特開2025-184772IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

入力クエリ及び入力文書から回答を生成するためのコンピュータ実装方法を提供する。

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】入力質問に対する文脈的に意味のある正確な回答の生成を改善するコンピュータ実装方法を提供する。
【解決手段】方法は、入力クエリから入力クエリエンティティを抽出し、入力文書から入力文書エンティティを抽出し、入力クエリと共にドメイン内クエリのスキーマをサンプリングし、クエリサンプリング済みスキーマを生成し、入力文書及び入力文書エンティティからエンティティ-文書グラフを生成し、入力クエリエンティティ毎に、グラフ内の入力文書から文書タイトル及び入力文書エンティティの1つとの関係を抽出することにより、超関係知識グラフを生成し、クエリサンプリング済みスキーマと共に超関係知識グラフをサンプリングし、クエリフォーカスされた超関係知識グラフを生成し、クエリフォーカスされた超関係知識グラフ及び入力クエリを事前トレーニング済みニューラルネットワークに入力することにより、回答を予測し、回答を出力する。
【選択図】図4

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

入力質問に対する文脈的に意味のある正確な回答の生成を改善することが望まれている。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明は、独立請求項に定義されており、ここで参照すべきである。さらなる特徴は、従属請求項に記載されている。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

例としてのみ、以下の添付の図面を参照する。
【図1】 当技術分野で知られている方法を使用した回答生成モデルの例を示す。
【図2】 当技術分野で知られている方法を使用した回答生成モデルの別の例を示す。
【図3】 当技術分野で知られている方法を使用した回答生成モデルの更に別の例を示す。
【図4】 入力クエリに対する回答を生成する方法のステップのフローチャートを示す。
【図5a】 入力クエリに対する回答を生成するためのアーキテクチャの例を示す。
【図5b】 入力クエリに対する回答を生成する方法で使用される例示的なグラフスキーマを示す。
【図5c】 入力クエリに対する回答を生成する方法で使用される例示的なグラフスキーマを示す。
【図5d】 入力クエリに対する回答を生成する方法で使用される例示的なグラフスキーマを示す。
【図5e】 入力クエリに対する回答を生成する方法で使用される例示的なグラフスキーマを示す。
【図5f】 入力クエリに対する回答を生成する方法で使用される例示的なグラフスキーマを示す。
【図6】 ドメイン内スキーマを作成するための機能ブロック図を示す。
【図7】 入力クエリに対する回答を生成するための機能ブロック図を示す。
【図8】 ドメイン内グラフスキーマを生成する方法のフローチャートを示す。
【図9】 入力クエリに対する回答を生成する方法のフローチャートを示す。
【図10】 質問応答方法の実装例を示す。
【図11】 質問応答のための知られている方法及び開示の方法の低レベル図を示す。
【図12】 情報機器又はコンピュータ装置のブロック図である。

選択図 図4出願人が指定した本件の代表的な図

500a アーキテクチャ 505a、505b 大規模言語モデル(LLM) 515 入力文書 520、525 エンティティ抽出モジュール 530、535 エンティティ及び文書のリンク付けモジュール 545、550 サンプラ 540 グラフスキーマ作成モジュール

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