特表 2024-529257 進行中の会話のためのドメインまたはユースケース切り替え提案を配信するためのシステムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-08-06

(54)【発明の名称】進行中の会話のためのドメインまたはユースケース切り替え提案を配信するためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 3/01 20060101AFI20240730BHJP

   G06F 3/16 20060101ALI20240730BHJP

   G10L 15/22 20060101ALI20240730BHJP

【ＦＩ】

G06F3/01 510

G06F3/16 660

G06F3/16 690

G10L15/22 300U

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023579291

(86)(22)【出願日】2022-06-23

(85)【翻訳文提出日】2023-12-22

(86)【国際出願番号】 JP2022025199

(87)【国際公開番号】W WO2022270603

(87)【国際公開日】2022-12-29

(31)【優先権主張番号】P/BD/2021/000192

(32)【優先日】2021-06-23

(33)【優先権主張国・地域又は機関】BD

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】323004330

【氏名又は名称】ヒシャブ インディア プライベート リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100138519

【弁理士】

【氏名又は名称】奥谷 雅子

(74)【代理人】

【識別番号】230108442

【弁護士】

【氏名又は名称】佐藤 明夫

(72)【発明者】

【氏名】ボイト クリストファー

(72)【発明者】

【氏名】カーン アラム アセークル

(72)【発明者】

【氏名】カレン カイ サミュエル デビッド エリック

(72)【発明者】

【氏名】シュミッツ マイケル

(72)【発明者】

【氏名】フセイン ムハンマド ファヤダン

【テーマコード（参考）】

5E555

【Ｆターム（参考）】

5E555AA44

5E555AA47

5E555BA06

5E555BA88

5E555BB06

5E555BC04

5E555BC17

5E555CA47

5E555CB64

5E555DA23

5E555DD01

5E555EA03

5E555EA19

5E555EA23

5E555EA27

5E555FA00

(57)【要約】

ドメインまたはユースケースから別のドメインまたはユースケースへの遷移を決定し、対話の更新されたドメインまたはユースケースに基づいてユーザにサービスを提供するための人間とコンピュータとの会話における切り替え提案を開始することによる対話管理のためのシステムおよび方法が記載される。本方法は、人間とコンピュータとの会話における第１のユースケースを決定することと、第１のユースケースに第１のユースケーススコアを割り当てることとを含む。次に、本方法は、人間とコンピュータとの会話における第２のユースケースを決定することと、第２のユースケースに第２のユースケーススコアを割り当てることとを含む。さらに、本方法は、前記第１のユースケーススコアおよび前記第２のユースケーススコアに基づいて、前記第２のユースケースへのユースケース切り替え提案を行うべきかどうかを決定することを含む。本発明は、ユーザから／ユーザのために意図された情報を抽出するようにシステムを調整し、それによって時間およびコストを節約することによってシステムをより効率的で、親しみやすく、使いやすくする。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法であって、前記更新されたユースケースを決定し、前記人間とコンピュータとの会話において前記ユースケース切り替え提案を提供するための方法が、
ａ．前記人間とコンピュータとの会話における第１のユースケースを決定するステップと、
ｂ．前記第１のユースケースに第１のユースケーススコアを割り当てるステップと、
ｃ．前記人間とコンピュータとの会話における第２のユースケースを決定するステップと、
ｄ．前記第２のユースケースに第２のユースケーススコアを割り当てるステップと、
ｅ．前記第１のユースケーススコアおよび前記第２のユースケーススコアに基づいて、前記ユースケースの前記第２のユースケースへの切り替え提案を行うかどうかを決定するステップと、を含む、方法。

【請求項2】

前記第１のユースケーススコアおよび前記第２のユースケーススコアに基づいて、前記第２のユースケースへの前記ユースケース切り替え提案を決定する前記ステップが、
ａ．ユースケース閾値スコアと、前記ユースケース閾値スコアに基づく前記ユースケース切り替え提案とを決定するステップを含む、請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項3】

ａ．前記第２のユースケーススコアが所定の閾値を満たすかまたは超える場合にユースケース切り替え提案を開始することをさらに含む、
請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項4】

前記第１のユースケースおよび前記第２のユースケースを決定することが、
ａ．ユーザの会話入力を受信するステップと、
ｂ．機械学習分類器を利用して前記ユーザの会話入力を分析するステップと、を含む、請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項5】

前記第１のユースケースおよび前記第２のユースケースにそれぞれ対応する第１の意図および第２の意図を提供するステップをさらに含み、前記第１の意図および前記第２の意図が、前記ユーザの会話入力を分析することによって決定される、請求項４に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項6】

ａ．前記会話における前記ユーザからの承認に基づいて、前記第１のユースケースから前記第２のユースケースへのユースケース切り替えを実行するステップをさらに含み、前記承認が、前記ユーザに対して前記ユースケース切り替えの確認を要求することを含む、
請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項7】

前記第１のユースケースおよび前記第２のユースケースが、前記会話において識別された複数のユースケースから選択される、請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項8】

前記ユースケーススコアが、会話の調整、バランス、および強調のうちの少なくとも１つを含む複数の概念の数値尺度を提供する、請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項9】

前記ユースケーススコア閾値が自動的に決定される、請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項10】

ａ．ユースケース切り替えが実行されると、新たなユースケースのために機械学習分類器をリセットするステップをさらに含む、
請求項６に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項11】

前記意図のうちの１つを提供するために、前記ユーザが人間のエージェントに再ルーティングされる、請求項５に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項12】

前記ユーザの会話入力および前記ユーザのコンテキスト特性が、ユーザモデル、ローカル記憶媒体、ウェブインターフェース、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、コマンドラインインターフェースおよびコンソールのうちの少なくとも１つから遠隔に記憶されて取得される、請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項13】

前記ユーザの会話入力を分析する前記ステップが、
ａ．音声アクティブ化を検出するステップと、
ｂ．会話における発話終了／開始を検出するステップと、
ｃ．自然言語処理を使用して、前記ユーザの会話入力からユースケースを決定するステップと、をさらに含む、請求項４に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項14】

更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）であって、
対話エンジン（１０６）と、
自然言語理解モジュール（１０７）と、
切り替え提案モジュール（１０８）であって、第１のユースケーススコアおよび第２のユースケーススコアに基づいて、第２のユースケースへのユースケース切り替え提案を行うべきかどうかを決定する、切り替え提案モジュール（１０８）と、を備える、システム（１００）。

【請求項15】

前記切り替え提案モジュール（１０８）が、ユースケース閾値スコアを決定し、前記ユースケース切り替え提案が、前記ユースケース閾値スコアに基づく、請求項１４に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項16】

前記切り替え提案モジュール（１０８）が、前記人間とコンピュータとの会話における第１のユースケースを決定し、前記第１のユースケースに前記第１のユースケーススコアを割り当て、前記人間とコンピュータとの会話における第２のユースケースを決定し、前記第２のユースケースに前記第２のユースケーススコアを割り当てる、請求項１４に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項17】

