「社員エンティティ」、「日付エンティティ」、「残高エンティティ」、「銀行名エンティティ」等がこのエンティティ情報部１５に格納される。

【0043】

テキストデータに対応付く単語は、通常、自立語である。自立語とは、単独でも文節を構成し得る語であり、例えば、名詞であるが、動詞、形容詞等でもよい。ただし、対応付く単語は、付属語でもよい。付属語とは、単独では文節を構成し得ず、他の自立語を伴って文節を構成する語であり、例えば、助動詞、助詞などである。つまり、対応付く単語は、通常、自立語であるが、付属語を伴った自立語であってもよい。

【0044】

また、対応付く単語は、例えば、連語でもよい。連語とは、２以上の自律語が結び付いて一定の意味を表す語であり、複合語といってもよい。連語は、例えば、“残業”と“時間”が結合した“残業時間”や、“Ａ”と“案件”が結合した“Ａ案件”等であるが、“中村一郎”といった氏と名の組でもよく、２以上の語の組であれば何でもよい。

【0045】

なお、対応付く単語は、テキストデータが例文の場合は、当該例文に含まれている１または２以上の各単語（つまり、テキストデータ内の情報）あるが、テキストデータがテンプレートの場合は、当該テンプレートに含まれる１または２以上の各変数の位置に挿入されるべき単語（つまり、テキストデータに付加される情報）である。

【0046】

エンティティマッピング情報は、例えば、テーブル識別子と、翻訳項目名と、エンティティ名とを有する。テーブル識別子とは、格納されている１以上の各テーブルを識別する情報である。テーブル識別子は、例えば、“ＭＳＴ＿ＳＨＡＩＮ”や“ＴＲＮ＿ＴＩＭＥ＿ＣＡＲＤ”等であるが、テーブルを識別し得る情報であれば何でもよい。

【0047】

翻訳項目名とは、テーブル識別子で識別されるテーブル内の属性名であり、変換されるエンティティを特定する情報である。変換されるエンティティとは、パラメータに変換されるエンティティ（例えば、パラメータ“ｓｈａｉｎ＿ｃｏｄｅ＝１”に変換されるエンティティ“中村一郎”や、パラメータ“ｓｔａ＿ｄａｔｅ＝２０１９０４０１，ｅｎｄ＿ｄａｔｅ＝２０１９０４３０”に変換されるエンティティ“先月”等）である。

【0048】

翻訳項目名は、例えば、テーブル識別子で識別されるテーブルが有する１以上の項目名のうち、主キー以外のキーに対応する項目名であり、主キーに対応する項目名に変換される項目名であってもよい。主キーに対応する項目名とは、例えば、主キー識別子である。

【0049】

翻訳項目名は、例えば、“ＳＨＡＩＮ＿ＣＯＤＥ”や“ＴＩＭＥ＿ＣＡＲＤ＿ＤＡＴＥ”等であるが、変換されるエンティティを特定し得る情報であれば何でもよい。

【0050】

基本情報部１には、１または２以上のＰＫ項目が格納される。ＰＫ項目とは、主キーに対応する項目である。ＰＫ項目は、例えば、テーブル識別子と、主キー識別子とを有する。主キー識別子とは、テーブル識別子で識別されるテーブルの主キーを特定する情報である。

【0051】

主キー識別子は、例えば、テーブル識別子“ＭＳＴ＿ＳＨＡＩＮ”で識別されるテーブル（以下、社員マスタ）の場合は“ＳＨＡＩＮ＿ＣＯＤＥ”であり、テーブル識別子“ＴＲＮ＿ＴＩＭＥ＿ＣＡＲＤ”で識別されるテーブル（以下、勤務時間テーブル）の場合は“ＳＨＡＩＮ＿ＣＯＤＥ”と“ＴＩＭＥ＿ＣＡＲＤ＿ＤＡＴＥ”の２つである。

【0052】

図２に、基本情報部１に格納されるインテント、エンティティ値、アクションの例を示す。会話文として、「先月のＡ銀行の残高を教えて」というテキストデータに対して、インテントとして「残高照会」インテントが対応つけて記録される。またエンティティとして日付エンティティ、銀行名エンティティ、残高エンティティ、動作エンティティが対応付けて格納されている。日付エンティティとして「先月」なるエンティティ値が、銀行名エンティティとして「Ａ銀行」なるエンティティ値が、残高エンティティとして「残高」なるエンティティ値が、動作エンティティとして「教えて」なるエンティティ値が対応つけて基本情報部１に記録される。

【0053】

さらにこれらのインテント、エンティティ、エンティティ値に対して、残高照会のアクションを行わせるためのアクション名（action#balance）も記録される。インテントやエンティティ値が特定されることにより、このアクション名を一義的に特定することができる。このアクション名は、それぞれ実行させる処理動作に紐付けられていることから、テキストデータからインテントやエンティティ値を特定することにより、実行させる処理動作を一義的に特定することが可能となる。

【0054】

受付部２は、各種の情報を受け付ける。各種の情報とは、例えば、会話文や文字列からなる電子データである。受付部２は、会話文等の情報を、例えば、端末から受信するが、キーボードやタッチパネルやマイクロフォン等の入力デバイスを介して受け付けてもよい。または、受付部２は、例えば、ディスクや半導体メモリ等の記録媒体から読み出された情報を受け付けてもよく、その受け付けの態様は特に限定されるものではない。

【0055】

会話文受付手段２１は、会話文を受け付ける。会話文とは、人が会話する文であり、自然言語による文といってもよい。会話文の受け付けは、例えば、音声での受け付けであるが、テキストデータでの受け付けでもよい。音声とは、人が発した声である。テキストデータとは、人が発した声を音声認識した文字列である。文字列は、１または２以上の文字の配列で構成される。

【0056】

音声受付手段２１１は、会話文の音声を受け付ける。音声受付手段２１１は、会話文の音声を、例えば、端末から、端末識別子と対に受信するが、マイクロフォンを介して受け付けてもよい。端末識別子とは、端末を識別する情報である。端末識別子は、例えば、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、ＩＤなどであるが、端末を識別し得る情報であれば何でもよい。なお、端末識別子は、端末のユーザを識別するユーザ識別子でもよい。ユーザ識別子は、例えば、メールアドレス、電話番号等であるが、ＩＤや住所・氏名等でもよく、ユーザを識別し得る情報であれば何でもよい。

