JP7744283B2 - Dialogue system and center device - Google Patents
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Description
本発明は、音声の入出力機能を持つ端末装置を用いた対話システム及びセンタ装置に関する。 The present invention relates to an interactive system and a center device that use terminal devices with voice input and output functions.
孤独感は認知症等の重大な健康リスクにつながる要因であるが、独居世帯(特に高齢者の独居)の増加と昨今の感染症蔓延リスクの増大とが相まって孤独感が生じやすい状況にあり、孤独感の解消は重要な社会課題となっている。孤独感の解消には雑談等の日常対話が有効と考えられる。 Loneliness is a factor that leads to serious health risks such as dementia, and the increase in single-person households (especially elderly people living alone) combined with the recent increased risk of infectious diseases makes loneliness more likely to occur, making alleviating loneliness an important social issue. Casual conversation and other everyday interactions are thought to be effective in alleviating loneliness.
そこで、近年、特に独居の高齢者宅に音声の入出力機能を持つ機器(例えば対話型ロボット)を設置して、当該機器を介して音声での雑談等の日常対話をすることで孤独感を解消するコミュニケーションサービスが提案されている。 In recent years, communication services have been proposed that aim to alleviate feelings of loneliness by installing devices with voice input and output capabilities (such as interactive robots) in the homes of elderly people, particularly those living alone, and engaging in everyday conversations such as casual voice chat through these devices.
そのシステムでは、ユーザが自宅の機器に話しかけると、その内容が音声認識技術により文字列化されて、サービスを提供する業者の管理センタにメッセージ送信される。管理センタでは、当該メッセージの受信に気が付いたオペレータがセンタ装置に返事を入力して、それがユーザ側に返信される。 In this system, when a user speaks to a device in their home, the content is converted into text using voice recognition technology and sent as a message to the service provider's management center. At the management center, an operator who notices the message types a reply into the center device, which is then sent back to the user.
人手を介した対話サービスや、コミュニケーションロボットによる自動応答対話サービスが行われている。しかし、労働力人口減少に伴う人手不足も同様に社会課題となっており、オペレータの人手による対応には限界がある。一方、人手を介さないコミュニケーションロボットは、対話の質が低い(不適切な応答、定型的な応答など)ことにより、ユーザから敬遠される可能性がある。 Manual dialogue services and automated dialogue services using communication robots are available. However, labor shortages due to the declining labor force are also a social issue, and there are limits to how much manual responses operators can provide. On the other hand, unmanned communication robots may be put off by users due to the low quality of their dialogue (inappropriate responses, standard responses, etc.).
特許文献1は、オペレータの応答候補を分類(肯定、反論、話題転換)ごとに評価値とともに表示することで、オペレータの応答を支援するUIを提案する。しかしながら、ユーザからのメッセージに対してオペレータが応答する場合、オペレータが逐一、応答メッセージを考えることは負担が大きく、また、オペレータによって応答メッセージの質がバラバラになるおそれがある。特許文献1は、オペレータに対して応答候補を表示するが、オペレータがそれぞれの候補を確認して応答メッセージを決定する必要があるため、依然としてオペレータに負担がある。 Patent Document 1 proposes a UI that supports the operator's responses by displaying candidate responses for each category (affirmative, counterargument, topic change) along with an evaluation value. However, when an operator responds to a message from a user, it is a heavy burden for the operator to think of a response message for each one, and there is a risk that the quality of the response messages will vary depending on the operator. Although Patent Document 1 displays candidate responses to the operator, the operator must check each candidate and decide on a response message, which still places a burden on the operator.
特許文献2は、ロボットが応答メッセージを決定できない場合に遠隔支援装置に応答の支援を依頼することで、自動応答とオペレータを介する応答とを使い分ける技術を提案する。しかしながら、雑談等の日常対話のように応答メッセージの適切性についてロボットによる判定が容易ではない対話では、都度、オペレータ対応に切替えるとオペレータの負担が過剰になるおそれがある。 Patent Document 2 proposes technology that alternates between automatic responses and responses via an operator by requesting response assistance from a remote support device when a robot is unable to determine a response message. However, in conversations where it is not easy for a robot to determine the appropriateness of a response message, such as everyday conversations such as casual conversations, switching to operator response each time could place an excessive burden on the operator.
以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、人的な負担を減らしつつ、一定の質が担保された対話を行うことが可能な対話システムを提供することにある。 In light of the above circumstances, the object of the present invention is to provide a dialogue system that can conduct dialogue with a certain level of quality guaranteed while reducing the burden on humans.
本発明の一形態に係る対話システムは、
端末装置と、
前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
を具備する対話システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
を有し、
前記センタ装置は、
前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージに対する前記応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を有する。
A dialogue system according to one aspect of the present invention comprises:
A terminal device;
a center device capable of communicating with the terminal device;
A dialogue system comprising:
The terminal device
an input means for inputting a user message that is a message from a user;
a message sending means for sending the input user message;
a response output means for receiving and outputting a response message to the user message;
and
The center device
a receiving means for receiving the user message from the terminal device;
a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for the reply message to the user message;
a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
It has.
本実施形態によれば、センタ装置は、ユーザメッセージから抽出された特徴語句に基づき応答候補を生成し、生成した応答候補の評価に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する。これにより、例えば単なる挨拶を自動応答しそれ以外は手動応答すると仮定した場合に比べて、自動応答の機会を多くすることができ、オペレータの人的負荷を減らすことができる。さらに、応答候補の評価が肯定的である応答候補を応答メッセージとして自動応答するため、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動応答の質を担保することができる。また、手動応答の場合も、オペレータ自身が応答メッセージを生成するのではなく、表示された応答候補を必要に応じて編集した上で選択すればよい。これにより、オペレータの人的負荷を減らしながらも、手動応答のために自動生成された応答メッセージの質を担保することができる。 According to this embodiment, the center device generates response candidates based on feature words and phrases extracted from user messages, and determines whether to respond to the user message automatically or manually based on the evaluation of the generated response candidates. This increases the number of opportunities for automatic responses and reduces the operator's workload compared to, for example, automatically responding to simple greetings and manually responding to other messages. Furthermore, because response candidates with positive evaluations are automatically used as response messages, the quality of the automatic responses can be ensured while reducing the operator's workload. Furthermore, in the case of manual responses, the operator does not need to generate the response message themselves; they can simply select from the displayed response candidates after editing them as needed. This reduces the operator's workload while ensuring the quality of the automatically generated response messages for manual responses.
前記判定手段は、前記応答候補の評価として、少なくとも前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断し、前記応答候補がポジティブの場合は自動応答すると判定し、前記応答候補がネガティブの場合は手動応答すると判定してもよい。 The determination means may evaluate the response candidates by determining at least whether the response candidates are positive or negative, and may determine to provide an automatic response if the response candidates are positive, or to provide a manual response if the response candidates are negative.
ポジティブな内容を応答する場合、ユーザに寄り添った応答であることが想定されるため、自動応答を行うことで、ユーザとの対話の円滑化やオペレータの負担を軽減することができる。一方、ネガティブな内容を応答する場合、ユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるため、オペレータによる確認を経て応答する、即ち、手動応答することで応答メッセージの質を担保することができる。 When responding with positive content, it is expected that the response will be sympathetic to the user, so by providing an automatic response, it is possible to facilitate smooth dialogue with the user and reduce the burden on the operator. On the other hand, when responding with negative content, there is a risk that the user will feel uncomfortable, so the response must be confirmed by an operator beforehand, i.e., a manual response can ensure the quality of the response message.
前記判定手段は、前記応答候補に含まれる評価語句についての極性値及び/又はカテゴリに基づき、前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断してもよい。 The determination means may determine whether the answer candidate has positive or negative content based on the polarity value and/or category of the evaluative phrase contained in the answer candidate.
これにより、評価語句の極性値(ポジティブ又はネガティブ)、カテゴリ(場所、食べ物、趣味嗜好等)に基づき、適切に応答候補がポジティブな内容であるかネガティブな内容であるかを判定できる。 This allows us to appropriately determine whether a candidate response contains positive or negative content based on the polarity value (positive or negative) and category (place, food, hobby, preference, etc.) of the evaluation term.
前記判定手段は、前記応答候補について、前記ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、前記応答評価値に基づき、前記自動応答するか前記手動応答するかを判定してもよい。 The determination means may calculate a response evaluation value for each of the response candidates, indicating their appropriateness as a response message to the user message, and determine whether to respond automatically or manually based on the response evaluation value.
例えば、応答評価値が低い場合に自動応答を行うとユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるので、自動応答は行わずオペレータによる確認を経て応答を行うことで応答メッセージの質を担保することができる。 For example, if the response evaluation value is low, an automatic response may cause discomfort to the user, so by not using an automatic response and instead having an operator confirm the response, the quality of the response message can be ensured.
前記判定手段は、前記応答候補についての
ポジティブ又はネガティブを評価したポジネガ指標値、
センシティブさを評価したセンシティブ指標値、及び/又は
過去の前記ユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴内での前記応答候補の出現の有無
に基づき、前記応答評価値を算出してもよい。
The determination means determines a positive/negative index value that evaluates the response candidate as positive or negative,
The response evaluation value may be calculated based on a sensitivity index value that evaluates sensitivity, and/or based on whether or not the candidate response appears in a dialogue history that includes the user message and past response messages.
応答候補の評価語句に含まれる極性値のみならず、別の評価指標を加味して応答評価値を算出することで、より適切に、自動応答するか手動応答するかを判定できる。 By calculating the response evaluation value by taking into account not only the polarity values contained in the evaluation words of the response candidate but also other evaluation indicators, it is possible to more appropriately determine whether to respond automatically or manually.
前記判定手段は、前記応答評価値が閾値以上の場合は自動応答すると判定し、
前記応答送信手段は、前記応答評価値が閾値以上の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信してもよい。
The determination means determines that an automatic response should be made if the response evaluation value is equal to or greater than a threshold value,
The response transmitting means may transmit, to the terminal device, a response candidate whose response evaluation value is equal to or greater than a threshold value as the response message.
応答評価値が閾値以上の場合はユーザに対する共感度が高いと想定されるため、自動応答してオペレータの人的負荷を削減することができる。 If the response evaluation value is above the threshold, it is assumed that the user has a high level of empathy, so an automatic response can be provided, reducing the operator's workload.