前記対話エンジン（１０６）が、ユーザの会話入力を受信し、前記切り替え提案モジュール（１０８）が、機械学習分類器（２０１）を使用して前記ユーザの会話入力を分析して、前記第１のユースケースおよび前記第２のユースケースを決定する、請求項１６に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項18】

前記切り替え提案モジュール（１０８）が、さらに、前記第１のユースケースおよび前記第２のユースケースにそれぞれ対応する第１の意図および第２の意図を提供することができ、前記第１の意図および前記第２の意図が、前記機械学習分類器（２０１）によって前記ユーザの会話入力を分析することによって決定される、請求項１６に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項19】

前記対話エンジン（１０６）が、前記会話における前記ユーザからの承認に基づいて、前記第１のユースケースから前記第２のユースケースへのユースケース切り替えを実行することができ、前記承認が、前記ユースケース切り替えに関する確認を前記ユーザに要求することを含む、請求項１４に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項20】

前記第１のユースケースおよび前記第２のユースケースが、前記会話中に識別された複数のユースケースから選択される、請求項１６に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項21】

前記ユースケーススコアが、会話の調整、バランス、および強調のうちの少なくとも１つを含む複数の概念の数値尺度を含む、請求項１４に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項22】

前記ユースケーススコアが、前記ユーザの会話入力から受信した情報に基づいて決定される、請求項２１に記載の人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を決定するためのシステム（１００）。

【請求項23】

前記ユースケーススコア閾値が自動的に決定される、請求項１５に記載の人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を決定するためのシステム（１００）。

【請求項24】

前記機械学習分類器が、ユースケース切り替えが実行されると、新たなユースケースのためにリセットされる、請求項１７に記載の人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を決定するためのシステム（１００）。

【請求項25】

前記第１の意図および前記第２の意図のうちの少なくとも一方を提供するために、前記ユーザが人間のエージェントに再ルーティングされる、請求項１８に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項26】

前記ユーザの会話入力および前記ユーザのコンテキスト特性が、ユーザモデル、ローカル記憶媒体、ウェブインターフェース、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、コマンドラインインターフェースおよびコンソールのうちの少なくとも１つから遠隔に記憶されて取得される、請求項１４に記載の人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を決定するためのシステム（１００）。

【請求項27】

前記切り替え提案モジュール（１０８）が、
通信制御モジュール（１０４）および自然言語理解モジュール（１０７）を活用して前記ユーザの会話入力を分析し、前記通信制御モジュール（１０４）が、
ａ．音声アクティブ化を検出し、
ｂ．会話における発話終了／開始を検出し、前記自然言語理解モジュール（１０７）が、前記ユーザの会話入力からユースケースを決定する、
請求項１４に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【請求項28】

前記会話が電気通信ネットワークを介して行われる、請求項１に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するための方法。

【請求項29】

前記会話が電気通信ネットワークを介して行われる、請求項１４に記載の更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、一般に、対話管理のためのシステムおよび方法に関し、より具体的には、本発明は、ユーザとシステムとの間の対話のための更新されたユースケースに基づいて、ユースケースからの遷移を決定し、ユーザにサービスを提供することに関する。

【背景技術】

【0002】

マンマシンインタラクションの分野は、人工知能分野における新たなブレークスルーを伴って過去数年間にいくつかの著しい改善を見ており、根本的な影響を形成し、それによって経済の全ての分野を転換している。オンラインサービス、例えば顧客サービス、膨大な量のデータから特定の情報を取得するタスクを含む情報の管理の数が増加するにつれて、様々なシステムは、ユーザがタスクを実行するのを支援するように構成される。システムがユーザが様々なサービスを介してユーザの所望に応じて情報を取得することを可能にする様々なモードがある。これらのサービスは、通常、それらが属する組織と関連して動作し、様々な機能を実行するように設計された専門エージェントを含むことが多い。これらのエージェントは、システム内の人間のエージェントまたは対話マネージャのいずれかである。時間の経過とともに、人間のエージェントによって提供されるのと同様のサービスをユーザに提供する対話マネージャの使用が増加している。しかしながら、対話マネージャには限界があり、これらの対話マネージャは、人間のエージェントが行うように効率的にタスクを実行するためにユーザとの対話に関与することもできると予想される。

【0003】

ユーザが自然言語の会話において対話マネージャと対話することがますます可能になるにつれて、既存の対話マネージャは、進行中の会話における中断、キャンセル、およびユースケースとドメインとの間の切り替えを処理することが困難になることが多い。

【0004】

ドメインは、ユーザと対話マネージャとの間の関連する会話の特定のコンテンツエリアを表し得る。ドメインの例は、これらに限定されるものではないが、検索、銀行取引、ショッピング、映画、音楽、レストラン、フライト、コールセンターなどを含む。

【0005】

ユースケースは、意図を満たすためにドメインに関連付けられたおよび活動を表し得る。本発明の場合、ユースケースの目標は、ユーザの意図に焦点を合わせることによってユーザとシステムとの相互作用の最も重要な態様を伝えることである。ユースケースの例は、これらに限定されるものではないが、銀行取引のアクティブドメインにおける、口座への送金、クレジットカード債務の支払い、または資格認証情報の更新などに対応するユーザと対話マネージャとの間の活動および相互作用を含む。

【0006】

意図は、ユーザが対話マネージャとの会話に参加することによって達成したい行動または目的を表す。意図の例は、これらに限定されるものではないが、行動を開始する、コンテンツを見つける、プロセスをやり直す、戻る、情報を見つけるなどのユーザ要求を含む。行動を開始する意図の例は、ユーザが対応するユースケース内で自分の口座から送金する要求を行うことを含む。

【0007】

例えば、ユーザと対話マネージャがドメイン内の特定のユースケース（例えば、口座残高を問い合わせる）で会話しながら互いに対話しているシナリオでは、会話の途中で、ユーザは、会話を別のユースケース（例えば、口座所有者の情報を更新する）に移行する。その結果、対話マネージャは、ユースケースの切り替えを即座に認識して円滑に処理することができない場合がある。対話マネージャは、ユーザの遷移を予測して応答するために追加情報を必要とする場合がある。その場合、ユーザは、完全に異なるドメイン（例えば、自転車コンフィギュレータ）に移行することをさらに望む場合があり、対話マネージャは、正確にフォローすることが困難であると感じる場合がある。

【0008】

現在、対話マネージャは、進行中の会話の分析に基づいて、実行中のユースケースまたはドメインとのユーザの不整合を認識するには限界がある。このため、システムは、ユーザの入力に関する不確実性および／または混乱を低減することができず、システムは、意図されたユースケースと整合しない可能性がある出力を提供する場合がある。その結果、ユーザは、ユーザにとって使いやすいインターフェースを見つけられず、ユーザが従いたくないユースケースおよびドメインに縛られていると感じるため、将来それを使用することに消極的になる場合がある。

【発明の概要】

【0009】

この概要は、以下の詳細な説明でさらに説明される概念の選択を簡略化した形態で紹介するために提供される。この概要は、特許請求される主題の重要な特徴または本質的な特徴を特定することを意図しておらず、特許請求される主題の範囲を決定する際の補助として使用されることも意図していない。