【0057】

音声認識手段２１２は、音声受付手段２１１が受け付けた音声に対して音声認識処理を行い、文字列である会話文をテキストデータとして取得する。なお、音声認識処理は公知技術であり、詳しい説明を省略する。

【0058】

文字列受付手段２１３は、紙媒体や電子媒体に記載されている文字列からテキストデータを取得する。文字列受付手段２１３は、紙媒体から読み取った文字列をＯＣＲ技術で文字認識してテキストデータ化してもよいし、電子媒体に含まれる文字列をそのままテキストデータとして取得してもよい。文字列受付手段２１３により取得されるテキストデータは、データベース内にあるデータ、もしくはメール文章、ドキュメントファイル等から取得するようにしてもよい。あるいは電子データとしての文字列を直接取得するようにしてもよく、例えばチャットや掲示板の書き込み等から直接取り込むようにしてもよい。

【0059】

処理部３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、インテント決定手段３１、エンティティ取得手段３３、パラメータ取得部３４、ＡＰＩ情報取得手段３５、ＡＰＩパラメータセット手段３６、検索結果取得手段３７などの処理である。また、各種の処理には、例えば、フローチャートで説明する各種の判別なども含まれる。

【0060】

処理部３は、例えば、会話文受付手段２１が会話文を受け付けたことに応じて、インテント決定手段３１等の処理を行う。なお、１以上の各端末から、端末識別子と対に会話文が送信される場合、処理部３は、インテント決定手段３１等の処理を、１以上の端末識別子ごとに行う。

【0061】

処理部３は、会話文受付手段２１が受け付けた１以上の会話文に含まれる１以上のエンティティをパラメータ化する。

【0062】

詳しくは、処理部３は、音声として入力された会話文に含まれるエンティティ、一例として自立語をパラメータ化する。例えば、「先月のＡ銀行の残高を教えて」という会話文と「先月のＢ銀行の残高を教えて」という会話文を比較すると、「Ａ銀行」と「Ｂ銀行」の単語が入れ替わっている点以外、２つの会話文に異なる点は無い。しかしながら、これまでの検索結果では、異なる意味を持つ会話文として、必ずしも同じ意味内容であると認識されていないことがあった。そこで処理部３は、これらの会話文に含まれる「Ａ銀行、「Ｂ銀行」、「先月」、「残高」という自立語、即ちエンティティをパラメータ化する。

【0063】

インテント決定手段３１は、会話文受付手段２１が受け付けた会話文に対応するインテントを決定する。

【0064】

詳しくは、インテント決定手段３１は、最初、例えば、会話文受付手段２１が受け付けた会話文に対応するテキストを取得する。テキストは、前述したように、例えば、会話文受付手段２１が受け付けた会話文を音声認識した結果であるが、会話文受付手段２１が受け付けた会話文そのものでもよい。

【0065】

すなわち、インテント決定手段３１は、音声である会話文が受け付けられた場合、当該会話文を音声認識し、テキストを取得する。なお、テキストである会話文が受け付けられた場合、インテント決定手段３１は、当該テキストを取得すればよい。

【0066】

次に、インテント決定手段３１は、取得したテキストに対して、例えば、自然言語解析を行うことにより、当該テキストから１以上の自立語を取得する。なお、自然言語解析は公知技術であり、詳しい説明を省略する。

【0067】

そして、インテント決定手段３１は、取得した１以上の自立語と同一または類似する単語を有するアクション名およびウェブフックを有するインテントを決定する。

【0068】

詳しくは、学習済み言語解析モデルを介して解析された結果、インテントが決定されるとともにエンティティも導出される。インテントは｛残高照会｝、エンティティは、｛日付エンティティ｝と｛残高エンティティ｝が導出される。

【0069】

パラメータ取得部３４は、エンティティ取得手段３３が取得した１以上の各エンティティに対応する１以上のパラメータを取得する。

【0070】

具体的には、例えば、受け付けられた会話文「先月のＡ銀行の残高を教えて」から３つのエンティティ「先月」、「Ａ銀行」、および「残高」が取得された場合、処理部３は、インテント情報部１２に格納されているテキストデータ「先月のＡ銀行の残高を教えて」において、当該テキストデータに対応付けて格納されている３つのエンティティ情報のうち、受け付けられた会話文「先月のＡ銀行の残高を教えて」における「先月」と同じ開始位置“１”および終了位置“２”を有する１つ目のエンティティ情報を用いて、「先月」に対応付いた「日付エンティティ」を取得する。

【0071】

また、処理部３は、例えば、上記３つのエンティティ情報のうち、会話文「先月のＡ銀行の残高を教えて」における「Ａ銀行」と同じ開始位置“４”および終了位置“６”を有する２つ目のエンティティ情報を用いて、「Ａ銀行」に対応付いた「銀行名エンティティ」を取得し、さらに、会話文「先月のＡ銀行の残高を教えて」における「残高」と同じ開始位置“８”および終了位置“９”を有する３つ目のエンティティ情報を用いて、「残高」に対応付いた「残高エンティティ」を取得する。

【0072】

ＡＰＩ情報取得手段３５は、インテント決定手段３１が決定したインテントに対応するＡＰＩ情報をＡＰＩ情報部１３から取得する。

【0073】

ＡＰＩ情報取得手段３５は、例えば、インテント決定手段３１が決定したインテントに対応するアクション名およびウェブフックを有するＡＰＩ情報を、ＡＰＩ情報部１３から取得する。

【0074】

ＡＰＩパラメータセット手段３６は、パラメータ取得部３４が取得した１以上のパラメータと、ＡＰＩ情報取得手段３５が取得したＡＰＩ情報とを用いて、問合情報を構成する。問合情報とは、情報検索するための情報であり、通常、実行可能な情報である。問合情報は、例えば、引数が挿入された関数またはメソッドであるが、完成されたＳＱＬ文でもよいし、ＵＲＬとパラメータの組でもよい。

【0075】

ＡＰＩパラメータセット手段３６は、例えば、ＡＰＩ情報取得手段３５が取得したＡＰＩ情報が有する１以上の各変数の箇所に、各箇所に対応付くパラメータであり、パラメータ取得部３４が取得したパラメータを配置することにより、問合情報を構成する。