前記応答候補生成手段は、
一の前記ユーザメッセージに対して複数の応答候補を生成し、
前記判定手段は、前記複数の応答候補それぞれの前記応答評価値を算出し、応答評価値が最大の応答候補について、他の応答候補の応答評価値との差が所定値以上である場合、自動応答すると判定し、
前記応答送信手段は、前記応答評価値が最大の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信してもよい。
The response candidate generation means
generating a plurality of candidate responses to one of the user messages;
the determination means calculates the response evaluation value for each of the plurality of response candidates, and determines that an automatic response should be made when a difference between the response evaluation value of the response candidate with the largest response evaluation value and the response evaluation value of the other response candidates is equal to or greater than a predetermined value;
The response transmitting means may transmit the response candidate with the highest response evaluation value to the terminal device as the response message.
これにより、適切な応答候補を自動応答してオペレータの人的負荷を削減することができる。 This allows appropriate response candidates to be automatically provided, reducing the human workload on operators.
前記判定手段は、前記応答候補の評価、及び、当該応答候補に対応する前記ユーザメッセージの評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定してもよい。 The determination means may determine whether to respond automatically or manually to the user message based on the evaluation of the reply candidate and the evaluation of the user message corresponding to the reply candidate.
例えば、ユーザメッセージがネガティブな内容である場合に、ポジティブな内容で応答する場合、ユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるので、自動応答は行わずオペレータによる確認を経て応答を行うようにすればよい。 For example, if a user message contains negative content, responding with a positive message may cause the user to feel uncomfortable, so instead of responding automatically, it is better to have an operator confirm the response before responding.
本発明の一形態に係る対話システムは、
端末装置と、
前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
を具備する対話システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
を有し、
前記センタ装置は、
前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージの評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
を有し、
前記判定手段は、前記評価として少なくとも前記ユーザメッセージがポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断し、前記ユーザメッセージがポジティブの場合は自動応答すると判定し、前記ユーザメッセージがネガティブの場合は手動応答すると判定する。
A dialogue system according to one aspect of the present invention comprises:
A terminal device;
a center device capable of communicating with the terminal device;
A dialogue system comprising:
The terminal device
an input means for inputting a user message that is a message from a user;
a message sending means for sending the input user message;
a response output means for receiving and outputting a response message to the user message;
and
The center device
a receiving means for receiving the user message from the terminal device;
a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the user message;
and
The determination means determines, as the evaluation, at least whether the user message has positive or negative content, and determines to make an automatic response if the user message is positive, and determines to make a manual response if the user message is negative.
本発明の一形態に係るセンタ装置は、
ユーザと双方向でメッセージのやり取りをする端末装置から、ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を具備する。
A center device according to one aspect of the present invention comprises:
a receiving means for receiving a user message from a terminal device that exchanges messages with a user in a two-way manner;
a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for a reply message to the user message;
a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
It is equipped with:
本発明によれば、人的な負担を減らしつつ、一定の質が担保された対話を行うことが可能な対話システムを提供することができる。 The present invention provides a dialogue system that can conduct dialogue with a certain level of quality guaranteed while reducing the burden on humans.
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本発明中に記載されたいずれかの効果であってもよい。 Note that the effects described here are not necessarily limited to those described herein and may be any of the effects described in the present invention.
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
1.対話システムの構成 1. Dialogue system configuration
図1は、本実施形態に係る対話システムの構成を示した図である。 Figure 1 shows the configuration of the dialogue system according to this embodiment.
対話システム10は、主に雑談等の日常会話が行われるコミュニケーションサービスを実現する。対話システム10は、応答をマニュアル化しにくく、多様な応答が想定され、また、複数のユーザとの継続的な雑談等の日常会話を実現する。対話システム10は、オペレータの人手を介さずとも実現可能な製品案内や契約手続き等での自動応答システムとは異なり、共感等の感情や意思が重要であるため対話の質を担保するにはオペレータの人手が欠かせない。 The dialogue system 10 provides a communication service in which everyday conversations such as casual chatting are primarily conducted. The dialogue system 10 is difficult to standardize responses to, anticipates a wide variety of responses, and enables continuous everyday conversations such as casual chatting with multiple users. Unlike automated response systems for product information, contract procedures, etc., which can be implemented without the need for human intervention, the dialogue system 10 requires human intervention from an operator to ensure the quality of the dialogue, as emotions such as empathy and intentions are important.
対話システム10は、対話システム10によるサービスを提供する事業者により管理されるサーバ装置としてのセンタ装置100及びセンタ装置100と接続されたオペレータ装置160と、センタ装置100と通信可能にネットワーク接続された複数の端末装置200とで構成される。 The dialogue system 10 is composed of a center device 100 as a server device managed by a business providing services through the dialogue system 10, an operator device 160 connected to the center device 100, and multiple terminal devices 200 connected to a network so as to be able to communicate with the center device 100.
端末装置200は、本システムのユーザ(例えば高齢者等)宅に設置される。端末装置200は、入力手段201と、メッセージ送信手段202と、応答出力手段203と、を有する。入力手段201は、マイクMからユーザからのメッセージである音声データのユーザメッセージを入力する。メッセージ送信手段202は、入力されたユーザメッセージを、ネットワークを通じてセンタ装置100に送信する。応答出力手段203は、ユーザメッセージに対する応答メッセージを、ネットワークを通じてセンタ装置100から受信し、スピーカSからユーザに音声で出力する。 The terminal device 200 is installed in the home of a user of this system (e.g., an elderly person). The terminal device 200 has an input means 201, a message sending means 202, and a response output means 203. The input means 201 inputs a user message in the form of voice data from the user via a microphone M. The message sending means 202 sends the input user message to the center device 100 via the network. The response output means 203 receives a response message to the user message from the center device 100 via the network, and outputs it as voice to the user via a speaker S.
端末装置200は、少なくとも上記の構成要素を有していればよいが、ユーザにとって人との対話(特に、雑談等の日常会話)を想起でき、親しみを持てるような外見として小型の人形を模した対話ロボットであってもよい。 The terminal device 200 may have at least the above components, but may also be a conversational robot modeled after a small doll, with an appearance that makes the user feel familiar and reminds them of conversations with people (especially everyday conversations such as casual chatting).
センタ装置100は、本対話システム10によるサービスを提供する事業者により管理され、少なくとも受信手段101と、抽出手段102と、応答候補生成手段103と、判定手段104と、語句表示手段105と、応答候補表示手段106と、応答送信手段107と、を有する。またそれら手段を制御する制御手段を有する。これらは適宜周知なハードウェア(いわゆるサーバコンピュータやパーソナルコンピュータ)や記憶手段140に記憶されるソフトウェアにより実現される。 The center device 100 is managed by a business operator that provides services using the dialogue system 10, and includes at least a receiving means 101, an extraction means 102, a response candidate generation means 103, a determination means 104, a phrase display means 105, a response candidate display means 106, and a response sending means 107. It also includes a control means for controlling these means. These are realized as appropriate by well-known hardware (such as a server computer or personal computer) or software stored in storage means 140.
記憶手段140は、辞書141及び対話履歴142を記憶する。辞書141は、カテゴリ(場所、食べ物、趣味嗜好等)及び極性値(ポジティブやネガティブといった意味上のフラグ立て)を、語句に関連付けて記憶する。辞書141は、ユーザ毎に設定してもよいし、ユーザ非依存でもよいし、その両者でもよい。対話履歴142は、ユーザ毎に過去の対話を蓄積したデータでもよいし、複数のユーザ(複数の端末装置200)の対話履歴を総合して蓄積したユーザ非依存のデータでもよいし、その両者でもよい。 The storage means 140 stores a dictionary 141 and a dialogue history 142. The dictionary 141 stores categories (places, foods, hobbies, preferences, etc.) and polarity values (semantic flags such as positive or negative) in association with words. The dictionary 141 may be set for each user, may be user-independent, or both. The dialogue history 142 may be data that accumulates past dialogues for each user, or user-independent data that accumulates aggregating the dialogue histories of multiple users (multiple terminal devices 200), or both.
オペレータ装置160は、本対話システム10によるサービスを提供する事業者により管理され、センタ装置100が受信したユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を、オペレータに向けてウェブラウザに表示する。センタ装置100とオペレータ装置160とは、ウェブサーバとウェブクライアントとの関係にある。 The operator device 160 is managed by the business providing the service through the dialogue system 10, and displays candidate responses to user messages received by the center device 100 on a web browser for the operator. The center device 100 and the operator device 160 are in a web server-web client relationship.
なお、センタ装置100とオペレータ装置160とをハードウェア的に一体化してもよい。 The center device 100 and the operator device 160 may also be integrated into hardware.
2.センタ装置のハードウェア構成 2. Center device hardware configuration
図2は、上記センタ装置100のハードウェア構成を示した図である。 Figure 2 shows the hardware configuration of the center device 100.
同図に示すように、センタ装置100は、CPU(Central Processing Unit)11、ROM(Read Only Memory)12、RAM(Random Access Memory)13、入出力インタフェース15、及び、これらを互いに接続するバス14を備える。 As shown in the figure, the center device 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a ROM (Read Only Memory) 12, a RAM (Random Access Memory) 13, an input/output interface 15, and a bus 14 that connects these together.
CPU11は、必要に応じてRAM13等に適宜アクセスし、各種演算処理を行いながらセンタ装置100の各ブロック全体を統括的に制御する。ROM12は、CPU11に実行させるOS、プログラムや各種評価指標などのファームウェアが固定的に記憶されている不揮発性のメモリである。RAM13は、CPU11の作業用領域等として用いられ、OS、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。 The CPU 11 accesses the RAM 13 and other memory as needed, and performs various calculation processes while providing overall control over each block of the center device 100. The ROM 12 is a non-volatile memory that permanently stores firmware, such as the OS, programs, and various evaluation indices, that are executed by the CPU 11. The RAM 13 is used as a working area for the CPU 11, and temporarily stores the OS, various applications currently being executed, and various data being processed.
入出力インタフェース15には、表示部16、操作受付部17、記憶部18、通信部19等が接続される。 The input/output interface 15 is connected to a display unit 16, an operation reception unit 17, a memory unit 18, a communication unit 19, etc.
表示部16は、例えばLCD(Liquid Crystal Display)、OELD(Organic ElectroLuminescence Display)、CRT(Cathode Ray Tube)等を用いた表示デバイスである。 The display unit 16 is a display device that uses, for example, an LCD (Liquid Crystal Display), an OELD (Organic ElectroLuminescence Display), or a CRT (Cathode Ray Tube).
操作受付部17は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の入力装置である。 The operation reception unit 17 is, for example, a pointing device such as a mouse, a keyboard, a touch panel, or other input device.