【0010】

本発明の実施形態は、ドメインまたはユースケースの遷移を決定し、ユーザに対するドメインまたはユースケース切り替え提案を開始することによる、人間とコンピュータとの会話における対話管理のための方法およびシステムに関する。切り替え提案方法は、人間とコンピュータとの会話において第１のドメインまたはユースケースを決定することと、第１のドメインまたはユースケースに第１の信頼度スコアを割り当てることとを含む。
次に、切り替え提案方法は、人間とコンピュータとの会話において第２のドメインまたはユースケースを決定することと、第２のドメインまたはユースケースに第２の信頼度スコアを割り当てることとを含む。さらに、切り替え提案方法は、前記第１の信頼度スコアおよび前記第２の信頼度スコアに基づいて、ドメインまたはユースケースを前記第２のドメインまたはユースケースに切り替えるかどうかを決定することを含む。

【0011】

結果として、本発明は、システム内の意図されたユースケースと整合しない可能性があるユーザの入力を取り巻く不確実性または混乱を測定および低減するために使用されることができる。（ユースケース活動を中断したくない／その可能性について知らない）ユーザは、システムが不確実であるときに、所与のユースケースに従いたいかどうかをシステムによって尋ねられ、それによって、ユーザから／ユーザのために意図された情報を抽出するようにシステムを調整する。結果として、ドメインまたはユースケース検出のあいまいさが低減される。これは、インターフェースをより効率的で、親しみやすく、使いやすくする。さらに、システム動作およびユーザ使用の両方の時間およびコストを節約する。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1A】ユーザとユースケース切り替え提案を決定するためのシステムとの間のデータフローを示すブロック図である。

【図1B】音声特徴抽出器を除く、ユーザとユースケース切り替え提案を決定するためのシステムとの間のデータフローを示すブロック図である。

【図1C】システムが切り替えることができる様々なレベルを示すベン図である。

【図2】例示的な切り替え提案モジュールを示す詳細ブロック図である。

【図3】人間とコンピュータとの会話において単一のユースケースをスコア付けするように構成されたコンピューティングシステムを示すフローチャートである。

【図4】人間とコンピュータとの会話において複数のユースケースをスコア付けするように構成されたコンピューティングシステムを示すフローチャートである。

【図5】ユーザによってトリガされるユースケース切り替えおよびシステムによってトリガされるユースケース切り替えのための例示的なシナリオを示すフローチャートである。

【図6】システムによってトリガされるユースケース切り替えの例示的なシナリオを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

本明細書では、人間とコンピュータとの会話においてドメインまたはユースケース切り替え提案を決定するためのシステムおよび方法について説明する。システムおよび方法は、図に関して説明されており、そのような図は、本発明の実施形態にかかる例示的なシステムおよび方法の説明を容易にするために限定するのではなく例示することを意図している。

【0014】

特定の実施形態の前述の説明は、本明細書の実施形態の一般的な性質を十分に明らかにするため、他者は、現在の知識を適用することによって、一般的な概念から逸脱することなく、そのような特定の実施形態を様々な用途に容易に変更および／または適合させることができ、したがって、そのような適合および変更は、開示された実施形態の均等物の意味および範囲内で理解されるべきであり、理解されるように意図される。

【0015】

また、実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、またはブロック図として示されるプロセスとして説明され得ることに留意されたい。フローチャートは、一連のプロセスとして動作を説明し得るが、動作の多くは、並行してまたは同時に実行されることができる。さらに、動作の順序は、並べ替えられてもよい。プロセスは、その動作が完了したときに終了するが、図に含まれていない追加のステップを有することができる。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラムなどに対応し得る。プロセスが関数に対応する場合、その終了は、呼び出し関数またはメイン関数への関数の戻りに対応する。

【0016】

本明細書で使用される表現または用語は、説明のためのものであり、限定のためのものではないことを理解されたい。したがって、本明細書の実施形態を好ましい実施形態に関して説明してきたが、当業者であれば、本明細書の実施形態は、添付の特許請求の範囲の精神および範囲内で変更して実施されることができることを認識するであろう。

【0017】

本明細書で使用される場合、「ネットワーク」という用語は、データを搬送し、通信デバイス（例えば、電話、スマートフォン、コンピュータ、サーバ）を互いに接続するために使用される通信ネットワークの任意の形態を指す。本発明の実施形態によれば、データは、処理済みデータおよび未処理データのうちの少なくとも一方を含む。このようなデータは、自動データ処理、手動データ処理によって得られたデータ、または未処理データを含む。

【0018】

本明細書で使用される場合、「人工知能」という用語は、サーバに記憶され、機械学習技術を使用して生成された実行可能命令のセットを指す。

【0019】

本明細書で使用される場合、「通信制御モジュール」という用語は、電子デバイスを指し、電子デバイスは、プロセッサを備え、電子デバイスは、ネットワークを介して他の電子／コンピューティングデバイス、ディスプレイ、センサに接続されることができる。

【0020】

以下の説明では、様々な要素を説明するために「第１」、「第２」などの用語を使用するが、これらの要素は、用語によって限定されるべきではない。これらの用語は、ある要素を別の要素と区別するためにのみ使用される。例えば、様々な記載された例の範囲から逸脱することなく、第１の意図は、第２の意図と呼ばれることができ、同様に、第２の意図は、第１の意図と呼ばれることができる。

【0021】

図１Ａは、本発明の１つまたは複数の態様にかかる、切り替え提案を決定するための人間と例示的なコンピュータ通信システム１００との間のデータフローの例示的なフレームワークを示す概念図を示している。この例では、開示されたシステムは、通信制御モジュール１０４と、音声特徴抽出器１０５と、対話エンジン１０６と、自然言語理解モジュール１０７（以下、ＮＬＵモジュール１０７と呼ぶ）と、切り替え提案モジュール１０８と、ユーザモデル１０９と、会話履歴モジュール１１０とを含む。

【0022】

図１Ａに戻って参照すると、ユーザ１０１は、クライアントデバイス１０２を使用してシステム１００への通話を開始する。通話は、通信事業者ネットワークの電話ゲートウェイ１０３を介して送信され、通信制御モジュール１０４にさらにルーティングされる。クライアントデバイス１０２は、多種多様な電子デバイスに対応する。本発明の実施形態によれば、クライアントデバイス１０２は、スマートフォンもしくはフィーチャーフォン、または通常の固定電話などの任意の電気通信デバイスである。クライアントデバイス１０２は、ユーザ要求を入力するサービス要求手段として機能する。

【0023】

ユーザ１０１は、情報を受信し、サービス要求の一部であり得る様々なプロセスを開始するなどのサービス要求を入力するために、通話を介してクライアントデバイス１０２を使用する。通信制御モジュール１０４は、システム１００の全体的な機能を管理するための複数の通信リンクを提供し、システム１００へのユーザ１０１のエントリポイントとして機能する。通信制御モジュール１０４によって受信された通話は、対話エンジン１０６にさらにルーティングされる。その後、対話エンジン１０６は、ユーザの会話入力を受信する。