【0076】

出力部４は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、検索結果である。

【0077】

出力部４は、例えば、受付部２が端末識別子と対に会話文等の情報を受信したことに応じて処理部３が各種の処理を行った結果である検索結果等の情報を、当該端末識別子で識別される端末に送信する。または、例えば、受付部２がタッチパネルやマイクロフォン等の入力デバイスを介して会話文等の情報を受け付けたことに応じて、出力部４は、検索結果等の情報を、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイスを介して出力してもよい。

【0078】

ただし、出力部４は、各種の情報を、例えば、プリンタでプリントアウトしたり、記録媒体に蓄積したり、他のプログラムに引き渡したり、外部の装置に送信したりしてもよく、その出力の態様は特に限定されるものではない。

【0079】

検索結果出力手段４１は、検索結果取得手段３７を介して取得した検索結果を出力する。検索結果出力手段４１は、例えば、会話文受付手段２１が端末識別子と対に会話文を受信したことに応じて検索結果取得手段３７が取得した検索結果を、当該端末識別子で識別される端末に送信する。または、検索結果出力手段４１は、例えば、会話文受付手段２１がマイクロフォン等の入力デバイスを介して会話文を受け付けたことに応じて検索結果取得手段３７が取得した検索結果を、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイスを介して出力してもよい。

【0080】

基本情報部１、インテント情報部１２、ＡＰＩ情報部１３、エンティティ情報部１５は、例えば、ハードディスクやフラッシュメモリといった不揮発性の記録媒体が好適であるが、ＲＡＭなど揮発性の記録媒体でも実現可能である。

【0081】

基本情報部１等に情報が記憶される過程は、特に限定されるものではない。例えば、記録媒体を介して情報が基本情報部１等で記憶されるようになってもよく、ネットワークや通信回線等を介して送信された情報が基本情報部１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が基本情報部１等で記憶されるようになってもよい。入力デバイスは、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクロフォン等、何でもよい。

【0082】

受付部２、会話文受付手段２１、音声受付手段２１１、および音声認識手段２１２、文字列受付手段２１３は、入力デバイスを含むと考えても、含まないと考えてもよい。受付部２等は、入力デバイスのドライバーソフトによって、または入力デバイスとそのドライバーソフトとで実現され得る。

【0083】

出力部４、および検索結果出力手段４１は、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えてもよい。出力部４等は、出力デバイスのドライバーソフトによって、または出力デバイスとそのドライバーソフトとで実現され得る。

【0084】

なお、受付部２等の受信機能は、通常、無線または有線の通信手段（例えば、ＮＩＣ（Network interface controller）やモデム等の通信モジュール）で実現されるが、放送を受信する手段（例えば、放送受信モジュール）で実現されてもよい。また、出力部４等の送信機能は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段（例えば、放送モジュール）で実現されてもよい。

【0085】

次に、処理動作支援装置１００の動作について説明する。以下において説明する処理動作は、ＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサが、ＨＤＤや不揮発性メモリ（例えば、フラッシュメモリ）等の記憶媒体に格納されているプログラムを読み込むことにより実現される。

【0086】

本発明を適用した処理動作支援装置１００は、図３に示すように、音声又は入力端末を介してユーザから先ずテキストデータの入力を受け付ける。最初に受け付けたテキストデータが、発話文１として「先月のＡ銀行の残高を教えて」である場合、処理動作支援装置１００は、「先月のＡ銀行の残高は＼3,677,935円です」等のように出力部４を介して音声で回答し、或いは残高照会のデータを出力する。

【0087】

次に、ユーザから発話文２として「Ｂ銀行は？」等のように、処理動作を特定する上で必要なエンティティ値やインテントが完全に揃っていないテキストデータを受信した場合であっても、以前の会話文１のエンティティ値やインテントを参照し、処理動作支援装置１００は、「先月のＢ銀行の残高は＼2,960,819円です」等のように出力部４を介して音声で回答し、或いは残高照会のデータを出力する。つまり、発話文２は、発話文１に対して「Ｂ銀行」というエンティティ値のみが異なるため、この「Ｂ銀行」というエンティティ値以外の「先月の」、「残高」、「教えて」からなるエンティティ値及びインテントを以前から継承する。

【0088】

次にユーザから発話文３として「今月は」等のように、同じく処理動作を特定する上で必要なエンティティ値やインテントが完全に揃っていないテキストデータを受信した場合であっても、以前の会話文１、２のエンティティ値やインテントを参照し、処理動作支援装置１００は、「今月のＢ銀行の残高は＼1,875,748円です」等のように出力部４を介して音声で回答し、或いは残高照会のデータを出力する。つまり、発話文３は、発話文２に対して「今月」というエンティティ値のみが異なるため、この「今月」というエンティティ値以外の「Ｂ銀行」、「残高」、「教えて」からなるエンティティ値及びインテントを以前から継承する。

【0089】

以下、処理動作支援装置１００の詳細な処理動作フローについて説明をする。

【0090】

先ずステップＳ１１において、受付部２は、テキストデータを取得する。このテキストデータは、音声から変換することで取得してもよいが、例えばスマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピュータ等を始めとする入力端末を介して取得してもよい。これ以外に、脳波信号を入力端末を介して取得し、これをテキストデータに変換したものであってもよい。

【0091】

図４に示すように、先ずステップＳ１１において、受付部２は、テキストデータを取得する。次にステップＳ１２に移行し、公知の自然言語解析を行う。この自然言語解析では、形態素解析、必要に応じて構文解析を行うことにより、インテントとエンティティ値を抽出する。この自然言語解析において、テキストデータに含まれる指示動作（動詞）と、これに係り受けする少なくとも単語（名詞又は名詞句）等の格成分が存在していた場合、インテントは、主として指示動作、又は指示動作とこれに係り受けする格成分に基づいて抽出し、エンティティ値は、主として格成分に基づいて抽出する。

【0092】

次に、ステップＳ１３に移行し、処理動作を実行するためのアクションを特定する上で、インテントを特定できるか、エンティティ値が不足しているか否か、換言すれば、エンティティ値が充足しているか否かを判別する。例えば、図２に示すように、「先月のＡ銀行の残高を教えて」という文言であれば、インテントとしては残高照会であり、そのインテントを特定する上で必要なエンティティは、日付エンティティ、銀行名エンティティ、残高エンティティ、動作エンティティであり、各エンティティに対してエンティティ値（「先月」、「Ａ銀行」、「残高」、「教えて」）が充足している状態にある。このようなケースは、処理動作を実行するためのアクションを特定する上で、インテントが特定でき、エンティティ値が充足している状態にあるといえる。かかる場合には、ステップＳ１４へ移行する。