記憶部18は、例えばHDD(Hard Disk Drive)や、フラッシュメモリ(SSD;Solid State Drive)、その他の固体メモリ等の不揮発性メモリである。当該記憶部18には、上記OSのほか、スケジュール情報や、各種フラグ類、評価指標類、センタ装置100の各手段を実現するソフトウェア類が記憶される。また、記憶部18は、応答メッセージ生成を含む端末装置200とのメッセージのやり取りのためのアプリケーションその他のプログラム及びデータベースを記憶している。 The storage unit 18 is a non-volatile memory such as a hard disk drive (HDD), flash memory (SSD; solid state drive), or other solid-state memory. In addition to the OS, the storage unit 18 stores schedule information, various flags, evaluation indicators, and software that implements the various means of the center device 100. The storage unit 18 also stores applications and other programs and databases for exchanging messages with the terminal device 200, including response message generation.
通信部19は、例えばEthernet(登録商標)用のNIC(Network Interface Card)や無線LAN等の無線通信用の各種モジュールであり、上記端末装置200との間の通信処理を担う。 The communication unit 19 is, for example, a NIC (Network Interface Card) for Ethernet (registered trademark) or various modules for wireless communication such as wireless LAN, and is responsible for communication processing with the terminal device 200.
オペレータ装置160及び端末装置200のハードウェア構成も基本的には上記センタ装置100のハードウェア構成と同様であるが、端末装置200は、上述のように前面にマイクM及びスピーカSを有する。 The hardware configuration of the operator device 160 and terminal device 200 is basically the same as that of the center device 100, except that the terminal device 200 has a microphone M and speaker S on the front, as described above.
3.対話システム10の動作フロー 3. Operational flow of the dialogue system 10
図3は、対話システムの動作フローを示す。 Figure 3 shows the operational flow of the dialogue system.
端末装置200の入力手段201は、マイクMからユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する(ステップS1、Yes)。ユーザメッセージは音声データである。端末装置200のメッセージ送信手段202は、入力されたユーザメッセージを、ネットワークを通じてセンタ装置100に送信する。メッセージ送信手段202は、音声データのユーザメッセージを音声認識してテキストデータのユーザメッセージに変換してセンタ装置100に送信してもよく、あるいは、音声データのユーザメッセージをセンタ装置100に送信してもよい。 The input means 201 of the terminal device 200 inputs a user message from the user via the microphone M (Step S1, Yes). The user message is voice data. The message transmission means 202 of the terminal device 200 transmits the input user message to the center device 100 via the network. The message transmission means 202 may perform voice recognition on the voice data user message and convert it into a text data user message to transmit to the center device 100, or may transmit the voice data user message to the center device 100.
センタ装置100の受信手段101は、端末装置200から、通信部19を介してユーザメッセージを受信する(ステップS2)。受信手段101は、音声データのユーザメッセージを受信してテキストデータのユーザメッセージに変換してもよいし、あるいは、端末装置200が音声データから変換したテキストデータのユーザメッセージを受信してもよい。 The receiving means 101 of the center device 100 receives the user message from the terminal device 200 via the communication unit 19 (step S2). The receiving means 101 may receive the user message in voice data and convert it into a user message in text data, or may receive a user message in text data converted from voice data by the terminal device 200.
センタ装置100の抽出手段102は、テキストデータであるユーザメッセージを形態素解析して複数の語句に分割し、この複数の語句から、ユーザメッセージに含まれる1以上の特徴語句を抽出する(ステップS3)。例えば、抽出手段102は、語句毎にカテゴリを付与した辞書141を登録しておき、所定のカテゴリ(場所、食べ物、趣味嗜好等)の単語を特徴語句として抽出する。また、抽出手段102は、ユーザ毎に異なる特徴語句を抽出してもよい。具体的には、各ユーザの趣味嗜好に関する語句(単語)をユーザ毎の個別特徴語句として辞書141に登録しておき、対話先のユーザに関する個別特徴語句に基づき特徴語句を抽出する。特徴語句の抽出において、個別特徴語句のみを抽出してもよいし、個別特徴語句が優先して抽出されるようにしてもよい。また、例えば、ユーザの趣味嗜好に関する単語を特徴語句として事前に辞書141に登録しておいてもよいし、ユーザとの対話を対話履歴142として蓄積し、対話から各ユーザの趣味嗜好を特定して、個別特徴語句として登録してもよい。また各ユーザの過去のユーザメッセージからユーザの趣味嗜好をAIや機械学習により学習して、ユーザメッセージから当該趣味嗜好に合致する単語を個別特徴語句として登録してもよい。なお本実施形態で「語句」とは、名詞等の1単語や、複数の単語を含む句を包含する。 The extraction means 102 of the center device 100 performs morphological analysis on the user message, which is text data, to divide it into multiple words and phrases, and extracts one or more characteristic words and phrases contained in the user message from these multiple words and phrases (step S3). For example, the extraction means 102 registers a dictionary 141 in which categories are assigned to each word and phrase, and extracts words from a predetermined category (place, food, hobbies, preferences, etc.) as characteristic words and phrases. The extraction means 102 may also extract different characteristic words and phrases for each user. Specifically, words (words) related to each user's hobbies and preferences are registered in the dictionary 141 as individual characteristic words and phrases for each user, and characteristic words and phrases are extracted based on the individual characteristic words and phrases related to the user with whom the conversation is taking place. In extracting characteristic words and phrases, only individual characteristic words and phrases may be extracted, or individual characteristic words and phrases may be extracted preferentially. Additionally, for example, words related to a user's hobbies and preferences may be registered in advance in dictionary 141 as characteristic words and phrases, or conversations with users may be accumulated as conversation history 142, and each user's hobbies and preferences may be identified from the conversations and registered as individual characteristic words and phrases. Furthermore, each user's hobbies and preferences may be learned from their past user messages using AI or machine learning, and words from the user messages that match the hobbies and preferences may be registered as individual characteristic words and phrases. Note that in this embodiment, "words" include single words such as nouns, and phrases containing multiple words.
センタ装置100の応答候補生成手段103は、1以上の特徴語句に基づき、ユーザメッセージに対して共感する応答メッセージの候補である1以上の応答候補を生成する。応答候補生成手段103は、AIや機械学習を用いて、様々なユーザメッセージ及びそれに対する適切な応答メッセージを学習することで、応答候補を生成してもよい。また、応答候補生成手段103は、予め登録された挨拶などの語句(例えば、「ただいま」)に対しては、ルールベースで定型的な応答候補(例えば、「お帰りなさい」)を生成する。 The response candidate generation means 103 of the center device 100 generates one or more response candidates that are candidates for response messages that resonate with the user message based on one or more characteristic phrases. The response candidate generation means 103 may generate response candidates by using AI or machine learning to learn various user messages and appropriate response messages for them. In addition, the response candidate generation means 103 generates rule-based, standard response candidates (e.g., "Welcome home") for pre-registered phrases such as greetings (e.g., "I'm home").
第1の例として、センタ装置100の抽出手段102は、ユーザメッセージ「ただいま。公園に行ったら、綺麗な椿が咲いていましたよ。」を形態素解析して1以上の特徴語句「公園」及び「椿」を抽出する(ステップS3)。応答候補生成手段103は、特徴語句「椿」に基づき、応答候補「お帰りなさい。綺麗な椿が咲いていたんですね。素敵ですね。」を生成し、さらに、特徴語句「公園」に基づき別の応答候補を生成する(ステップS4)。 As a first example, the extraction means 102 of the center device 100 performs morphological analysis on the user message "I'm back. When I went to the park, there were beautiful camellias in bloom." to extract one or more characteristic phrases "park" and "camellia" (step S3). The response candidate generation means 103 generates a response candidate "Welcome back. There were beautiful camellias in bloom. That's wonderful." based on the characteristic phrase "camellia," and further generates another response candidate based on the characteristic phrase "park" (step S4).
第2の例として、センタ装置100の抽出手段102は、ユーザメッセージ「ただいま。今日のデイサービスは楽しかったよ。」を形態素解析して特徴語句「デイサービス」及び「楽しかった」を抽出する(ステップS3)。応答候補生成手段103は、特徴語句「デイサービス」及び「楽しかった」に基づき、応答候補「お帰りなさい。デイサービス、楽しかったんですね。良いですね。」を生成する(ステップS4)。 As a second example, the extraction means 102 of the center device 100 performs morphological analysis on the user message "I'm back. Today's day service was fun." to extract the characteristic phrases "day service" and "fun" (step S3). The response candidate generation means 103 generates the response candidate "Welcome back. You had fun at the day service. That's great." based on the characteristic phrases "day service" and "fun" (step S4).
第3の例として、センタ装置100の抽出手段102は、ユーザメッセージ「今日は少し体調が悪いです。」を形態素解析して特徴語句「体調」及び「悪い」を抽出する(ステップS3)。応答候補生成手段103は、特徴語句「体調」及び「悪い」に基づき、応答候補「体調悪いんですね。残念です。」を生成する(ステップS4)。 As a third example, the extraction means 102 of the center device 100 performs morphological analysis on the user message "I'm not feeling well today" to extract the characteristic phrases "health" and "bad" (step S3). The response candidate generation means 103 generates the response candidate "You're not feeling well. That's unfortunate" based on the characteristic phrases "health" and "bad" (step S4).
センタ装置100の判定手段104は、応答候補の適切性を評価した評価値である応答評価値を算出し、応答評価値に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する(ステップS5)。判定手段104による判定手法は後で詳細に説明する。 The determination means 104 of the center device 100 calculates a response evaluation value, which is an evaluation value that evaluates the appropriateness of the response candidate, and determines whether to respond automatically or manually to the user message based on the response evaluation value (step S5). The determination method used by the determination means 104 will be explained in detail later.
(1)自動応答 (1) Automatic response
自動応答すると判定された場合、センタ装置100の応答送信手段107は、応答候補生成手段103が生成(ステップS4)した1以上の応答候補のうち何れか1個の応答候補を、応答メッセージとして端末装置200に送信する(ステップS9)。即ち、自動応答する場合、センタ装置100は、ユーザメッセージや応答候補をオペレータ装置160に表示しなくてもよい。応答送信手段107は、テキストデータの応答メッセージを音声データの応答メッセージに変換して端末装置200に送信してもよく、あるいは、テキストデータの応答メッセージを端末装置200に送信してもよい。 If it is determined that an automatic response should be made, the response sending means 107 of the center device 100 sends one of the one or more response candidates generated by the response candidate generation means 103 (step S4) as a response message to the terminal device 200 (step S9). In other words, when an automatic response is made, the center device 100 does not need to display the user message or response candidates on the operator device 160. The response sending means 107 may convert the text data response message into a voice data response message and send it to the terminal device 200, or may send the text data response message to the terminal device 200.