【0024】

通信制御モジュール１０４は、さらに、音声特徴抽出器１０５および対話エンジン１０６に接続する。

【0025】

電話ゲートウェイ１０３が電話ネットワークを介して通話を受信すると、電話ゲートウェイ１０３は、例えば要求を入力するときに、ユーザ１０１との会話を、データネットワークを介して送信可能であり、通信制御モジュール１０４によって受信されるデジタル音声ファイル／ストリームに変換する。通信制御モジュール１０４は、入力および出力される音声を制御し、音声特徴抽出器１０５および対話エンジン１０６にルーティングする。音声特徴抽出器１０５は、音声を受信して聴取することができ、対話エンジン１０６は、自動音声認識（ＡＳＲ）を含む１つまたは複数の方法を利用して音声を機械可読テキストに変換することができる。通信制御モジュール１０４は、ユーザ１０１から受信した音声信号を、例えば音声ファイルなどのさらなる処理のためのデジタルフォーマットに変換し得る。通信制御モジュール１０４は、さらに、音声アクティブ化を検出し、発話の終了／発話開始も検出することができる。音声特徴抽出器１０５は、通信制御モジュール１０４から送信されたリアルタイムの音声データ入力を受信するように構成される。音声特徴抽出器１０５は、通信制御モジュール１０４から入力された音声データを受信すると、音声データから１つまたは複数の所定の音声特徴を抽出するようにさらに構成される。音声特徴は、例えば、さらなる発話処理のために切り替え提案モジュール１０８によって必要とされ得るピッチ、波形などを含み得る。

【0026】

通信制御モジュール１０４はまた、音声特徴抽出器１０５から抽出された音声特徴を受信することができる。次に、通信制御モジュールは、抽出された音声特徴を対話エンジン１０６に送信する。その後、対話エンジン１０６およびＮＬＵモジュール１０７は、さらなる処理のために、且つ抽出された音声特徴を切り替え提案モジュール１０８へさらに送信するために、１つまたは多くの技術を用いる。

【0027】

本発明のさらに別の実施形態では、音声特徴抽出器１０５は除外されてもよい。図１Ｂは、そのような一実施形態のための例示的なフレームワーク・システム１５０を示す概念図を示している。例示のみを目的として、この実施形態では、チャットボットコネクタ１１１は、クライアントデバイス１０２上のチャットボットアプリ／ウェブページから、対話エンジン１０６との間でテキストデータを送受信する。チャットボットコネクタ１１１は、例えば、ユーザ１０１を対話エンジン１０６に接続する通信プラットフォームであり得る。

【0028】

図１Ａに戻って参照すると、ユーザ１０１がクライアントデバイス１０２を使用してサービス要求の音声を対話エンジン１０６に入力すると、ユーザの入力音声は、ユーザの着信音声の発話・テキスト変換のための方法およびシステムを使用して処理される。この例では、人工知能技術が使用されて、いくつかのユーザまたは個々のユーザからデータを収集し、ユーザの好みを示すキー用語を抽出する。

【0029】

対話エンジン１０６は、主にユーザと自然言語対話を行うことによって、ユーザとサービスとの間のユーザインターフェースを提供する。対話は、情報を尋ねることなど、特定のサービスの１つまたは複数の態様を要求する質問を含み得る。このようにして、システム１００はまた、一般的な会話クエリを受信し、対話エンジン１０６を介してユーザとの継続的な会話に関与し得る。対話エンジン１０６は、さらに、会話中にユーザによる新たな意図／ユースケース／ドメインを認識し、以前に生成された切り替え提案についての意見を追加することによって、ドメインおよびユースケースを切り替えることができる。

【0030】

対話エンジン１０６は、さらに、ＮＬＵモジュール１０７および切り替え提案モジュール１０８に接続する。ＮＬＵモジュール１０７は、対話エンジン１０６から入力を受信し、自然言語入力を機械可読情報に変換する。ＮＬＵモジュール１０７は、ユーザ１０１との会話の書き換えられたコンテキスト、意図、ユースケース、エンティティ、およびメタデータを決定して生成する。ＮＬＵモジュール１０７は、自然言語処理を使用して、ユーザの会話入力からユースケースを決定する。切り替え提案モジュール１０８は、出力として、ユースケース閾値スコアと、ユースケース閾値スコアに基づいてユースケース切り替え提案とを決定して生成する。ユースケース閾値は、自動的に決定されてもよい。切り替え提案モジュール１０８はまた、会話におけるアクティブドメインに対応するユースケースに関連付けられたスコアを生成することができる。例えば、切り替え提案モジュール１０８は、ユーザからシステム１００への会話における第１のユースケースを決定し、第１のユースケースに第１のユースケーススコアを割り当てる。次に、切り替え提案モジュール１０８は、ユーザのシステム１００との会話における第２のユースケースを決定し、第２のユースケースに第２のユースケーススコアを割り当てる。

【0031】

ユースケースのスコアは、ユーザ１０１と対話エンジン１０６との対話の目的がユーザ１０１の意図を満たしているという確信度（例えば、確率または他の尤度）を示す。切り替え提案モジュール１０８は、ユースケースのスコアが所定のユースケーススコア閾値を満たすか否かに応じて、ユースケース切り替え提案を開始してもよく、または会話におけるユースケース切り替え提案の開始を控えてもよい。例えば、ユースケースのスコアが所定のユースケーススコア閾値（例えば、５０％）未満である場合、切り替え提案モジュール１０８は、ユースケースに基づいてユースケース切り替え提案を開始することを控える。ユースケーススコアが所定のユースケーススコア閾値を超えるかまたは満たす場合、切り替え提案モジュール１０８は、ユースケースに基づいてユースケース切り替え提案を開始する。

【0032】

ベン図または他の技術が使用されて、ユーザとシステム１００との間の会話における切り替えのレベルを定義または視覚化し得る。図１Ｃは、この目的のためにベン図を使用することを示している。セットＳ１６１は、会話のドメインを示す。本発明の例示的な実施形態によれば、ドメインは、検索、銀行取引、ショッピング、映画、音楽、レストラン、フライトなどの会話のコンテンツエリアを表し得る。

【0033】

セットＴ１６２は、会話のユースケースを示す。本発明の例示的な実施形態によれば、ユースケースは、意図を満たすためにドメインと関連付けられた相互作用および活動を表し得る。ユースケースの例は、これらに限定されるものではないが、銀行取引のアクティブドメインにおける、口座への送金、クレジットカード債務の支払い、または資格情報の更新などに対応するユーザとシステム１００との間の活動および相互作用を含む。

【0034】

セットＵ１６３は、会話の意図を示す。本発明の例示的な実施形態によれば、意図は、ユーザがシステム１００との会話に参加することによって達成したい行動または目的を表す。意図の例は、これらに限定されるものではないが、行動を開始する、コンテンツを見つける、プロセスをやり直す、戻る、および情報を見つけるなどのユーザ要求を含む。行動を開始する意図の例は、ユーザが対応するユースケース内で自分の口座から送金する要求を行うことを含む。