【0093】

これに対して、処理動作を特定する上で必要なエンティティ値やインテントが完全に揃っていないテキストデータを受信した結果、ステップＳ１２において行った自然言語解析において、「Ｂ銀行は？」という文言が抽出された場合、銀行名エンティティのみが抽出できただけで、他のエンティティに応じたエンティティ値が不足しており、インテントが特定できない。同様にステップＳ１２において行った自然言語解析において、「収支を教えて」いう文言を抽出した場合、インテントは、収支照会インテントとして特定できるものの、これに対応するエンティティのエンティティ値が不足している状態であり、処理動作が特定できない。

【0094】

このようにインテントを特定できない場合、エンティティ値が不足している場合、の何れか一方、又は両方の場合には、処理動作を規定するアクション自体が特定できない。かかる場合にはステップＳ１５に移行する。

【0095】

Ｓ１４に移行した場合、ステップＳ１２において自然言語解析したテキストデータが、処理動作を実行するためのアクションを特定する上で、インテントが特定でき、エンティティ値が充足している状態にあるので、そのままアクションを特定する。このアクションを特定する方法は従来のいかなる手法を適用するようにしてもよく、例えば、特開２０２１－６８３９９号公報に開示技術を適用するようにしてもよい。特定したアクションに基づいて処理動作を実行した後、ステップＳ１８に移行する。

【0096】

ステップＳ１５に移行した場合は、ステップＳ１２において自然言語解析したテキストデータのみからではアクション自体が特定できないため、以前の会話履歴を取得する。

【0097】

以前の会話履歴は、図２に示すようなインテント、エンティティ値、アクションに予め分類された状態で基本情報部１において記録されていてもよいし、テキストデータがそのまま記録されるものであってもよい。またテキストデータに加え、これ紐付けられたインテント、エンティティ値、アクションが共に記録されるものであってもよい。

【0098】

ステップＳ１５では、このような会話履歴を取得した後、ステップＳ１６へ移行し、必要なインテントやエンティティ値を継承する。

【0099】

ステップＳ１６では、例えば図５に示すように、既に会話履歴として、履歴番号１の会話文として「先月のＡ銀行の残高を教えて」であり、これに対してエンティティ値として、日付エンティティ（「先月」）、銀行名エンティティ（「Ａ銀行」）、残高エンティティ（「残高」）、動作エンティティ（「教えて」）がそれぞれ紐付けられて記録されているものとする。

【0100】

今回のステップＳ１２における自然言語解析されたテキストデータが履歴番号２に示す「Ｂ銀行は」であると仮定する。この場合、日付エンティティ、残高エンティティ、動作エンティティにおける各エンティティ値がそれぞれ不足となっており、銀行名エンティティのエンティティ値のみが充足されている状態となっている。

【0101】

かかる場合には、インテントについては、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承する。同様に、エンティティについては、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する。

【0102】

図５の例の場合、インテントについては、履歴番号１の残高照会インテントをそのまま継承する。同様に、エンティティについては、その不足している日付エンティティ、残高エンティティ、動作エンティティにおける各エンティティ値を履歴番号１のエンティティ値から継承する。その結果、充足している銀行エンティティ以外のエンティティ値として、日付エンティティ（「先月」）、残高エンティティ（「残高」）、動作エンティティ（「教えて」）を継承することができる。

【0103】

このようにして、ステップＳ１６において、ステップＳ１２における自然言語解析において抽出したエンティティ値及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、継承されたインテント及びエンティティの何れか一方又は両方を補足する。その結果、処理動作を規定するアクションを特定する上で必要なインテント及びエンティティを得ることができる。

【0104】

図５の例の場合、インテントとして、残高照会インテントを得ることができ、エンティティ値として、「先月」、「Ｂ銀行」、「残高」、「教えて」を得ることができる。その結果、必要なアクションの処理動作を特定することができる。

【0105】

次にステップＳ１７へ移行する。ステップＳ１７においては、ステップＳ１６において特定したアクションの処理動作を実行する。図５の例の場合、新たに履歴番号２の「Ｂ銀行は？」というテキストデータを得ることにより、実際に、先月のＢ銀行の残高をユーザに通知するための各種処理動作が実行されることとなる。

【0106】

次にステップＳ１８に移行し、会話履歴への追加登録を行う。かかる場合には、図５に示すように、履歴番号２のテキストデータ及びこれから取得されたインテント、エンティティ値の何れか一方又は両方に加え、上述した方法に基づいて継承し、捕捉したインテント、エンティティ値、アクションを紐付けて記録するようにしてもよい。但し、かかる方法に限定されるものではなく、追加登録するのは、あくまで履歴番号２のテキストデータ及びこれから取得されたインテント、エンティティ値の何れか一方又は両方のみとし、その他の継承したインテント、エンティティ値の何れか一方又は両方は、登録しなくてもよい。かかる場合であっても、履歴番号２から更に履歴番号１に時系列的にさかのぼることで必要なインテントやエンティティ値を取得することができるためである。

【0107】

ステップＳ１９に移行した場合、上述した検索結果出力手段４１を通じて検索結果を表示し、フローが終了となる。

【0108】

このようにして、ステップＳ１８において追加登録をすることにより、次回以降の自然言語解析時において、これを活用することができる。

【0109】

例えば次回受け付けたテキストデータを自然言語解析した結果、図５に示すように、履歴番号３の「今月は」である場合、ステップＳ１３において、これのみではエンティティ値、インテントを共に特定できない状況であるため、ステップＳ１５に移行し、会話履歴を取得する。ステップＳ１６におけるインテント、エンティティを継承する場合には、日付エンティティとしての「今月は」以外の、銀行名エンティティ、残高エンティティ、動作エンティティの各エンティティ値が不足しており、またインテントが特定できていない状況であることから、これらを以前の会話履歴から継承する。かかる場合には、時系列的により新しいものから継承する。

【0110】

履歴番号３に対して最も時系列的により新しいのは、履歴番号２になる。この履歴番号２におけるインテントは残高照会であり、銀行名エンティティのエンティティ値は、「Ｂ銀行」であり、残高エンティティのエンティティ値は、「残高」であり、動作エンティティのエンティティ値は、「教えて」である。インテントが特定できない場合、またエンティティ値が不足している場合には、より新しい履歴番号２から継承する。