端末装置200の応答出力手段203は、センタ装置100から応答メッセージを受信し、所定のタイミングで(例えば、受信直後、人感センサで端末装置200の周囲に人を検知したとき)、応答メッセージをスピーカSから出力する。応答出力手段203は、音声データの応答メッセージをセンタ装置100から受信し出力してもよく、あるいは、テキストデータの応答メッセージをセンタ装置100から受信して音声合成技術により音声データの応答メッセージに変換して出力してもよい。 The response output means 203 of the terminal device 200 receives a response message from the center device 100 and outputs the response message from the speaker S at a predetermined timing (for example, immediately after reception, when a human presence sensor detects a person around the terminal device 200). The response output means 203 may receive and output a voice data response message from the center device 100, or may receive a text data response message from the center device 100 and convert it into a voice data response message using voice synthesis technology before outputting it.
(2)手動応答 (2) Manual response
手動応答すると判定された場合、センタ装置100の語句表示手段105は、オペレータが使用するオペレータ装置160に、ユーザメッセージを表示するとともに、1以上の選択可能語句を選択可能に表示する。1以上の選択可能語句は、ユーザメッセージから抽出(ステップS3)された1以上の特徴語句の少なくとも一部である。語句表示手段105は、1以上の特徴語句の全てを、1以上の選択可能語句として表示してもよい。 If it is determined that a manual response is required, the phrase display means 105 of the center device 100 displays the user message on the operator device 160 used by the operator, and also displays one or more selectable phrases as selectable phrases. The one or more selectable phrases are at least a portion of the one or more characteristic phrases extracted from the user message (step S3). The phrase display means 105 may display all of the one or more characteristic phrases as one or more selectable phrases.
語句表示手段105は、1以上の特徴語句が出現した回数及び/又はユーザメッセージ内での位置に基づき、1以上の特徴語句のうち一部の特徴語句を1以上の選択可能語句として表示してもよい。例えば、語句表示手段105は、1以上の特徴語句のうち、出現回数がより多い特徴語句や、ユーザメッセージ内で後半の位置に出現する特徴語句のみを、選択可能語句として表示してもよい。1以上の特徴語句が出現した回数は、今回のユーザメッセージ内で出現した回数でもよいし、過去のユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴142内で出現した回数でもよい。 The phrase display means 105 may display some of the one or more characteristic phrases as one or more selectable phrases based on the number of times the one or more characteristic phrases appear and/or their position in the user message. For example, the phrase display means 105 may display, as selectable phrases, only characteristic phrases that appear more frequently or that appear later in the user message. The number of times the one or more characteristic phrases appear may be the number of times they appear in the current user message, or the number of times they appear in the dialogue history 142 including past user messages and response messages.
また、語句表示手段105は、1以上の特徴語句のうち、対話先のユーザに関する個別特徴語句を選択可能語句として優先的に決定してもよい。例えば、個別特徴語句のみを選択可能語句として表示してもよいし、個別特徴語句が優先して選択可能語句として表示されるようにしてもよい。 Furthermore, the phrase display means 105 may prioritize individual feature phrases related to the user with whom the conversation is taking place as selectable phrases out of one or more feature phrases. For example, only individual feature phrases may be displayed as selectable phrases, or individual feature phrases may be displayed as selectable phrases with priority.
第1の例では、語句表示手段105は、1以上の特徴語句「公園」及び「椿」の全てを選択可能語句として選択可能に表示してもよい。「選択可能に表示」とは、ウェブサーバであるセンタ装置100が、ウェブクライアントであるオペレータ装置160のウェブブラウザ上でハイパーリンクを付して表示し、それをオペレータによる手動の操作(クリック、マウスオーバー、タップ等)により選択可能であることを意味する。 In a first example, the phrase display means 105 may display all of the one or more characteristic phrases "park" and "camellia" as selectable phrases. "Displaying selectable" means that the center device 100, which is a web server, displays them with hyperlinks on the web browser of the operator device 160, which is a web client, so that they can be selected by manual operation by the operator (clicking, hovering the mouse over, tapping, etc.).
図4及び図5は、語句表示手段による選択可能語句の表示態様の例を示す。 Figures 4 and 5 show examples of how selectable phrases are displayed by the phrase display means.
図4に示す様に、語句表示手段105は、1以上の選択可能語句111を、1以上の選択可能語句以外の語句と区別可能な態様で、ユーザメッセージ112内に表示してもよい。図5に示す様に、語句表示手段105は、1以上の選択可能語句111を、1以上の選択可能語句以外の語句と区別可能な態様で、ユーザメッセージ112外にまとめて表示してもよい。区別可能な態様とは、例えば、太字、異なる色、下線、囲み文字等を意味する。図5の様に、「キーワード」との見出し115を付して、ユーザメッセージ112外にまとめて表示することも、区別可能な態様の一種である。選択可能語句111を目立つ様に表示することで、オペレータが選択可能語句111を容易に選択可能である。語句表示手段105は、さらに、選択可能語句111を選択するためのカーソル113を表示する。 As shown in FIG. 4, the phrase display means 105 may display one or more selectable phrases 111 within the user message 112 in a manner that allows them to be distinguished from the one or more non-selectable phrases. As shown in FIG. 5, the phrase display means 105 may display one or more selectable phrases 111 together outside the user message 112 in a manner that allows them to be distinguished from the one or more non-selectable phrases. A distinguishable manner means, for example, bolding, a different color, underlining, boxed text, etc. As shown in FIG. 5, displaying the selectable phrases 111 together outside the user message 112 with a heading 115 that reads "Keywords" is also one type of distinguishable manner. By prominently displaying the selectable phrases 111, the operator can easily select the selectable phrases 111. The phrase display means 105 further displays a cursor 113 for selecting the selectable phrase 111.
語句表示手段105は、1以上の選択可能語句のうち一部の選択可能語句を強調表示してもよい。強調表示とは、例えば、選択可能語句が太字で示されている場合にさらにその色を変更したり、選択可能語句がそれ以外の語句と異なる色で示されている場合にさらに太字にしたり、選択可能語句が囲み文字で示されている場合に囲み枠を太くしたり色を変更したりする処理であるが、これらに限られない。これにより、選択可能語句の中でもより重要度の高い単語(ユーザが話したい内容)を目立たせることで、ユーザの思いに沿った応答候補を自然とオペレータが選択できるようになる。 The phrase display means 105 may highlight some of the one or more selectable phrases. Highlighting may, for example, be a process of further changing the color of selectable phrases that are displayed in bold, further bolding selectable phrases that are displayed in a different color from the other phrases, or thickening or changing the color of the boxed frame of selectable phrases that are displayed in boxed text, but is not limited to these. This makes more important words (what the user wants to talk about) stand out among the selectable phrases, allowing the operator to naturally select response candidates that are in line with the user's wishes.
例えば、1以上の特徴語句が出現した回数及び/又はユーザメッセージ内での位置に基づき、1以上の選択可能語句のうち一部の選択可能語句を強調表示してもよい。具体的には、語句表示手段105は、1以上の選択可能語句のうち、出現回数がより多い選択可能語句や、ユーザメッセージ内で後半の位置に出現する選択可能語句を、他の選択可能語句に比べてオペレータが選択しやすくするために、強調表示してもよい。1以上の特徴語句が出現した回数は、今回のユーザメッセージ内で出現した回数でもよいし、過去のユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴142内で出現した回数でもよい。これにより、選択可能語句をユーザ毎に設定することで、ユーザに寄り添った対話を自然と行えるようになる。 For example, some of the one or more selectable phrases may be highlighted based on the number of times that one or more characteristic phrases appear and/or their position in the user message. Specifically, the phrase display means 105 may highlight selectable phrases that appear more frequently or that appear later in the user message, among the one or more selectable phrases, to make it easier for the operator to select them compared to other selectable phrases. The number of times that one or more characteristic phrases appear may be the number of times they appear in the current user message, or the number of times they appear in the dialogue history 142 that includes past user messages and response messages. In this way, by setting selectable phrases for each user, it becomes possible to naturally have a dialogue that is tailored to the user.
また、語句表示手段105は、1以上の選択可能語句のうち、対話先のユーザに関する個別特徴語句を強調表示してもよい。例えば、個別特徴語句のみを強調表示してもよいし、少なくとも個別特徴語句が強調表示されるようにしてもよい。これにより、強調表示する選択可能語句をユーザ毎に設定することで、ユーザに寄り添った対話を自然と行えるようになる。 Furthermore, the phrase display means 105 may highlight individual characteristic phrases related to the user with whom the conversation is taking place, out of one or more selectable phrases. For example, only the individual characteristic phrases may be highlighted, or at least the individual characteristic phrases may be highlighted. In this way, by setting the selectable phrases to be highlighted for each user, it becomes possible to naturally have a conversation that is tailored to the user.
オペレータは、オペレータ装置160に表示されたユーザメッセージ及び1以上の選択可能語句を参照し、1個の選択可能語句を操作(クリック、マウスオーバー、タップ等)して選択する。これにより、オペレータの意思に沿った応答の内容を直感的に決定することができる。 The operator refers to the user message and one or more selectable phrases displayed on the operator device 160 and selects one of the selectable phrases by operating it (clicking, hovering the mouse, tapping, etc.). This allows the operator to intuitively determine the content of the response that best suits their intentions.
センタ装置100の応答候補表示手段106は、ユーザメッセージにおける1以上の選択可能語句からオペレータ装置160を介してオペレータにより選択された1個の選択可能語句を判定する(ステップS6、Yes)。応答候補表示手段106は、選択された1個の選択可能語句に基づき応答候補生成手段103が生成(ステップS4)した1以上の応答候補を、オペレータ装置160に選択可能かつ編集可能に表示する(ステップS7)。選択された選択可能語句に基づき生成された応答候補が複数ある場合には、応答候補表示手段106は、複数の応答候補を応答評価値(後述)の高い順に表示すればよい。これにより、オペレータの意思に沿った応答候補をオペレータに選択させることができる。 The answer candidate display means 106 of the center device 100 determines one selectable phrase selected by the operator via the operator device 160 from one or more selectable phrases in the user message (Step S6, Yes). The answer candidate display means 106 displays one or more answer candidates generated by the answer candidate generation means 103 based on the selected selectable phrase (Step S4) on the operator device 160 in a selectable and editable manner (Step S7). If there are multiple answer candidates generated based on the selected selectable phrase, the answer candidate display means 106 may display the multiple answer candidates in descending order of response evaluation value (described below). This allows the operator to select a response candidate that suits their wishes.
第1の例では、応答候補表示手段106は、オペレータ装置160に表示された1以上の選択可能語句「公園」及び「椿」から選択された1個の選択可能語句「椿」を判定する。応答候補表示手段106は、選択された選択可能語句「椿」に基づき応答候補生成手段103により生成(ステップS4)された応答候補114「お帰りなさい。綺麗な椿が咲いていたんですね。素敵ですね。」(図4及び図5参照)を、オペレータ装置160に選択可能かつ編集可能に表示する(ステップS7)。 In the first example, the answer candidate display means 106 determines one selectable word "camellia" selected from one or more selectable words "park" and "camellia" displayed on the operator device 160. The answer candidate display means 106 displays the answer candidate 114 "Welcome home. Beautiful camellias are blooming. That's wonderful." (see Figures 4 and 5) generated by the answer candidate generation means 103 based on the selected selectable word "camellia" (step S4) on the operator device 160 in a selectable and editable manner (step S7).