【0035】

セット１６４は、セットＵ１６３、セットＴ１６２、およびセットＳ１６１の３つのセットを含む。セット１６４は、セットＴ１６２上のセットＵ１６３、およびセットＳ１６１上のセットＴ１６２とともにセットＵ１６３の重複性質を示す。セット１６４は、システム１００が進行中の会話中に切り替えを開始および実行することができる様々なレベルを表す。セット１６４は、さらに、セットＵ１６３によって示される意図がユースケースセットＴ１６２のサブセットであることを示し、これは、意図が部分であり、本発明については、ユースケースのキーポイントまたは最終目的であることを表す。さらにまた、セット１６４は、そのセットＵ１６３およびセットＴ１６２を示し、すなわち、意図およびユースケースは、セットＳ１６１のサブセットであり、これは、意図およびユースケースがドメイン固有であることを表す。

【0036】

例示的なシナリオでは、ユーザ１０１は、アクティブな「銀行取引」ドメインおよび口座への「送金」のユースケースにおけるシステム１００との会話の最中である。次に、ユーザ１０１は、自己口座の「受取人管理」などの全く異なるユースケースに突然移行する場合がある。次に、切り替え提案モジュール１０８は、「受取人管理」のユースケースの信頼度スコアが所定の閾値を超えたこと、および／または他の特定されたユースケースの中で最も高い信頼度スコアに対応することを認識する。次に、切り替え提案モジュール１０８は、対話エンジン１０６を介してユーザ１０１への「受取人管理」のユースケースに基づいて、ユースケース切り替え提案を開始し得る。

【0037】

本発明の場合、切り替え提案モジュール１０８はさらに、ドメインについて決定されたスコアがドメインについての最も高いおよび／または所定のスコアリング閾値以上である場合、ユーザ１０１との会話においてドメイン切り替え提案を開始することができる。例えば、アクティブな「銀行取引」ドメインおよび「送金」のユースケースの下でシステム１００と会話しているユーザ１０１は、「自転車構成」などの全く異なるドメインに突然移行する場合がある。次に、切り替え提案モジュール１０８は、「自転車構成」ドメインの信頼度スコアが所定の閾値を超えたこと、および／または複数の識別されたドメインに対応する他の信頼度スコアの中で最も高い信頼度スコアを有することを認識する。次に、切り替え提案モジュール１０８は、「自転車構成」ドメインに基づいて、対話エンジン１０６を介してユーザ１０１へのドメイン切り替え提案を開始し得る。

【0038】

本発明の場合、切り替え提案モジュール１０８は、ユーザとの会話において様々なレベルを切り替えることができる。例えば、「銀行取引」に関してアクティブドメインのシステム１００と会話している最中のユーザ１０１と、「送金」の意図に対応するユースケースとは、突然、「自転車構成」などの全く異なるドメインに移行し、次に「特定の自転車コンフィギュレータを購入する」の意図に対応するユースケースに移行する場合がある。次に、切り替え提案モジュール１０８は、ドメインおよびユースケースのそれぞれの信頼度スコアをそれに応じて認識し、対話エンジン１０６を介してユーザ１０１への最も高い信頼度スコアに基づいて切り替え提案を開始する。

【0039】

本発明のさらに別の実施形態では、ユーザモデル１０９は、対話エンジン１０６および切り替え提案モジュール１０８に接続する。ユーザモデル１０９は、パーソナル化サービスを提供するためのユーザに関する情報を記憶するように構成されたデータ構造または他のデータユニットを含み得る。ユーザモデル１０９は、ユーザ１０１などのユーザに関する様々な情報を含み得る。例えば、ユーザモデル１０９は、ユーザＩＤ、ユーザ名、およびユーザの他の自己識別情報などのユーザ１０１のための１つまたは複数の識別子を含み得る。ユーザモデル１０９はまた、ユーザの年齢、性別、職業、教育情報（例えば、教育レベル、学位など）、またはユーザに関連付けられた１つまたは複数の場所（例えば、ユーザの自宅、ユーザの勤務先、ユーザが頻繁に訪れる場所など）などのユーザ人口統計情報を含み得る。ユーザモデル１０９は、ユーザ１０１との１つまたは複数の相互作用にわたって生成され得る。例えば、図１Ａのシステム１００がユーザ１０１と相互作用するたびに、システム１００は、ユーザ１０１に関する新たな情報を学習し得る。そして、システム１００は、将来の相互作用において使用するためにユーザモデル１０９に新たな情報を記憶し得る。したがって、対話エンジン１０６および切り替え提案モジュール１０８は、ユーザモデル１０９を利用して、アクティブドメインのユースケースに基づいてユーザに関する決定を行う。ユーザの会話型入力およびユーザのコンテキスト特性は、ユーザモデル、ローカル記憶媒体、ウェブインターフェース、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）およびコマンドラインインターフェースまたはコンソールのうちの少なくとも１つから遠隔に記憶および取得される。

【0040】

本発明のさらに別の実施形態によれば、システム１００は、アクティブドメインのユースケースおよびユーザモデル１０９に記憶された様々なユーザ関連情報データに基づいて、ユーザ１０１にパーソナル化サービスを提供する。

【0041】

切り替え提案モジュール１０８は、さらに、会話履歴モジュール１１０に接続する。会話履歴モジュール１１０は、システム１００内の１人または複数のユーザと関連付けられた過去の会話からのデータを記憶する。データは、様々な情報、例えば、ドメイン／ユースケース／意図検出を改善するのに役立ち得るコンテキスト特性と関連付けられたデータを含む。会話履歴モジュール１１０からのデータは、会話におけるユーザのより正確な意図をさらに決定するために、洗練されたドメイン／ユースケースを決定および生成するように切り替え提案モジュール１０８によって使用される。切り替え提案モジュール１０８は、第１のユースケースおよび第２のユースケースにそれぞれ対応する第１の意図および第２の意図を提供することができる。第１の意図および第２の意図は、機械学習分類器２０１によってユーザの会話入力を分析することによって決定される。

【0042】

図２は、本発明の１つまたは複数の態様にかかる、例示的な切り替え提案モジュール１０８を示す詳細ブロック図である。図２は、図１Ａの切り替え提案モジュール１０８の例として切り替え提案モジュール１０８を含む。

【0043】

切り替え提案モジュール１０８は、図１Ａのシステム１００のコンテキストにおいて以下に詳細に説明され、テキストおよび対話ベース特徴モジュール２０２、音声ベース特徴モジュール２０３と、結合訓練データモジュール２０６、および信頼度スコアモジュール２０７に接続された機械学習分類器２０１を含む。結合訓練データモジュール２０６は、テキストおよび対話ベース訓練データモジュール２０４および音声ベース訓練データモジュール２０５にさらに接続する。

【0044】

図２は、切り替え提案モジュール１０８の特定の一例のみを示しており、切り替え提案モジュール１０８の他の多くの例は、他の例において使用されてもよく、例に含まれる構成要素のサブセットを含んでもよい。切り替え提案モジュール１０８は、図２に図示されていない追加の構成要素を含んでもよい。