【0111】

特に通常の日常会話において、このような「先月のＡ銀行の残高を教えて」の後に、「Ｂ銀行は？」のように単発な動詞や名詞句のみで意思疎通を図る場合は、通常は直近の会話の内容を継承している場合が殆どであり、時系列的にそれよりも前の会話の内容を継承することは殆どない。このため、本発明においては、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承し、また既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承することで、より日常会話に近い状態で各種処理動作を実行させることが可能となる。

【0112】

このため、本発明によれば、文書又は会話文から取得したテキストデータに基づいて各種処理動作を自動的に実行させる上で、単に動詞や名詞（名詞句）、格成分のみを取得するのみで、今までの会話の経緯を以って処理動作を特定することが可能となる。

【0113】

なお、本発明においては、エンティティとインテントの継承関係に応じて以下に説明する４つの類型に分類することができる。

【0114】

図６は、インテントもエンティティも継承しない類型である。以下の例においては、履歴番号１に示すテキストデータ「先月のＡ銀行の残高教えて」に応じたインテント、エンティティ値、アクションが既に会話履歴として記録されている場合を想定する。かかる場合において新たにＳ１２において、「前年度の貸借対照表を見せて？」という文言を自然言語解析したものとする。かかる場合は、何れもステップＳ１３においてエンティティ値（日付エンティティとしての「前年度」、貸借対照表エンティティとしての「貸借対照表」、動作エンティティとしての「見せて」）とインテント（貸借対照表インテント）が特定できるものとなるため、ステップＳ１４に移行する。

【0115】

ステップＳ１４に移行した場合には、これら特定したインテントとエンティティ値に基づいて、アクション（action#reports#trial#bs）を特定する。

【0116】

図７は、インテントも継承し、エンティティも継承する類型である。新たにＳ１２において、「Ｂ銀行は」という文言を自然言語解析したものとする。かかる場合は、ステップＳ１３において全てのエンティティ、インテントが共に特定できないので、ステップＳ１５に移行する。ステップＳ１５に移行した場合には、会話履歴として履歴番号１を取得し、ステップＳ１６において必要なインテント、エンティティを継承する。図７の例の場合、「Ｂ銀行は」を自然言語解析した結果、銀行名エンティティのみは特定できるが、それ以外の日付エンティティ、残高エンティティ、動作エンティティは特定できないため、これを履歴番号１の会話履歴から継承する。またインテントも同様に特定できないため、履歴番号１の会話履歴から継承する。その結果、インテントとして、残高照会インテントを得ることができ、エンティティ値として、「先月」、「Ｂ銀行」、「残高」、「教えて」を得ることができる。その結果、必要なアクションの処理動作を特定することができる。

【0117】

図８は、インテントを継承し、エンティティは継承しない類型である。新たにＳ１２において、「今月のＢ銀行は」という文言を自然言語解析したものとする。かかる場合は、ステップＳ１３においてエンティティは特定できるものの、インテントが共に特定できないので、ステップＳ１５に移行する。ステップＳ１５に移行した場合には、会話履歴として履歴番号１を取得し、ステップＳ１６において必要なエンティティを継承する。図８の例の場合、「今月のＢ銀行は」を自然言語解析した結果、日付エンティティ、銀行名エンティティは特定できるので、これらのエンティティについては特段継承することは行わない。それ以外の残高エンティティ、動作エンティティは、インテントを構成するものであることから、エンティティの継承の判断の対象外となる。

【0118】

またインテントは特定できないため、履歴番号１の会話履歴から継承する。その結果、インテントとして、残高照会インテントを得ることができ、エンティティ値として、「今月」、「Ｂ銀行」、「残高」、「教えて」を得ることができる。その結果、必要なアクションの処理動作を特定することができる。

【0119】

図９は、インテントは継承せず、エンティティを継承する類型である。新たにＳ１２において、「収支を教えて」という文言を自然言語解析したものとする。かかる場合は、ステップＳ１３において全てのエンティティが特定できないので、ステップＳ１５に移行する。ステップＳ１５に移行した場合には、会話履歴として履歴番号１を取得し、ステップＳ１６において必要なエンティティを継承する。図９の例の場合、「収支を教えて」を自然言語解析した結果、インテントは「収支を教えて」という文言から、収支照会インテントを得ることができる。日付エンティティ、銀行エンティティは特定できないものであるから、履歴番号１の会話履歴から継承する。収支（残高）エンティティ、動作エンティティは、インテントを構成するものであることから、エンティティの継承の判断の対象外となる。

【0120】

なお、上述した実施の形態では、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承し、また既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する場合を例に挙げて説明した。ここでいう時系列的により新しいものとは、必ずしも直近の処理動作を実行させたテキストデータのインテントとエンティティ値を継承するという意味ではない。仮に直近の処理動作を実行させたテキストデータにおいて継承可能なインテント又はエンティティ値が存在しない場合、時系列的にその前の処理動作を実行させたテキストデータのインテントとエンティティ値を継承する。更に当該その前の処理動作を実行させたテキストデータにおいて継承可能なインテント又はエンティティ値が存在しない場合、時系列的に更にその前の処理動作を実行させたテキストデータのインテントとエンティティ値を継承する。このようにして継承可能なインテント又はエンティティ値が存在しない場合、時系列的にさかのぼり、継承することになる。但し、継承可能なインテント、又はエンティティが複数の時系列において存在する場合には、時系列的により新しいインテント、又はエンティティを優先して承継する。

【0121】

このため、本発明において、時系列的により新しいものとは、必ずしも直近の処理動作を実行させたテキストデータのインテントとエンティティ値を継承する場合に限定されるものではなく、以前において処理動作を実行させた全てのテキストデータのインテントとエンティティ値が、その継承対象の候補になりえるといえる。

【0122】

一方、本発明においては、直前に実行された処理動作を実行させたテキストデータのみのインテントとエンティティ値を継承するものであってもよい。かかる場合には、直前に実行された処理動作を特定する上で必要な上記インテント、上記エンティティ値を都度登録しておく。図５の例の場合、履歴番号２において「Ｂ銀行は」というテキストデータを自然言語解析した場合、時系列的に直近の履歴番号１のインテント、エンティティ値を予め登録しておき、これのみからインテント、エンティティ値を継承する。同様に、履歴番号３において「今月は」というテキストデータを自然言語解析した場合、時系列的に直近の履歴番号２のインテント、エンティティ値を予め登録しておき、これのみからインテント、エンティティ値を継承する。かかる場合も同様に、インテント及びエンティティ値の双方を継承してもよいが、不足しているインテント又はエンティティ値の何れかを継承するものであってもよい。