オペレータは、オペレータ装置160に表示された1以上の応答候補から1個の応答候補を、カーソル113を用いて選択する。これにより、オペレータは、必要に応じて応答候補を編集し、編集後の応答候補を選択する。これにより、オペレータが直感的に応答候補を決定でき、さらに、ユーザ毎に個別に応答候補を編集することで、よりユーザに寄り添った対話を自然と行えるようになる。 The operator uses the cursor 113 to select one of the one or more response candidates displayed on the operator device 160. This allows the operator to edit the response candidates as needed and select the edited response candidate. This allows the operator to intuitively decide on response candidates, and by editing response candidates individually for each user, it becomes possible to naturally have a conversation that is more in tune with the user.
センタ装置100の応答送信手段107は、オペレータ装置160に表示された1以上の応答候補からオペレータ装置160を介して選択された1個の応答候補を判定する(ステップS8)。応答送信手段107は、選択された応答候補を、応答メッセージとして端末装置200に送信する(ステップS9)。なお、応答送信手段107は、選択された応答候補が編集されると、編集された応答候補を応答メッセージとして端末装置200に送信する。応答送信手段107は、テキストデータの応答メッセージを音声合成技術により音声データの応答メッセージに変換して端末装置200に送信してもよく、あるいは、テキストデータの応答メッセージを端末装置200に送信してもよい。 The response sending means 107 of the center device 100 determines one response candidate selected via the operator device 160 from one or more response candidates displayed on the operator device 160 (step S8). The response sending means 107 sends the selected response candidate to the terminal device 200 as a response message (step S9). Note that, when the selected response candidate is edited, the response sending means 107 sends the edited response candidate to the terminal device 200 as a response message. The response sending means 107 may convert the text data response message into a voice data response message using voice synthesis technology and send it to the terminal device 200, or may send the text data response message to the terminal device 200.
端末装置200の応答出力手段203は、センタ装置100から応答メッセージを受信し、所定のタイミングで(例えば、受信直後、人感センサで端末装置200の周囲に人を検知したとき)、応答メッセージをスピーカSから出力する。応答出力手段203は、音声データの応答メッセージをセンタ装置100から受信し出力してもよく、あるいは、テキストデータの応答メッセージをセンタ装置100から受信して音声合成技術により音声データの応答メッセージに変換して出力してもよい。 The response output means 203 of the terminal device 200 receives a response message from the center device 100 and outputs the response message from the speaker S at a predetermined timing (for example, immediately after reception, when a human presence sensor detects a person around the terminal device 200). The response output means 203 may receive and output a voice data response message from the center device 100, or may receive a text data response message from the center device 100 and convert it into a voice data response message using voice synthesis technology before outputting it.
4.判定手段 4. Judgment means
センタ装置100の判定手段104は、応答候補の評価に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する(ステップS5)。応答候補の評価としては、ユーザへの寄り添いや不快感を与えないこと等を考慮して、ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を評価する。判定手段104による判定手法の具体例を以下に説明する。 The determination means 104 of the center device 100 determines whether to respond to the user message automatically or manually based on the evaluation of the response candidates (step S5). The response candidates are evaluated for their appropriateness as a response message to the user message, taking into consideration factors such as whether they are considerate to the user and whether they cause discomfort. Specific examples of the determination method used by the determination means 104 are described below.
(1)実施例1 (1) Example 1
例えば、応答候補の評価はポジティブとネガティブの二値で評価されてもよく、判定手段104は、応答候補の評価がポジティブの場合は自動応答すると判定し、応答候補の評価がネガティブの場合は手動応答すると判定する。即ち、ポジティブな内容を応答する場合、ユーザに寄り添った応答であることが想定される。このため、判定手段104は、ユーザとの対話の円滑化やオペレータの負担を軽減するため自動応答を行うと判定する。一方、ネガティブな内容を応答する場合、ユーザに不快感を与えてしまうおそれがある。このため、判定手段104は、自動応答は行わずオペレータによる応答メッセージを決定する操作を経て応答する、即ち、手動応答すると判定する。 For example, the evaluation of the response candidate may be binary, positive or negative, and the determination means 104 determines that an automatic response will be made if the evaluation of the response candidate is positive, and determines that a manual response will be made if the evaluation of the response candidate is negative. In other words, if the response is positive, it is expected to be a response that is considerate of the user. For this reason, the determination means 104 determines that an automatic response will be made to facilitate smooth dialogue with the user and reduce the burden on the operator. On the other hand, if the response is negative, there is a risk that it will cause discomfort to the user. For this reason, the determination means 104 determines that an automatic response will not be made, but that a response will be made after the operator has performed an operation to determine the response message, i.e., that a manual response will be made.
例えば、判定手段104は、応答候補から評価語句を抽出する。「評価語句」は、辞書141において極性値(ポジティブやネガティブといった意味上のフラグ立て)やカテゴリ(場所、食べ物、趣味嗜好等)等が関連付けられた語句、個別特徴語句である。応答候補に含まれるポジティブな極性値を持つ評価語句とネガティブな極性値を持つ評価語句のうち出現回数の多い極性値に基づき、応答候補の評価をネガティブ又はポジティブと判定してもよい。判定手段104は、応答候補に含まれる複数の評価語句のうち最後に出現する評価語句の極性値に基づき、応答候補の評価をネガティブ又はポジティブと判定してもよい。判定手段104は、ネガティブな極性値を持つ評価語句が応答候補に含まれる場合は、ポジティブな評価語句の数や位置によらず、応答候補の評価をネガティブと判定してもよい。 For example, the determination means 104 extracts evaluative words from the answer candidates. "Evaluative words" are words and individual characteristic words associated with polarity values (semantic flags such as positive or negative) and categories (places, foods, hobbies, preferences, etc.) in the dictionary 141. The evaluation of the answer candidate may be determined to be negative or positive based on the polarity value that appears most frequently among the evaluative words with positive polarity values and the evaluative words with negative polarity values included in the answer candidate. The determination means 104 may determine the evaluation of the answer candidate to be negative or positive based on the polarity value of the evaluative word that appears last among multiple evaluative words included in the answer candidate. If the answer candidate includes an evaluative word with a negative polarity value, the determination means 104 may determine the evaluation of the answer candidate to be negative regardless of the number or position of positive evaluative words.
また、判定手段104は、応答候補に含まれる評価語句についてのカテゴリに基づき、応答候補の評価をネガティブ又はポジティブと判定してもよい。例えば、特定のカテゴリの語句(場所、食べ物、趣味嗜好等)を含む場合、ポジティブであると判定する。また、カテゴリとして、対話先のユーザに関する個別特徴語句に基づき、対話先のユーザの好みに関する評価語句が含まれる場合はポジティブと判定し、対話先のユーザに苦手なものに関する評価語句が含まれる場合はネガティブと判定する。 The determination means 104 may also determine whether the evaluation of a response candidate is negative or positive based on the category of the evaluative words included in the response candidate. For example, if the response candidate contains words from a specific category (places, food, hobbies, etc.), it may be determined to be positive. Furthermore, based on the category of individual characteristic words related to the user with whom the conversation is taking place, the response candidate may be determined to be positive if it contains evaluative words related to the preferences of the user with whom the conversation is taking place, and may be determined to be negative if it contains evaluative words related to things the user with whom the conversation is taking place dislikes.
(2)実施例2 (2) Example 2
これに代えて、判定手段104は、応答候補について、ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、応答評価値に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定してもよい。ユーザメッセージへの共感度合いが高い応答候補ほど応答評価値を高い値に算出すればよい。例えば、判定手段104は、ユーザの趣味嗜好を含む場合や、ポジティブな極性値を有する語句、感情語句、特定のカテゴリの語句を含む場合、応答評価値を高く算出すればよい。 Alternatively, the determination means 104 may calculate a response evaluation value for each reply candidate that indicates its appropriateness as a response message to the user message, and determine whether to respond automatically or manually to the user message based on the response evaluation value. The response evaluation value may be calculated to be higher for reply candidates that are more likely to empathize with the user message. For example, the determination means 104 may calculate a higher response evaluation value if the reply candidate includes the user's hobbies and preferences, or if it includes words with positive polarity values, emotive words, or words from a specific category.
例えば、判定手段104は、応答候補から評価語句を抽出する。判定手段104は、評価語句の極性値(ポジティブ又はネガティブ)、カテゴリ(場所、食べ物、趣味嗜好、個別特徴語句等)及び/又はユーザメッセージ内での位置(前半、後半等)に基づき、応答評価値を判定してもよい。 For example, the determination means 104 extracts evaluative words from the response candidates. The determination means 104 may determine the response evaluation value based on the polarity value (positive or negative), category (place, food, hobby or preference, individual characteristic phrase, etc.) and/or position within the user message (first half, second half, etc.) of the evaluative words.
具体的には、判定手段104は、応答候補におけるポジティブ又はネガティブな評価語句の数や位置から応答候補のポジティブ又はネガティブを求めたポジネガ指標値に基づき応答評価値を算出する。例えば、判定手段104は、0点を基準点として、ポジティブ又はネガティブな極性値を持つ評価語句1つごとに1点ずつ加点又は減点し、合計点を応答候補の応答評価値として算出する。なお、判定手段104は、合計点が所定値以上(例えば、正の値)であれば応答候補がポジティブ、合計点が所定値未満(例えば、負の値)であれば応答候補がネガティブと判定してもよい。 Specifically, the determination means 104 calculates a response evaluation value based on a positive/negative index value that determines whether a response candidate is positive or negative from the number and position of positive or negative evaluation words in the response candidate. For example, the determination means 104 uses 0 as a base point and adds or subtracts 1 point for each evaluation word with a positive or negative polarity value, and calculates the total score as the response evaluation value of the response candidate. Note that the determination means 104 may determine that a response candidate is positive if the total score is equal to or greater than a predetermined value (e.g., a positive value), or that a response candidate is negative if the total score is less than the predetermined value (e.g., a negative value).