【0045】

切り替え提案モジュール１０８は、システム１００が、音声および発話データを通じて受信された情報から決定された関連スコアに基づいて、ユーザ１０１とシステム１００との間の会話中に、第１のユースケースから第２のユースケースへのユースケース切り替え提案を行うか否かを決定するモジュールである。切り替え提案モジュール１０８は、第１のユースケースおよび第２のユースケースにそれぞれ対応する第１の意図および第２の意図を提供することができる。第１の意図および第２の意図は、機械学習分類器２０１によってユーザの会話入力を分析することによって決定される。

【0046】

切り替え提案モジュール１０８はまた、ドメインのスコアが最も高い、および／またはユースケースの所定のスコアリング閾値以上であると決定された場合、ユーザ１０１との会話においてドメイン切り替え提案を開始することができる。

【0047】

図２に戻って参照すると、機械学習分類器２０１は、複数のユースケースを分類し、ユースケースのそれぞれについて信頼度スコアを決定および割り当てるのを助けるために、音声ベース特徴モジュール２０３からの音声ベース特徴データおよび結合訓練データモジュール２０６からの結合訓練データとともに、テキストおよび対話ベース特徴モジュール２０２からのテキストおよび対話ベース特徴データを使用する。本明細書には示されていないが、切り替え提案モジュール１０８の機械学習分類器２０１は、図１Ａに示すシステム１００の対話エンジン１０６に接続する。

【0048】

本発明のさらに別の実施形態では、機械学習分類器２０１は、複数のユースケースを分類し、ユースケースのそれぞれについて信頼度スコアを決定および割り当てるのを助けるために、テキストおよび対話ベース特徴データならびに結合訓練データのみを使用する。

【0049】

テキストおよび対話ベース特徴モジュール２０２は、例えば、用語頻度逆文書頻度（ＴＦ－ＩＤＦ）、感情分析、単語埋め込み、ユーザタイムアウト、認識失敗などを含む、ユーザ会話からのテキストおよび対話ベース特徴データを記憶する。テキストおよび対話ベース特徴データは、テキストおよび対話ベース特徴モジュール２０２によって、図１Ａに示すＮＬＵモジュール１０７および会話履歴モジュール１１０から抽出され得る。

【0050】

音声ベース特徴モジュール２０３は、例えば、波形（ゼロクロス、極値）、二乗平均平方根エネルギー、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）、ピッチなどを含む、音声特徴抽出器１０５から受信したユーザ会話からの音声ベース特徴データを記憶する。ユーザ１０１などの最後のユーザ入力の音声ベース特徴モジュール２０３からの、および以前のユーザ入力（利用可能な場合）からの音声ベース特徴データは、機械分類器２０１によって受信される。機械学習分類器２０１は、ユースケース切り替え提案の信頼度スコアの決定およびユーザの意図の予測を助けるためにデータを使用する。

【0051】

結合訓練データ２０６は、アクティブドメインにおける特定のユースケースと相関する場合に、システム１００との会話におけるユーザ１０１の特定の意図を示し得るユースケースを定義するために、テキストおよび対話ベースの訓練データモジュール２０４および音声ベースの訓練データモジュール２０５から訓練データを受信する。訓練データがさらに使用されて、統計的モデルまたはポリシーを構築し、対話エンジン１０６を訓練し得る。

【0052】

機械学習分類器２０１は、結合訓練データ２０６からの結合訓練データを分析し、データから受信した情報に対して深層学習を使用して、行動、したがってサービス、クエリ、およびコンテキストに関連する意図を予測するために機械学習モデルを訓練、開発、および更新し得る。機械学習分類器２０１は、ユーザからの会話入力から使用する関連コンテキストを決定する。

【0053】

機械学習分類器２０１は、信頼度スコアモジュール２０７に示されるように、ユースケースのそれぞれについて、それらの対応する信頼度スコアをマッピングする。この例では、信頼度スコアモジュール２０７は、複数のユースケースおよびそれらの対応する信頼度スコアを表す。機械学習分類器２０１は、ユーザの会話入力を分析して、複数のユースケースから第１のユースケースおよび第２のユースケースを決定する。次に、機械学習分類器２０１は、信頼度スコアに基づいて、会話中に、アクティブドメインの複数のユースケースからユーザ１０１などのユーザへの第１のユースケースから第２のユースケースへのユースケース切り替え提案を開始するかどうかを決定する。信頼度スコアは、例えば会話の調整、バランス、および強調などを含む複数の概念の数値尺度を提供し得る。

【0054】

図３は、本開示の１つまたは複数の態様にかかる、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を実行するためにユースケースを予測してスコア付けするステップを示すフローチャートである。

【0055】

図３は、図１Ａのシステム１００および図２の切り替え提案モジュール１０８のコンテキストにおいて、必要に応じて、切り替え提案を予測して実行するための方法を以下に説明する。例えば、切り替え提案モジュール１０８は、本発明の１つまたは複数の態様に従って、必要に応じて、切り替え提案を予測して実行するためのステップ３０１からステップ３１６をさらに実行する。ステップ３０１において、ユーザ１０１がシステム１００を呼び出し、対話を開始すると、音声、テキスト、対話、ユーザモデル、および会話履歴に関連する対応するデータが、切り替え提案モジュール１０８との間で送受信される。

【0056】

ステップ３０２における次のステップにおいて、切り替え提案モジュール１０８の機械学習分類器２０１は、ユースケースを定義し得る受信データから関連する特徴データを抽出する。

【0057】

ステップ３０３における次のステップにおいて、切り替え提案モジュール１０８の機械学習分類器２０１が機械学習モデルをロードする。機械学習は、結合訓練データストア２０６から受信された関連する訓練データを利用して早期に訓練されてもよい。機械学習モデルは、ユーザ１０１との会話における実行中のユースケースにおいて識別され得る１つまたは複数のユースケースを決定、予測、およびスコア付けするために使用され得る。

【0058】

ステップ３０４における次のステップにおいて、機械学習分類器２０１は、意図を予測し、ユーザ１０１との会話においてアクティブドメインで識別されたユースケースをスコア付けする。次に、図２に示すように、ユースケースに信頼度スコアが割り当てられる。

【0059】

ステップ３０５における次のステップにおいて、機械学習分類器２０１は、受信したユースケース対応信頼度スコアが最小スコアリング閾値を満たすかまたは超えるかどうかを決定する。次に、切り替え提案モジュール１０８は、ユーザ１０１に応答してユースケース切り替え提案を送信すべきかどうかの情報を対話エンジン１０６に提供する。例えば、ユースケースの信頼度スコアが最小スコアリング閾値（例えば、５０％）未満である場合、切り替え提案モジュール１０８は、ユーザ１０１の意図に基づいてユースケース切り替え提案を開始することを控え得る。スコアが最小スコアリング閾値以上である場合、切り替え提案モジュール１０８は、ユーザ１０１の意図に基づいてユースケース切り替え提案を開始し得る。最小スコアリング閾値は、自動的にまたはシステム１００の管理者によって予め決定されてもよい。