【0123】

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。例えば、図１０に示すように、人工知能による学習データを利用するようにしてもよい。入力は、自然言語解析により抽出されたエンティティ値及びインテントの何れか一方又は両方とし、出力が、継承するためのエンティティ値及び／又は継承するためのインテントとした学習データとする。つまり図５の例の場合、履歴番号２においてテキストデータを自然言語解析し、継承すべきインテント及びエンティティの何れか一方又は両方を特定する場合に、この学習データを利用する。学習データは、まさに履歴番号２に示すテキストデータのように動詞や名詞（名詞句）、格成分のみのような単語が入力データとして、また出力データは履歴番号１に示すようなインテント（残高照会インテント等）や、各エンティティ（日付エンティティ、銀行名エンティティ、残高エンティティ等）等のような、いわゆる継承するためのエンティティ値及び継承するためのインテントが予め学習されている。

【0124】

このような学習データを利用することにより、新たに上記自然言語解析手段により抽出されたエンティティ値及びインテントの何れか一方又は両方が入力された場合に、上述した学習データを通じて、継承すべき上記インテント及び上記エンティティの何れか一方又は両方を特定することが可能となる。

【0125】

第２実施形態
以下、本発明を適用した第２実施形態について、説明をする。この第２実施形態では、上述した第１実施形態において説明した処理動作支援装置１００をそのまま適用する。

【0126】

第２実施形態においては、音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付けた後、自然言語解析を行う段階で、先ず第１学習データを活用する。

【0127】

図１１は、この第１学習データを示している。この第１学習データは、入力がテキストデータであり、出力がエンティティ及び／又はインテントとなっている。つまり自然言語解析の過程で、この第１学習データを利用することにより、音声又は入力端末を介して入力が受け付けられたテキストデータがいかなるエンティティに属するのか、またいかなるインテントに属するのか、或いはいかなるエンティティ及びインテントに属するのかを判別することができる。第１学習データでは、このような判別が可能なように、予め各テキストデータに対するエンティティ及び／又はインテントの組み合わせを学習させておくことにより学習データを蓄積しておくことで、これを活用することができる。

【0128】

例えば図１２に示す履歴番号２－１のように「残高教えて」であれば、これに対応する残高エンティティを第１学習データにおいて学習させておき、また残高インテントを学習させておくことで、新たに取得したテキストデータが「残高教えて」であれば、この第１学習データから、残高エンティティ、残高インテントを判別することができる。また、「Ａ銀行の残高教えて」であれば、新たに「Ａ銀行」が銀行エンティティであることを第１学習データにおいて学習させておくことで、新たに取得したテキストデータが「Ａ銀行」が含まれていれば、この第１学習データから銀行エンティティを判別することができる。また「先月のＡ銀行の残高教えて」であれば、新たに「先月の」が日付エンティティであることを第１学習データにおいて学習させておくことで、新たに取得したテキストデータが「先月の」が含まれていれば、この第１学習データから日付エンティティを判別することができる。

【0129】

このように、自然言語解析において上述した第１学習データを通じて、入力されたテキストデータからエンティティ（エンティティ値）又はインテントを特定できれば、その後は、この特定した情報に基づいてアクションを実行することができる。

【0130】

一方で、この自然言語解析の結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合がある。

【0131】

例えば図１２に示す履歴番号２－２のように「先月は？」、「今月は？」等のように動詞が無く、動詞に係り受けする格成分のみのテキストデータの入力を受け付ける場合がある。かかる場合には、上述した第１学習データのみでは、特にインテントを導くことができない結果、処理動作を特定できない。

【0132】

かかる場合には、図１３に示すカンバゼーションルールを参照する。このカンバゼーションルールは、インテント名、及びこれに対応する処理動作のアクション名が互いに紐付けて記録されている。そして、インテント名とアクション名に加え、更にフォローアップが紐付けて記憶されている。このフォローアップは、エンティティの種類が含まれている。このため、インテント名とアクション名とフォローアップにおけるエンティティがそれぞれ紐付けられることとなる。

【0133】

このフォローアップに含まれるエンティティが判別された場合、これに紐付けられるインテント及び処理動作のアクション名は、時系列的により新しいものから継承する。例えば、「先月は？」、「今月は？」は、第１学習データを通じて日付エンティティであることは特定されるがインテントが特定されない。かかる場合には、カンバゼーションルールを参照する。その結果、フォローアップ内における日付エンティティは、それぞれ残高インテント（残高照会アクション）、収支インテント（収支照会アクション）に紐付いている。かかる場合には、インテント及び処理動作のアクション名につき、時系列的により新しいものから継承する。仮に時系列的により新しいものが残高インテント（残高照会アクション）であればこれを継承し、仮に時系列的により新しいものが収支インテント（収支照会アクション）であればこれを継承することとなる。

【0134】

また例えば図１２に示す履歴番号２－３のように「Ａ銀行教えて」、「Ｂ銀行教えて」、「Ｃ銀行教えて」は、第１学習データを通じて銀行エンティティであることは特定されるがインテントが特定されない。かかる場合には、カンバゼーションルールを参照する。その結果、フォローアップ内における銀行エンティティは、それぞれ残高インテント（残高照会アクション）、収支インテント（収支照会アクション）に紐付いている。かかる場合には、インテント及び処理動作のアクション名につき、時系列的により新しいものから継承する。仮に時系列的により新しいものが残高インテント（残高照会アクション）であればこれを継承し、仮に時系列的により新しいものが収支インテント（収支照会アクション）であればこれを継承することとなる。

【0135】

このように本発明では、自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、カンバゼーションルールを参照する。そして、そのカンバゼーションルールにおけるフォローアップに、特定したエンティティが含まれている場合、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承する。