(3)実施例3 (3) Example 3
判定手段104は、応答候補の後半にある語句(例えば、応答候補の最も後半で用いられている評価語句、応答候補の最後の文で用いられている評価語句)を重み付け(例えば、1.5点に換算)してもよい。判定手段104は、ポジティブな評価語句がユーザの趣味嗜好に関するカテゴリの語句である場合には、さらに加点(例えば、さらに+1点)してもよい。判定手段104は、応答候補にネガティブな評価語句が含まれていると評価された場合、ポジティブな評価語句が含まれるか否かによらず、応答候補の応答評価値を最低点としてもよい。 The determination means 104 may weight (e.g., convert to 1.5 points) words that appear later in a response candidate (e.g., evaluative words used in the last part of a response candidate, evaluative words used in the last sentence of a response candidate). The determination means 104 may add an additional point (e.g., +1 point) if the positive evaluative words are words in a category related to the user's hobbies and preferences. If the determination means 104 evaluates a response candidate as including a negative evaluative word, the determination means 104 may set the response evaluation value of the response candidate to the lowest point, regardless of whether the response candidate includes a positive evaluative word.
判定手段104は、算出した応答評価値が閾値以上の場合は自動応答すると判定してもよい。応答評価値が閾値以上の場合はユーザに対する共感度が高いと想定されるため、自動応答してオペレータの人的負荷を削減することができる。 The determination means 104 may determine that an automatic response should be made if the calculated response evaluation value is equal to or greater than a threshold value. If the response evaluation value is equal to or greater than the threshold value, it is assumed that the degree of empathy with the user is high, and therefore an automatic response can be made, thereby reducing the human workload of the operator.
判定手段104は、応答候補生成手段103が複数の応答候補を生成した場合、複数の応答候補それぞれの応答評価値を算出し、他の応答評価値との差が所定値以上である応答評価値を持つ1個の応答候補がある場合、自動応答すると判定してもよい。例えば、応答評価値が最大の応答候補について、他の全ての応答候補の評価値よりも所定値以上大きい場合、当該最大の応答候補を応答メッセージとして自動応答する。これにより、適切な応答候補を自動応答してオペレータの人的負荷を削減することができる。 When the response candidate generation means 103 generates multiple response candidates, the determination means 104 may calculate a response evaluation value for each of the multiple response candidates, and determine to issue an automatic response if there is one response candidate whose response evaluation value differs from the other response evaluation values by a predetermined value or more. For example, if the response candidate with the highest response evaluation value is greater than the evaluation values of all other response candidates by a predetermined value or more, the highest response candidate is automatically used as a response message. This allows the appropriate response candidate to be automatically provided, reducing the human workload on the operator.
判定手段104は、応答候補の評価に加えてユーザメッセージの評価にさらに基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定してもよい。即ち、判定手段104は、ユーザメッセージに関する極性値やカテゴリ、ユーザメッセージにおける評価語句の位置等を考慮して応答候補の評価と同様の方法で評価すればよい。例えば、ユーザメッセージがネガティブな内容である場合に、ポジティブな内容で応答する場合、ユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるので、自動応答は行わずオペレータによる確認を経て応答を行うようにすればよい。 The determination means 104 may determine whether to respond automatically or manually to a user message based on the evaluation of the user message in addition to the evaluation of the response candidates. That is, the determination means 104 may evaluate the user message in the same manner as for evaluating the response candidates, taking into account the polarity value and category of the user message, the position of the evaluative phrase in the user message, and the like. For example, if the user message contains negative content, responding with positive content may cause discomfort to the user, so an automatic response may not be performed, and the response may be confirmed by an operator beforehand.
具体的には、判定手段104は、ユーザメッセージと応答候補とのポジティブ及びネガティブの関係性を考慮して、応答候補の応答評価値にさらに加点又は減点してもよい。例えば、ユーザメッセージがポジティブで応答候補がポジティブであるとき、共感度が高いと想定されるため、応答評価値を加点する。ユーザメッセージがネガティブで応答候補がポジティブであるとき、加点しない。ユーザメッセージがポジティブで応答候補がネガティブであるとき、ユーザに不快感を与える可能性が高いためオペレータによる確認が必要であり、減点する。ユーザメッセージがネガティブで応答候補がネガティブであるとき、共感度が低いわけではないと想定されるため、減点しない。 Specifically, the determination means 104 may further add or subtract points from the response evaluation value of the response candidate, taking into account the positive and negative relationship between the user message and the response candidate. For example, when the user message is positive and the response candidate is positive, it is assumed that the degree of empathy is high, so the response evaluation value is added. When the user message is negative and the response candidate is positive, no addition is made. When the user message is positive and the response candidate is negative, it is likely to cause discomfort to the user, so confirmation by an operator is required and points are subtracted. When the user message is negative and the response candidate is negative, it is assumed that the degree of empathy is not low, so no deduction is made.
第2の例では、判定手段104は、ユーザメッセージ「ただいま。今日のデイサービスは楽しかったよ。」に含まれる評価語句「楽しかった」はポジティブな極性値を有し、ユーザメッセージの評価をポジティブと判定する。判定手段104は、応答候補「お帰りなさい。デイサービス、楽しかったんですね。良いですね。」に含まれる評価語句「楽しかった」及び「良い」はポジティブな極性値を有し、応答候補の応答評価をポジティブと判定する。判定手段104は、ユーザメッセージの評価(ポジティブ)と応答候補の評価(ポジティブ)との組み合わせに基づき、応答候補「お帰りなさい。デイサービス、楽しかったんですね。良いですね。」を自動応答すると判定すればよい。 In a second example, the determination means 104 determines that the evaluation of the user message "I'm back. I had fun at the day service today." contains an evaluative phrase "It was fun" with a positive polarity value, and the evaluation of the user message is positive. The determination means 104 determines that the response evaluation of the response candidate "Welcome back. I saw you had fun at the day service. That's great." contains evaluative phrases "It was fun" and "Good" with a positive polarity value, and the response evaluation of the response candidate is positive. The determination means 104 may determine that the response candidate "Welcome back. I saw you had fun at the day service. That's great" should be an automatic response based on a combination of the evaluation of the user message (positive) and the evaluation of the response candidate (positive).
第3の例では、判定手段104は、ユーザメッセージ「今日は少し体調が悪いです。」に含まれる評価語句「悪い」はネガティブな極性値を有し、ユーザメッセージの評価をネガティブと判定する。判定手段104は、応答候補「体調悪いんですね。残念です。」に含まれる評価語句「悪い」及び「残念」はネガティブな極性値を有し、応答候補の評価をネガティブと判定する。判定手段104は、ユーザメッセージの評価(ネガティブ)と応答候補の評価(ネガティブ)との組み合わせに基づき、応答候補「体調悪いんですね。残念です。」を手動応答する(即ち、オペレータによる確認を経て応答する)と判定すればよい。 In a third example, the determination means 104 determines that the evaluation of the user message "I'm not feeling well today" is negative because the evaluative phrase "bad" contained in the user message has a negative polarity value. The determination means 104 determines that the evaluation of the response candidate "You're not feeling well. That's unfortunate" is negative because the evaluative phrases "bad" and "unfortunate" contained in the response candidate "You're not feeling well. That's unfortunate" have negative polarity values. The determination means 104 may determine that the response candidate "You're not feeling well. That's unfortunate" should be a manual response (i.e., a response after confirmation by an operator) based on a combination of the evaluation of the user message (negative) and the evaluation of the response candidate (negative).
(4)実施例4 (4) Example 4
判定手段104は、応答候補の評価語句に含まれる極性値のみならず、別の評価指標(a)乃至(c)を加味して応答評価値を算出してもよい。判定手段104は、各評価指標を満たすと加点すればよい。判定手段104は、一部の評価指標について重み付けして加点してもよい(例えば、(a)応答候補のセンシティブ指標値の項目は2点で他の項目は1点など)。判定手段104は、各評価指標について例えば0以上1以下となる数値として算出して加重平均をとってもよい。判定手段104は、また、評価値の加点に代えて減点方式でもよい。 The determination means 104 may calculate the response evaluation value by taking into account not only the polarity value included in the evaluation words of the response candidate, but also other evaluation indicators (a) to (c). The determination means 104 may add points when each evaluation indicator is met. The determination means 104 may weight and add points for some of the evaluation indicators (for example, (a) the item with the sensitivity index value of the response candidate may be given 2 points and other items 1 point). The determination means 104 may calculate each evaluation indicator as a numerical value between 0 and 1, for example, and take a weighted average. The determination means 104 may also use a point deduction system instead of adding points to the evaluation value.
判定手段104は、上記別の評価指標として、(a)応答候補のセンシティブ指標値、(b)ユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴142内での出現の有無及び/又は(c)所定期間の対話履歴142内で出現した回数に基づき加点や減点を行い、応答評価値を算出してもよい。判定手段104は、合計点が正の値であれば応答評価値がポジティブであるので自動応答し、合計点が負の値であれば応答評価値がネガティブであるので手動応答すると判定してもよいし、応答評価値が閾値以上の場合は自動応答すると判定してもよい。 The determination means 104 may calculate the response evaluation value by adding or subtracting points based on the above-mentioned separate evaluation index: (a) the sensitivity index value of the response candidate, (b) whether or not the candidate appears in the dialogue history 142 including the user message and the response message, and/or (c) the number of times the candidate appears in the dialogue history 142 over a predetermined period. The determination means 104 may determine that if the total score is a positive value, the response evaluation value is positive and therefore an automatic response should be made; if the total score is a negative value, the response evaluation value is negative and therefore a manual response should be made; or may determine that if the response evaluation value is equal to or greater than a threshold, an automatic response should be made.
(a)判定手段104は、応答候補の内容がユーザに不快感を与え得るセンシティブな内容であるかを示すセンシティブ指標値がセンシティブでない値を示すとき、応答候補の応答評価値を加点し、自動応答と判定されやすくなる値とすればよい。例えば、応答候補が定型的な語句(挨拶文など)で構成されている場合や、定型的な語句と共起されやすい(同時に使われやすい)語句とで構成されている場合、応答候補はセンシティブでないので、加点する。共起語句を登録した辞書や対話履歴から共起度合いを推定しておくことで判定すればよい。 (a) When the sensitivity index value, which indicates whether the content of a candidate response is sensitive and may cause discomfort to the user, indicates a non-sensitive value, the determination means 104 may add points to the response evaluation value of the candidate response, making it more likely to be determined to be an automatic response. For example, if a candidate response is composed of standard phrases (such as greetings) or phrases that tend to co-occur (be used together) with standard phrases, the candidate response is not sensitive and therefore may be added points. This determination may be made by estimating the degree of co-occurrence from a dictionary in which co-occurring phrases are registered or from the dialogue history.