【0060】

本発明のさらに別の実施形態では、ステップ３０５において、対話エンジン１０６は、受信したユースケース対応信頼度スコアが最小スコアリング閾値を満たすかまたは超えるかどうか、およびユースケース信頼度スコアに基づいてユーザへのユースケース切り替え提案を開始するかどうかを決定する。

【0061】

ステップ３０７における次のステップにおいて、ユースケース対応信頼度スコアが最小スコアリング閾値を満たさないかまたは超えないと決定された場合、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１が会話内のアクティブドメインにおいて以前のユースケースとの関連付けを維持するための応答を生成する。切り替え提案モジュール１０８ １０６は、ユースケース切り替え提案を生成しないことをさらに確認し得る。

【0062】

ステップ３０８における次のステップにおいて、受信されたユースケース対応信頼度スコアが最小スコアリング閾値を満たすかまたは超える場合、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１への応答のためのユースケース切り替え提案を生成する。

【0063】

ステップ３０９における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、閾値を超える識別されたユースケースについてのユースケース切り替え提案に関連付けられた応答をユーザ１０１に送信する。

【0064】

ステップ３１０における次のステップにおいて、ユーザ１０１は、ユーザがユースケース切り替え提案に同意するか否かを対話エンジン１０６に確認する必要がある。対話エンジン１０６は、会話におけるユーザからの承認に基づいて、第１のユースケースから第２のユースケースへのユースケース切り替えを実行することができる。承認は、ユーザにユースケース切り替えの確認を要求することを含む。

【0065】

ステップ３１１における次のステップにおいて、ユーザ１０１がユースケース切り替え提案に同意しない場合、対話エンジン１０６は、その後、アクティブドメイン内の以前のユースケースに関連付けられたユーザ１０１との会話を継続する。

【0066】

ステップ３１３における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、プロセス３００がユーザ１０１との会話内のアクティブドメインにおいて複数のユースケース切り替え提案を許可するかどうかを決定する。

【0067】

ステップ３１４における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１との会話内のアクティブドメイン内の切り替え提案モジュール１０８によって識別された場合に、プロセス３００によってさらなるユースケース切り替え提案が許可されると決定する。その後、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１との会話を継続し続け、ユーザ１０１との会話についてステップ３０１から３１０が繰り返される。

【0068】

ステップ３１５における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１との会話内のアクティブドメインにおいて複数のユースケース切り替え提案が許可されないと決定する。その後、対話エンジン１０６は、さらなるユースケース切り替え提案なしにユーザ１０１との会話を継続する。

【0069】

ステップ３１２における次のステップおいて、ユーザ１０１は、ユースケース切り替え提案に同意する。その後、対話エンジン１０６は、アクティブドメインにおけるユースケースを、会話によってユースケースユーザ１０１が同意したものに切り替える。

【0070】

ステップ３１６における次のステップにおいて、ユースケース切り替え後、対話エンジン１０６は、ユースケースユーザ１０１に関連付けられたユーザ１０１との新たな会話を開始する。機械学習分類器２０１は、ユーザ１０１との新たな会話内のアクティブドメインにおけるユースケースの構成特徴をリセットする。

【0071】

対話エンジン１０６は、ユーザ１０１との新たな会話内のアクティブドメイン内の切り替え提案モジュール１０８によって識別された場合、プロセス３００によってさらなるユースケース切り替え提案が許可されるかどうかを決定する。許可される場合、対話エンジン１０６はユーザ１０１との会話を継続し続け、ユーザ１０１との会話についてステップ３０１から３１０が繰り返される。

【0072】

対話エンジン１０６が、ユーザ１０１との新たな会話内のアクティブドメインにおいて複数のユースケース切り替え提案が許可されていないと決定した場合、対話エンジン１０６は、その後のユースケース切り替え提案なしでユーザ１０１との会話を継続する。

【0073】

図４は、本開示の１つまたは複数の態様にかかる、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を実行するために複数のユースケースを予測してスコア付けする方法を示すフローチャートである。

【0074】

図４は、図１Ａのシステム１００および図２の切り替え提案モジュール１０８のコンテキストにおいて以下に説明される。例えば、切り替え提案モジュール１０８は、本発明の１つまたは複数の態様に従って、必要に応じて、切り替え提案を予測して実行するためのステップ４０１からステップ４１１をさらに実行する。

【0075】

ステップ４０１において、抽出された特徴は、例えば、切り替え提案モジュール１０８の機械学習分類器２０１に対して送受信された音声、テキスト、対話、ユーザモデル、および会話履歴に関連するデータを含み得る。

【0076】

ステップ４０２における次のステップにおいて、切り替え提案モジュール１０８の機械学習分類器２０１が機械学習モデルをロードする。機械学習モデルは、ユーザ１０１との会話における実行中のユースケースにおいて識別され得る複数のユースケースを決定してスコア付けするために使用される。

【0077】

ステップ４０３における次のステップにおいて、機械学習分類器２０１は、１つまたは複数の意図を予測し、ユーザ１０１との会話内のアクティブドメインで識別された複数のユースケースをスコア付けする。複数のユースケースには、図２に示すように、信頼度スコアが割り当てられる。例えば、第１のユースケースおよび第２のユースケースは、会話中に識別された複数のユースケースから選択されてもよい。

【0078】

ステップ４０５における次のステップにおいて、機械学習分類器２０１は、複数のユースケースをそれらの対応する信頼度スコアとともに決定し、新たな可能な意図を予測し得る。次に、機械学習分類器２０１は、受信された複数のユースケースの対応する信頼度スコアのいずれかが、最小スコアリング閾値を満たすかまたは超えるかどうかを決定する。

【0079】

さらに別の実施形態では、ステップ４０５において、対話エンジン１０６を使用して、対応するユースケースについて受信された複数の信頼度スコアのいずれかが最小閾値スコアを満たすかまたは超えるかどうかを決定し得る。その後、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１に応答してユースケース切り替え提案を送信すべきかどうかを決定し得る。

【0080】

ステップ４０６における次のステップにおいて、複数のユースケース対応信頼度スコアのいずれも最小スコアリング閾値を満たさないかまたは超えないと決定された場合、切り替え提案モジュール１０８は、ユースケース切り替え提案を生成しないことを確認し得る。その後、ユースケース切り替え提案が切り替え提案モジュール１０８から開始されない場合、対話エンジン１０６は、アクティブドメインにおいて以前のユースケースに関連付けられたユーザ１０１との会話を継続する。

【0081】

ステップ４０７における次のステップにおいて、受信された複数のユースケース対応信頼度スコアのいずれかが最小スコアリング閾値を満たすかまたは超える場合、ユースケース切り替え提案が決定されて開始される。その後、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１への応答のために、最も高い信頼度スコアを有するおよび／または最小スコアリング閾値を超えるユースケースについてのユースケース切り替え提案を生成する。