【0136】

改めて、この第２実施形態の動作例を順に説明をする。

【0137】

先ず図１４における履歴番号４－１に示すように会話文として「先月のＡ銀行の残高教えて」からなるテキストデータが入力された場合、第１学習データに基づいて、残高インテント及びこれに紐付く残高照会アクションが特定され、エンティティについても日付エンティティ（エンティティ値：先月）、銀行エンティティ（エンティティ値：Ａ銀行）、残高エンティティ（エンティティ値：残高）がそれぞれ特定される。これらの会話文、インテント、アクション、エンティティ、エンティティ値は、トラッカーに履歴として記録される。また、エンティティ履歴のみを更新するスロットには、最新のエンティティ、エンティティ値が記録されるが、上述した日付エンティティ（エンティティ値：先月）、銀行エンティティ（エンティティ値：Ａ銀行）、残高エンティティ（エンティティ値：残高）が新たに記録されることとなる。

【0138】

次に履歴番号４－２に示すように、「今月は？」というテキストデータが入力された場合、第１学習データに基づいて、日付エンティティが探索され、またエンティティ値として「今月」が特定されるが、この入力されたテキストデータのみからはインテントが特定できない。かかる場合には、カンバゼーションルールを参照し、フォローアップ内における日付エンティティは、残高インテント（残高照会アクション）に紐付いている。この紐付いている残高インテント（残高照会アクション）は、時系列的により新しいインテントでもあることから、この履歴番号４－２については、時系列的により新しい残高インテント（残高照会アクション）を継承することとなる。

【0139】

このような履歴番号４－２における会話文、インテント、アクション、エンティティ、エンティティ値はトラッカーに記録され、今後の学習データの一部として活用することができる。また、探索された日付エンティティにおけるエンティティ値として「今月」が新たにスロットにおいて更新される。そして、この更新されたスロットに基づいて、エンティティを補い、実際のアクションを実行する。つまり、履歴番号４－２における会話文は、銀行エンティティのエンティティ値に相当するテキストデータのみ入力を受け付けているが、残りの銀行エンティティ、残高エンティティに相当するテキストデータの入力は受け付けていない。一方で残りの銀行エンティティ、残高エンティティが不明では実際の処理動作を実行することができない。かかる場合には、このスロットに記録されているエンティティの各エンティティ値をそのまま利用する。このスロットに記録されているエンティティ値は、順次最新のものが更新されることになるので、エンティティ値が不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承していることに他ならない。

【0140】

次に図１５に示す履歴番号４－３のように、会話文として新たに「貸借対照表を見せて」というテキストデータが入力された場合、第１学習データに基づいて、貸借対照表エンティティが探索され、エンティティ値として「貸借対照表」が特定される。また、このテキストデータから意図も明確になっていることから、同様に第１学習データに基づいて、貸借対照表インテントが特定されることとなる。これらの履歴番号４－３のデータについても同様にトラッカーに記録すると共に、スロットにおいて新たに貸借対照表エンティティを増やし、これに対するエンティティ値としての「貸借対照表」を記録する。

【0141】

この履歴番号４－３の処理動作を実行する際には、第１学習データに基づいて特定した貸借対照表インテントに加え、スロットに記録されている最新のエンティティ値に基づき、不足したエンティティ値を、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承して行うこととなる。

【0142】

次に図１５に示す履歴番号４－４のように、会話文として新たに「Ｂ銀行教えて」というテキストデータが入力された場合、第１学習データに基づいて、銀行エンティティは特定でき、「Ｂ銀行」というエンティティ値を取得するので、これを同様にスロットに更新する。一方で「教えて」のみからでは、具体的な意図が特定できないことから、第１学習データのみからではインテントを特定できない。

【0143】

このため、カンバゼーションルールを参照することとなるが、図１１に示すカンバゼーションルールには、フォローアップに銀行エンティティが存在するもののこれに紐付けられているインテントは、収支インテント、残高インテントのみである。貸借対照表インテント（貸借対照表照会アクション）についてはフォローアップに紐付けられているエンティティは、このカンバゼーションルールには登録されていない。

【0144】

このように、新たに特定したエンティティ（エンティティ値）が、直近のインテント紐付けられているフォローアップに紐付けられていない場合には、時系列的により新しいインテントを継承するのではなく、第２学習データを利用する。

【0145】

図１６は、第２学習データを示している。この第２学習データは、入力がテキストデータ、又はそのテキストデータから探索されたエンティティ値であり、出力はインテントからなる。第２学習データには、テキストデータ「Ｂ銀行」等以外に、テキストデータから探索されたエンティティ値として、例えば日付エンティティの「今月」、残高エンティティの「残高」、貸借対照表エンティティの「貸借対照表」等、入力されたテキストデータ、又はそこから導かれたエンティティ値が入力データとなっており、出力データはインテントとなっている。この第２学習データは、既に入力されたテキストデータ以外に、そこから導かれた、又は導かれる可能性のあるエンティティ値が入力データとなり、出力データがインテントに特化したものを学習させている点において、上述した第１学習データと相違する。

【0146】

このような第２学習データを利用し、「Ｂ銀行」という入力テキストデータに加えて、スロットに格納されている更新がなされた最新の日付エンティティ（今月）、銀行エンティティ（Ａ銀行）、残高エンティティ（残高）、貸借対照表エンティティ（貸借対照表）を入力し、出力データとして、残高照会インテントが出力されたものとする。その場合は、残高照会インテントがこの履歴番号４－４において特定され、これに応じたアクションとして残高照会アクションが採用されることとなる。これらの履歴番号４－４のデータについても同様にトラッカーに記録すると共に、スロットにおいて新たに銀行エンティティにつき、「Ａ銀行」から「Ｂ銀行」に更新する。

【0147】

次に図１７に示す履歴番号４－５のように、新たに「収支教えて」というテキストデータが入力された場合、第１学習データに基づいて、収支エンティティが探索され、またエンティティ値として「収支」が特定され、またこの第１学習データから収支インテントが探索される。また残りのエンティティを補う上では、更新された最新のスロットを参照し、日付エンティティ（今月）、銀行エンティティ（Ｂ銀行）等のエンティティの各エンティティ値をそのまま利用する。このスロットに記録されているエンティティ値は、順次最新のものが更新されることになるので、エンティティ値が不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する。これにより、エンティティ値を補うことができ、意図している所望のアクションが実行されることとなる。この履歴番号４－５は、第１学習データを通じてインテント及び入力されたテキストデータのエンティティ（エンティティ値）は特定できたが、それ以外のエンティティ値が不足しているため、これを時系列的に新しいモノから継承するパターンである。この履歴番号４－５のデータについても同様にトラッカーに記録すると共に、スロットにおいて新たに収支エンティティを増やし、これに対するエンティティ値としての「収支」を記録する。