(b)判定手段104は、応答候補が対話履歴142内で出現実績があるとき、応答候補の応答評価値を加点し、自動応答と判定されやすくなる値とすればよい。例えば、判定手段104は、生成した応答候補とユーザ毎又はユーザ非依存の対話履歴142とを比較し、応答メッセージとして利用されたことがある応答候補である場合、応答候補が対話履歴142内で出現実績があると判定し、加点すればよい。何故なら、似たような対話では、似た応答メッセージが生成されるケースも多々あり、過去利用されている場合は応答にあたってのリスクが低いと想定されるためである。 (b) When a response candidate has a history of appearing in the dialogue history 142, the determination means 104 may add points to the response evaluation value of the response candidate, making it more likely to be determined to be an automatic response. For example, the determination means 104 may compare the generated response candidate with the user-specific or user-independent dialogue history 142, and if the response candidate has been used as a response message, determine that the response candidate has a history of appearing in the dialogue history 142 and add points. This is because similar dialogues often generate similar response messages, and if a response has been used in the past, it is assumed that there is a low risk in responding.
(c)判定手段104は、応答候補内で用いられている語句や表現が所定期間の対話履歴142内で出現した回数が少ないとき、応答候補の応答評価値を加点し、自動応答と判定されやすくなる値とすればよい。即ち、判定手段104は、一定期間(例えば1日や1週間)におけるユーザとの対話履歴142と生成した応答候補との比較により、同等の語句や表現が用いられているか否かを判定し、用いられていれば減点、用いられていなければ加点すればよい。判定手段104は、ユーザとの直近の所定期間の対話で利用された表現を含んでいないとき応答候補の応答評価値を加点し、自動応答と判定されやすくなる値とすればよい。何故なら、応答候補として、「良いですね。」、「楽しいですね。」など、使い勝手の良い一言を付加する場合があるが、同じ表現が繰り返し使われると定型的になり好ましくない。このため、判定手段104は、異なる表現を用いている応答候補について加点、直近の所定期間の対話で利用された表現を用いている応答候補について減点すればよい。 (c) When a phrase or expression used in a reply candidate appears infrequently in the dialogue history 142 over a predetermined period, the determination means 104 may increment the response evaluation value of the reply candidate to make it more likely to be determined as an automatic response. That is, the determination means 104 may compare the dialogue history 142 with the user over a certain period (e.g., one day or one week) with the generated reply candidate to determine whether equivalent phrases or expressions are used, and may deduct points if they are used, or may increment points if they are not. The determination means 104 may increment the response evaluation value of a reply candidate when it does not include an expression used in a dialogue with the user over the most recent predetermined period, making it more likely to be determined as an automatic response. This is because, while a reply candidate may include a convenient phrase such as "That's good" or "That's fun," repeated use of the same expression can become formulaic and undesirable. For this reason, the determination means 104 may increment a response candidate that uses a different expression and decrement a response candidate that uses an expression used in a dialogue over the most recent predetermined period.
5.結語 5. Conclusion
対話システム10は、主に雑談等の日常会話が行われるコミュニケーションサービスを実現する。対話システム10は、応答をマニュアル化しにくく、多様な応答が想定され、また、複数のユーザとの継続的な雑談等の日常会話を実現する。対話システム10は、オペレータの人手を介さずとも実現可能な製品案内や契約手続き等での自動応答システムとは異なり、共感等の感情や意思が重要であるため対話の質を担保するにはオペレータの人手が欠かせない。一方、人手不足も社会課題となっており、オペレータの人手による対応には限界がある。 The dialogue system 10 provides a communication service in which everyday conversations such as casual chatting are primarily conducted. The dialogue system 10 is difficult to standardize responses to, anticipates a wide variety of responses, and enables continuous everyday conversations such as casual chatting with multiple users. Unlike automated response systems for product guidance, contract procedures, etc., which can be implemented without the need for human intervention, the dialogue system 10 requires human operators to ensure the quality of the dialogue, as emotions such as empathy and intentions are important. Meanwhile, labor shortages are also a social issue, and there are limits to what operators can do manually.
そこで、第1に、本実施形態によれば、センタ装置100は、ユーザメッセージから抽出(ステップS3)された特徴語句に基づき応答候補を生成し(ステップS4)、生成した応答候補の評価値である応答評価値に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する(ステップS5)。これにより、例えば単なる挨拶を自動応答しそれ以外は手動応答すると仮定した場合に比べて、自動応答の機会を多くすることができ、オペレータの人的負荷を減らすことができる。さらに、応答評価値が肯定的である応答候補を応答メッセージとして自動応答するため、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動応答の質を担保することができる。また、手動応答の場合も、オペレータ自身が応答メッセージを生成するのではなく、表示された応答候補を必要に応じて編集した上で選択すればよい。これにより、オペレータの人的負荷を減らしながらも、手動応答のために自動生成された応答メッセージの質を担保することができる。 Therefore, first, according to this embodiment, the center device 100 generates reply candidates (step S4) based on feature words and phrases extracted from the user message (step S3), and determines whether to automatically or manually respond to the user message based on a response evaluation value, which is an evaluation value of the generated reply candidates (step S5). This increases the number of opportunities for automatic responses and reduces the operator's workload compared to, for example, automatically responding with a simple greeting and manually responding to everything else. Furthermore, because reply candidates with a positive response evaluation value are automatically used as a response message, the quality of the automatic response can be ensured while reducing the operator's workload. Furthermore, in the case of manual responses, the operator does not need to generate the response message themselves; they simply select from the displayed reply candidates after editing them as necessary. This ensures the quality of the automatically generated response message for manual responses while reducing the operator's workload.
第2に、本実施形態によれば、オペレータを介して手動応答する場合にも、ユーザメッセージから抽出(ステップS3)された特徴語句に基づきオペレータに適切な選択可能語句を表示し、オペレータが選択(ステップS6)した選択可能語句に基づき生成(ステップS4)された応答候補をオペレータに表示(ステップS7)して選択させる(ステップS8)。これにより、オペレータの選択操作の負荷を最小限としながらも、ユーザメッセージに沿った適切な応答候補を表示し、応答候補の中から選択された応答メッセージをユーザに出力することができるので、対話の質を担保できる。 Secondly, according to this embodiment, even when a manual response is made via an operator, appropriate selectable phrases are displayed to the operator based on feature phrases extracted from the user message (step S3), and response candidates generated (step S4) based on the selectable phrases selected by the operator (step S6) are displayed to the operator (step S7) and allowed to be selected (step S8). This minimizes the burden on the operator of selection operations while displaying appropriate response candidates in line with the user message and outputting a response message selected from the response candidates to the user, thereby ensuring the quality of the dialogue.
6.変形例 6. Modifications
本実施形態では、第1の処理として、自動応答か手動応答かを判定する。第2の処理として、手動応答の場合は、選択可能語句を選択可能に表示し、選択された選択可能語句に基づく応答候補を選択可能に表示する。第1の処理(自動応答か手動応答かを判定)(ステップS5)と、第2の処理(選択可能語句を選択可能に表示)(ステップS6乃至ステップS8)とは、何れも、オペレータの人的負荷の削減及び応答の質の担保に寄与する。 In this embodiment, the first process determines whether to provide an automatic or manual response. The second process, in the case of a manual response, displays selectable phrases so that they can be selected, and displays selectable response candidates based on the selected selectable phrase so that they can be selected. Both the first process (determining whether to provide an automatic or manual response) (step S5) and the second process (displaying selectable phrases so that they can be selected) (steps S6 to S8) contribute to reducing the human workload on operators and ensuring the quality of responses.
従って、変形例として、第1の処理(自動応答か手動応答かを判定)を省略して第2の処理(選択可能語句を選択可能に表示)を実行するだけでも、オペレータの人的負荷の削減及び応答の質の担保に寄与する。即ち、自動応答か手動応答かの判定(ステップS5)を省略し、例えば挨拶などの定型文を除くほぼ全てのユーザメッセージに対して手動応答してもよい。この場合の手動応答は、選択可能語句を選択可能に表示し、選択された選択可能語句に基づく応答候補から応答メッセージを選択する処理(ステップS6乃至ステップS8)となる。この方法でも、オペレータの処理は、選択可能語句を選択し、応答候補を選択するだけなので、オペレータの人的負荷の削減及び応答の質の担保に寄与する。 Therefore, as a modified example, omitting the first process (determining whether to respond automatically or manually) and simply performing the second process (displaying selectable phrases in a selectable manner) will contribute to reducing the operator's workload and ensuring the quality of responses. In other words, the determination of whether to respond automatically or manually (step S5) may be omitted, and manual responses may be provided to almost all user messages, excluding standard phrases such as greetings. In this case, the manual response involves displaying selectable phrases in a selectable manner and selecting a response message from response candidates based on the selected selectable phrase (steps S6 to S8). Even with this method, the operator's only processing involves selecting a selectable phrase and selecting a response candidate, thereby contributing to reducing the operator's workload and ensuring the quality of responses.
なお、第1の自動応答か手動応答かの判定(ステップS5)を省略する場合、センタ装置100は、ユーザメッセージから特徴語句を抽出し(ステップS3)、特徴語句の少なくとも一部である選択可能語句をオペレータが選択(ステップS6、Yes)した後に、選択された選択可能語句に基づき応答候補を生成(ステップS4)し、生成した応答候補を選択可能に表示(ステップS7)してもよい。要するに、上記実施形態と順序が逆でもよい。これにより、選択された選択可能語句に基づく応答候補のみを生成することになり、オペレータ装置160に表示されない応答候補は生成する必要がないため、センタ装置100の処理負荷や処理時間を削減することができる。一方、上記実施形態の様に、選択可能語句をオペレータが選択(ステップS6、Yes)する前に応答候補を生成(ステップS4)しておけば、選択可能語句をオペレータが選択(ステップS6、Yes)後に短時間で応答候補を選択可能に表示(ステップS7)することができるため、ユーザとの対話を時間的に円滑化することを図れる。 If the determination of whether to use the first automatic or manual response (step S5) is omitted, the center device 100 may extract feature words from the user message (step S3), have the operator select selectable words that are at least part of the feature words (step S6, Yes), and then generate response candidates based on the selected selectable words (step S4) and display the generated response candidates in a selectable manner (step S7). In other words, the order may be reversed from the above embodiment. This reduces the processing load and processing time of the center device 100 by generating only response candidates based on the selected selectable words and eliminating the need to generate response candidates that are not displayed on the operator device 160. On the other hand, if response candidates are generated (step S4) before the operator selects a selectable word (step S6, Yes), as in the above embodiment, response candidates can be displayed in a selectable manner (step S7) in a selectable manner shortly after the operator selects a selectable word (step S6, Yes), thereby streamlining the dialogue with the user.