【0082】

ステップ４０８における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、最も高いスコアおよび／または閾値を超える識別されたユースケースについてのユースケース切り替え提案に関連付けられた応答をユーザ１０１に送信する。

【0083】

ステップ４１１における次のステップにおいて、ユーザ１０１がユースケース切り替え提案に同意しない場合。対話エンジン１０６は、会話内のアクティブドメイン内の以前のユースケースに関連付けられたユーザ１０１との会話を継続する。

【0084】

ステップ４１０における次のステップにおいて、ユーザ１０１が切り替え提案に同意した場合、ユースケース切り替えが実行される。その後、対話エンジン１０６は、アクティブドメイン内のユースケースを、最も高い信頼度スコアに関連付けられたユースケースに切り替え、さらに、ユーザ１０１は同意した。

【0085】

図５は、ユーザによってトリガされるユースケース切り替えのために構成された例示的なコンピューティングシステムによって実行されるプロセス５００の例示的なシナリオを示すフローチャートである。

【0086】

図５は、図１Ａのシステム１００のコンテキストにおいて以下に説明される。

【0087】

ステップ５０１において、ユーザ１０１は、例えば自転車コンフィギュレータなどの特定のユースケースに関するクエリを用いて、通信制御モジュール１０４を介してシステム１００を呼び出す。ステップ５０２における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１を案内するために関連データを収集するために自転車コンフィギュレータに関する欠落情報を尋ねることなど、ユースケースに関連する特定の要求の１つまたは複数の態様を明確にする質問をユーザ１０１に尋ねる。ステップ５０３における次のステップにおいて、ユーザ１０１は、対話エンジン１０６によって尋ねられた質問に回答する。ステップ５０４における次のステップにおいて、ユーザ１０１は、自転車コンフィギュレータに関連するユースケースに関する以前の要求についての考えを変え、例えば代わりに電動自転車を購入して構成することに関する第２のユースケースについてのクエリを有する場合があることに気付く。ステップ５０５における次のステップにおいて、ユーザ１０１は、代わりに電動自転車を購入して構成したいという彼のコマンドを対話エンジン１０６に明示的に発声する。ステップ５０６における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、次に、自転車コンフィギュレータから電動自転車コンフィギュレータにユースケースを切り替え、それに応じて関連データとともにユーザ１０１を案内する。次のステップ５０７では、新たに生成されたユースケースの構成が再開される。

【0088】

図６は、システムによってトリガされるユースケース切り替えのために構成された例示的なコンピューティングシステムによって実行されるプロセス６００の例示的なシナリオを示すフローチャートである。

【0089】

図６は、図１Ａのシステム１００および図２の切り替え提案モジュール１０８のコンテキストにおいて以下に説明される。動作６０１～６０８は、図５に示されたものとは異なる順序で、示されたものよりも追加のまたは少ない動作を使用して実行される。

【0090】

ステップ６０１において、ユーザ１０１は、例えば自転車コンフィギュレータなどの特定のユースケースに関するクエリを用いて、通信制御モジュール１０４を介してシステム１００を呼び出す。ステップ６０２における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１を案内するために関連データを収集するために自転車コンフィギュレータに関する欠落情報を尋ねることなど、ユースケースに関連する特定の要求の１つまたは複数の態様を明確にする質問をユーザ１０１に尋ねる。ステップ６０３における次のステップにおいて、ユーザ１０１は、対話エンジン１０６によって尋ねられた質問に回答する。ステップ６０４における次のステップにおいて、切り替え提案モジュール１０８は、電動自転車コンフィギュレータユースケースに対応する信頼度スコアが最も高く、ｓが最小スコアリング閾値を超えると決定する。次に、切り替え提案モジュール１０８は、電動自転車コンフィギュレータユースケースのユースケース切り替え提案を開始する。ステップ６０５における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、電動自転車をより良好に構成して購入することを提案する応答をユーザ１０１に送信する。ステップ６０６における次のステップにおいて、ユーザ１０１は、対話エンジン１０６によって行われた提案に同意する。ステップ６０７における次のステップにおいて、対話エンジン１０６は、自転車コンフィギュレータから電動自転車コンフィギュレータにユースケースを切り替え、それに応じて関連データとともにユーザ１０１を案内する。ステップ６０８における次のステップにおいて、新たに生成されたユースケースの構成が再開される。

【0091】

本発明のさらに別の例示的なシナリオでは、ユーザとのアクティブドメインでのユースケースにおける会話の最中に、対話エンジン１０６は、ユーザの意図を満たすために必要な情報を収集することができない場合がある。例えば、対話エンジン１０６は、ユーザ１０１が必要な情報を提供していないか、または提供された情報が対話エンジン１０６によって理解できないかのいずれかの状況に縛られる場合がある。対話エンジン１０６は、そのような状況において、会話を人間のエージェントに進めるようにユーザ１０１に提案し得る。本発明の一実施形態によれば、そのような状況において、ユーザが切り替え提案に同意した場合、意図に応えるために、ユーザは、人間のエージェントに再ルーティングされる。この状況におけるユースケースは、ユーザの意図が同じままであるため、ユーザの視点からではなく、システム１００の視点から切り替えられる。この例では、ユースケース切り替えは、システム側から見られる。本発明の実施形態によれば、更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供する方法の場合、会話は、電気通信ネットワークを介して行われる。また、更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとにおいてユースケース切り替え提案を提供するためのシステム（１００）の場合、会話は、電気通信ネットワークを介して行われる。

【0092】

本発明にかかる更新されたユースケースを決定し、人間とコンピュータとの会話においてユースケース切り替え提案を提供するシステムおよび方法は、一次部門サービス、二次部門サービスおよび三次部門サービス、法律サービス、銀行または会計サービス、レストランサービス、健康およびフィットネスサービス、ビジネスおよび管理サービス、医療／身体サービス、旅行サービス、コールセンターサービス、電子商取引サービス、教育サービス、輸送サービスおよび政府サービスのうちの少なくとも１つからのサービスに関係するユースケースを含む。

【0093】

特定の実施形態の前述の説明は、本明細書の実施形態の一般的な性質を十分に明らかにするため、他者は、現在の知識を適用することによって、一般的な概念から逸脱することなく、そのような特定の実施形態を様々な用途に容易に変更および／または適合させることができ、したがって、そのような適合および変更は、開示された実施形態の均等物の意味および範囲内で理解されるべきであり、理解されるように意図される。本明細書で使用される表現または用語は、説明のためのものであり、限定のためのものではないことを理解されたい。したがって、本明細書の実施形態を好ましい実施形態に関して説明してきたが、当業者であれば、本明細書の実施形態は、添付の特許請求の範囲の精神および範囲内で変更して実施されることができることを認識するであろう。

【0094】

本明細書で論じられる実施形態および実施例は、本発明の例示のみを目的としている。本発明の範囲から逸脱することなく、本発明の多数の他の形態が当業者によって想定され得ることは明らかである。特許請求の範囲および実施形態は、特許請求の範囲内にある全てのそのような形態および変更を包含することを意味し、実施形態の説明は、説明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

【図1A】

【図1B】

【図1C】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】