リクエスト言換システム、リクエスト言換モデル及びリクエスト判定モデルの訓練方法、及び対話システム
- 開放特許情報番号
- L2020000840
- 開放特許情報登録日
- 2020/4/28
- 最新更新日
- 2023/1/12
基本情報
| 出願番号 | 特願2018-077454 |
|---|---|
| 出願日 | 2018/4/13 |
| 出願人 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 公開番号 | |
| 公開日 | 2019/10/24 |
| 登録番号 | |
| 特許権者 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 発明の名称 | リクエスト言換システム、リクエスト言換モデル及びリクエスト判定モデルの訓練方法、及び対話システム |
| 技術分野 | 情報・通信 |
| 機能 | 制御・ソフトウェア |
| 適用製品 | リクエスト言換システム、リクエスト言換モデル及びリクエスト判定モデルの訓練方法、及び対話システム |
| 目的 | 表現の仕方が異なる様々なリクエストに対しても対話システムが柔軟に対応できるよう、対話システムに用いられるリクエスト言換システム、リクエスト言換モデル及びリクエスト判定モデルの訓練方法、並びにそうしたリクエストに柔軟に対応できる対話システムを提供する。 |
| 効果 | ユーザ入力が複文であったり、口語体であったり、不要な情報を含んでいたりする場合でも、適切な回答が出力される可能性を高めることができる。また訓練データを工夫することにより、ユーザが明確には意識していなくても潜在的に求めている情報が、回答として得られる可能性も高くなる。 |
技術概要) |
入力されたリクエストを形態素解析して形態素列に変換するための形態素解析手段と、
前記形態素列内の各単語を単語ベクトルに変換することにより、前記形態素列を入力単語ベクトル列に変換するための変換手段と、 前記入力単語ベクトル列を入力として受け、前記入力単語ベクトル列により表される前記リクエストを、所定の対話システムが応答可能である確率が前記入力単語ベクトル列より高いリクエストに対応する出力単語列に変換して出力するよう、予め機械学習により学習済のリクエスト言換モデルとを含み、 前記リクエスト言換モデルの出力する前記出力単語列が前記対話システムに与えるリクエストとなる、リクエスト言換システム。 |
| 実施実績 | 【無】 |
| 許諾実績 | 【無】 |
| 特許権譲渡 | 【否】 |
| 特許権実施許諾 | 【可】 |
アピール情報
| アピール内容 | 国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)では、みなさまに
ご活用いただきたい成果(シーズ)を、以下に公開しています。 製品化や技術移転など、お気軽にご相談ください。 https://www2.nict.go.jp/oihq/seeds/ |
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登録者情報
| 登録者名称 | |
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その他の情報
| 関連特許 |
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