【0148】

第２実施形態は、上述した例に示す処理動作を継続的に行っていくこととなる。第２実施形態では、第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、アクションとしての処理動作を特定できない場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承し、エンティティ値が不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する。このとき、カンバゼーションルールに基づき、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承するか、第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定する。このため、本発明によれば、文書又は会話文から取得したテキストデータに基づいて各種処理動作を自動的に実行させる上で、単に動詞や名詞（名詞句）、格成分のみを取得するのみで、今までの会話の経緯を以って処理動作を特定することが可能となる。

【0149】

なお、本発明によればカンバゼーションルールについて学習データで構成するようにしてもよい。図１３に示すカンバゼーションルールは、インテント名、アクション名、フォローアップが互いに紐付けられたテンプレートで構成しているが、これらを学習データで構成する。即ち、入力として、インテント名又はアクション名とし、出力として、フォローアップ中のエンティティ（エンティティ値）としたデータを学習させておくことで、新たに対応するインテント名又はアクション名が入力された場合に、人工知能によりフォローアップを探索することで、その紐付けられているエンティティ（エンティティ値）を判別することができる。その結果、既に処理動作を実行させたテキストデータのインテントを時系列的により新しいものから継承するか、第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定するかのプロセスを決定することができる。

【0150】

逆に入力として、フォローアップ中のエンティティ（エンティティ値）とし、出力として、インテント名又はアクション名としたデータを学習させておくことで、新たにテキストデータから取得したエンティティ（エンティティ値）から、上述したプロセスを決定できる。

【符号の説明】

【0151】

１ 基本情報部
２ 受付部
３ 処理部
４ 出力部
１２ インテント情報部
１３ ＡＰＩ情報部
１５ エンティティ情報部
２１ 会話文受付手段
３１ インテント決定手段
３３ エンティティ取得手段
３４ パラメータ取得部
３５ 情報取得手段
３６ ＡＰＩパラメータセット手段
３７ 検索結果取得手段
４１ 検索結果出力手段
５３ 文字列受付手段
１００ 処理動作支援装置
２１１ 音声受付手段
２１２ 音声認識手段
２１３ 文字列受付手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【手続補正書】

【提出日】2023-04-11

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付手段と、
上記テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付手段により受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を探索する自然言語解析手段と、
上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、インテントを特定できない場合には、インテントに対してエンティティ値の種類が含まれるフォローアップが互いに紐付けられたカンバセーションルールを参照し、特定したエンティティ値が当該フォローアップに含まれている場合には、これに紐付けられるインテントを時系列的により新しいものから継承し、エンティティ値が不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承手段と、
上記自然言語解析手段により探索された上記エンティティ値及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承手段により継承された上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行手段とを備えること
を特徴とする処理動作支援装置。

【請求項2】

上記継承手段は、上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、インテントを特定できない場合には、時系列的により新しいインテントを継承する代わりに入力がテキストデータ又はそのテキストデータから探索されたエンティティ値であり、出力がインテントからなる第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定すること
を特徴とする請求項１記載の処理動作支援装置。

【請求項3】

音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付手段と、
上記テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付手段により受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を探索する自然言語解析手段と、
上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、インテントを特定できない場合には、入力がテキストデータ又はそのテキストデータから探索されたエンティティであり、出力がインテントからなる人工知能による第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定し、エンティティ値が不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承手段と、
上記自然言語解析手段により探索された上記エンティティ値及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承手段により継承された上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行手段とを備えること
を特徴とする処理動作支援装置。

【請求項4】

音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付ステップと、
上記テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付ステップにおいて受け付けたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を探索する自然言語解析ステップと、
上記自然言語解析ステップにおいて、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、インテントとしての処理動作を特定できない場合には、インテントに対してエンティティ値の種類が含まれるフォローアップが互いに紐付けられたカンバセーションルールを参照し、特定したエンティティ値が当該フォローアップに含まれている場合には、これに紐付けられるインテントを時系列的により新しいものから継承し、エンティティが不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承ステップと、
上記自然言語解析ステップにおいて探索した上記エンティティ値及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承ステップにおいて継承した上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行ステップとを有すること
を特徴とする処理動作支援方法。

【請求項5】

音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付ステップと、
上記テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付ステップにおいて受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を探索する自然言語解析ステップと、
上記自然言語解析ステップにおいて、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ及び／又はインテントとした第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、インテントを特定できない場合には、入力がテキストデータ又はそのテキストデータから探索されたエンティティであり、出力がインテントからなる人工知能による第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定し、エンティティ値が不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承ステップと、
上記自然言語解析ステップにおいて探索した上記エンティティ値及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承ステップにおいて継承した上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行ステップとを有すること
を特徴とする処理動作支援方法。

【手続補正2】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１２

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0012】

本発明に係る処理動作支援装置は、音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付手段と、上記テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付手段により受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を探索する自然言語解析手段と、上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、インテントを特定できない場合には、インテントに対してエンティティ値の種類が含まれるフォローアップが互いに紐付けられたカンバセーションルールを参照し、特定したエンティティ値が当該フォローアップに含まれている場合には、これに紐付けられるインテントを時系列的により新しいものから継承し、エンティティ値が不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承手段と、上記自然言語解析手段により探索された上記エンティティ値及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承手段により継承された上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行手段とを備えることを特徴とする。

【手続補正3】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１３

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0013】

本発明に係る処理動作支援装置は、音声又は入力端末を介してテキストデータの入力を受け付ける受付手段と、上記テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした人工知能による第１学習データを参照して上記受付手段により受け付けられたテキストデータを自然言語解析することにより、上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を探索する自然言語解析手段と、上記自然言語解析手段により、テキストデータを入力とし、出力がエンティティ値及び／又はインテントとした第１学習データを参照することによる自然言語解析した結果、インテントを特定できない場合には、入力がテキストデータ又はそのテキストデータから探索されたエンティティであり、出力がインテントからなる人工知能による第２学習データを参照することにより、継承すべきインテントを特定し、エンティティ値が不足している場合には、既に処理動作を実行させたテキストデータのエンティティ値を時系列的により新しいものから継承する継承手段と、上記自然言語解析手段により探索された上記エンティティ値及び上記インテントの何れか一方又は両方に加え、上記継承手段により継承された上記インテント及び上記エンティティ値の何れか一方又は両方を補足することにより特定される処理動作を実行する実行手段とを備えることを特徴とする。