別の変形例として、第2の処理(選択可能語句を選択可能に表示)を省略して第1の処理(自動応答か手動応答かを判定)を実行するだけでも、オペレータの人的負荷の削減及び応答の質の担保に寄与する。即ち、オペレータが選択した選択可能語句に基づく応答候補の表示(ステップS6乃至ステップS8)を省略し、特徴語句に基づき生成された応答候補を表示してもよい。この場合、手動応答の場合は、オペレータ自身が応答メッセージを生成するのではなく、また、選択可能語句をオペレータが選択するのでもなく、オペレータは表示された応答候補を必要に応じて編集した上で選択すればよい。これにより、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動生成された応答候補に基づく応答メッセージの質を担保することができる。さらに、自動応答の場合は、応答評価値が肯定的である応答候補を応答メッセージとして自動応答するため、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動応答の質を担保することができる。 As another variation, omitting the second process (displaying selectable phrases in a selectable manner) and simply performing the first process (determining whether to use an automatic or manual response) can contribute to reducing the operator's workload and ensuring the quality of the response. That is, the display of response candidates based on the selectable phrases selected by the operator (steps S6 to S8) can be omitted, and response candidates generated based on characteristic phrases can be displayed. In this case, in the case of a manual response, the operator does not generate the response message himself, nor does the operator select the selectable phrases; rather, the operator simply edits the displayed response candidates as necessary and selects one. This reduces the operator's workload while ensuring the quality of the response message based on the automatically generated response candidates. Furthermore, in the case of an automatic response, response candidates with positive response evaluation values are automatically used as the response message, thereby ensuring the quality of the automatic response while reducing the operator's workload.
また、本実施形態では応答評価値に基づき自動応答か手動応答か判定するもの、及び、応答評価値とユーザ評価値とに基づき自動応答か手動応答か判定するものについて説明したが、ユーザ評価に基づき自動応答か手動応答かを判定してもよい。ユーザメッセージの評価方法については、実施形態での説明と同様であるため省略する。ユーザメッセージの評価がポジティブあるいは高い評価値(例えば、閾値以上など)の場合、日常の楽しかった出来事等に関するユーザメッセージであることが想定される。この場合、ユーザメッセージに沿った内容を自動応答することによりユーザに不快感を与えるリスクは低いため、自動応答すると判定する。一方、ユーザメッセージの評価がネガティブあるいは低い評価値の場合、悩み事や体調の問題等のセンシティブな話題に関するユーザメッセージであることが想定される。この場合、自動応答によりユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるため、手動応答すると判定する。これにより、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動応答の質を担保することができる。 In addition, in this embodiment, we have described a system that determines whether to provide an automatic or manual response based on a response evaluation value, and a system that determines whether to provide an automatic or manual response based on a response evaluation value and a user evaluation value. However, a system that determines whether to provide an automatic or manual response may also be based on a user evaluation. The method for evaluating user messages is the same as that described in the embodiment, and therefore will not be described here. If the evaluation of the user message is positive or has a high evaluation value (e.g., above a threshold), it is assumed that the user message is about a fun, everyday event. In this case, an automatic response is determined to be appropriate, as there is little risk of the user feeling uncomfortable if the user responds with content consistent with the user message. On the other hand, if the evaluation of the user message is negative or has a low evaluation value, it is assumed that the user message is about a sensitive topic, such as a worry or health issue. In this case, a manual response is determined to be appropriate, as there is a risk that an automatic response may cause discomfort to the user. This ensures the quality of the automatic response while reducing the human workload on the operator.
また、本実施形態では一部の特徴語句(例えば、個別特徴語句)について優先して特徴語句として抽出したり、選択可能語句として表示したり、強調表示したりするものについて説明した。変形例として、ニュースや災害情報等の最近のトピックスに関する情報をインターネット上のニュースサイトやSNS(Social Networking Service)等から取得して、時事特徴語句として辞書141に登録する。そして、個別特徴語句についての説明と同様に、時事特徴語句を優先して特徴語句として抽出したり、選択可能語句として表示したり、強調表示されるようにしてもよい。 Furthermore, in this embodiment, we have described how some feature words (for example, individual feature words) are preferentially extracted as feature words, displayed as selectable words, or highlighted. As a variation, information on recent topics such as news and disaster information is obtained from online news sites, SNS (Social Networking Services), etc., and registered in the dictionary 141 as current affairs feature words. Then, similar to the explanation for individual feature words, current affairs feature words may be preferentially extracted as feature words, displayed as selectable words, or highlighted.
本技術の各実施形態及び各変形例について上に説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。 Although various embodiments and variations of the present technology have been described above, the present technology is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can of course be made without departing from the spirit of the present technology.
本発明の一実施形態にかかる対話システムは、高齢者の孤独や孤立、健康寿命の延伸、高齢者の生活の質(QoL)向上、労働力人口減少などの社会課題の解決に貢献し得るものである。 The dialogue system according to one embodiment of the present invention can contribute to resolving social issues such as loneliness and isolation among the elderly, extending healthy lifespan, improving the quality of life (QoL) of the elderly, and a declining labor force.
10 対話システム
100 センタ装置
101 受信手段
102 抽出手段
103 応答候補生成手段
104 判定手段
105 語句表示手段
106 応答候補表示手段
107 応答送信手段
111 選択可能語句
112 ユーザメッセージ
113 カーソル
114 応答候補
140 記憶手段
141 辞書
142 対話履歴
160 オペレータ装置
200 端末装置
201 入力手段
202 メッセージ送信手段
203 応答出力手段
M マイク
S スピーカ
10 Dialogue system 100 Center device 101 Receiving means 102 Extracting means 103 Response candidate generating means 104 Determining means 105 Phrase displaying means 106 Response candidate displaying means 107 Response sending means 111 Selectable phrase 112 User message 113 Cursor 114 Response candidate 140 Storage means 141 Dictionary 142 Dialogue history 160 Operator device 200 Terminal device 201 Input means 202 Message sending means 203 Response output means M Microphone S Speaker
Claims (10)
前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
を具備する対話システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
を有し、
前記センタ装置は、
前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージに対する前記応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を有し、
前記判定手段は、前記応答候補の評価として、少なくとも前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断し、前記応答候補がポジティブの場合は自動応答すると判定し、前記応答候補がネガティブの場合は手動応答すると判定する
対話システム。 A terminal device;
a center device capable of communicating with the terminal device;
A dialogue system comprising:
The terminal device
an input means for inputting a user message that is a message from a user;
a message sending means for sending the input user message;
a response output means for receiving and outputting a response message to the user message;
and
The center device
a receiving means for receiving the user message from the terminal device;
a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for the reply message to the user message;
a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
and
The determination means determines whether the reply candidate has a positive content or a negative content as an evaluation of the reply candidate, and determines to make an automatic response if the reply candidate is positive, and determines to make a manual response if the reply candidate is negative.
Dialogue system.
前記判定手段は、前記応答候補に含まれる評価語句についての極性値及び/又はカテゴリに基づき、前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断する
対話システム。 2. The dialogue system according to claim 1 ,
The determination means determines whether the answer candidate has positive content or negative content based on a polarity value and/or a category of an evaluative phrase included in the answer candidate.
前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
を具備する対話システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
を有し、
前記センタ装置は、
前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージに対する前記応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を有し、
前記判定手段は、前記応答候補について、前記ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、前記応答評価値に基づき、前記自動応答するか前記手動応答するかを判定し、前記応答候補についての
ポジティブ又はネガティブを評価したポジネガ指標値、
センシティブさを評価したセンシティブ指標値、及び/又は
過去の前記ユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴内での前記応答候補の出現の有無
に基づき、前記応答評価値を算出する
対話システム。 A terminal device;
a center device capable of communicating with the terminal device;
A dialogue system comprising:
The terminal device
an input means for inputting a user message that is a message from a user;
a message sending means for sending the input user message;
a response output means for receiving and outputting a response message to the user message;
and
The center device
a receiving means for receiving the user message from the terminal device;
a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for the reply message to the user message;
a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
and
the determination means calculates a response evaluation value indicating the appropriateness of the response candidate as a response message to the user message, determines whether to provide the automatic response or the manual response based on the response evaluation value, and calculates a positive /negative index value evaluating the positive or negative of the response candidate;
a response evaluation value calculated based on a sensitivity index value that evaluates sensitivity and/or whether or not the response candidate has appeared in a dialogue history including the user message and past response messages.
前記判定手段は、前記応答評価値が閾値以上の場合は自動応答すると判定し、
前記応答送信手段は、前記応答評価値が閾値以上の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する
対話システム。 Dialogue system according to claim 3 ,
The determination means determines that an automatic response should be made if the response evaluation value is equal to or greater than a threshold value,
The response sending means sends the candidate response whose response evaluation value is equal to or greater than a threshold value as the response message to the terminal device.
前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
を具備する対話システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
を有し、
前記センタ装置は、
前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージに対する前記応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を有し、
前記判定手段は、前記応答候補について、前記ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、前記応答評価値に基づき、前記自動応答するか前記手動応答するかを判定し、
前記応答候補生成手段は、一の前記ユーザメッセージに対して複数の応答候補を生成し、
前記判定手段は、前記複数の応答候補それぞれの前記応答評価値を算出し、応答評価値が最大の応答候補について、他の応答候補の応答評価値との差が所定値以上である場合、自動応答すると判定し、
前記応答送信手段は、前記応答評価値が最大の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する
対話システム。 A terminal device;
a center device capable of communicating with the terminal device;
A dialogue system comprising:
The terminal device
an input means for inputting a user message that is a message from a user;
a message sending means for sending the input user message;
a response output means for receiving and outputting a response message to the user message;
and
The center device
a receiving means for receiving the user message from the terminal device;
a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for the reply message to the user message;
a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
and
the determining means calculates a response evaluation value indicating the appropriateness of the response candidate as a response message to the user message, and determines whether to make the automatic response or the manual response based on the response evaluation value;
the reply candidate generating means generates a plurality of reply candidates for one of the user messages;
the determination means calculates the response evaluation value for each of the plurality of response candidates, and determines that an automatic response should be made when a difference between the response evaluation value of the response candidate with the largest response evaluation value and the response evaluation value of the other response candidates is equal to or greater than a predetermined value;
The response sending means sends the response candidate with the highest response evaluation value to the terminal device as the response message.
前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
を具備する対話システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
を有し、
前記センタ装置は、
前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージに対する前記応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を有し、
前記判定手段は、前記応答候補の評価、及び、当該応答候補に対応する前記ユーザメッセージの評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する
対話システム。 A terminal device;
a center device capable of communicating with the terminal device;
A dialogue system comprising:
The terminal device
an input means for inputting a user message that is a message from a user;
a message sending means for sending the input user message;
a response output means for receiving and outputting a response message to the user message;
and
The center device
a receiving means for receiving the user message from the terminal device;
a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for the reply message to the user message;
a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
and
The determination means determines whether to respond automatically or manually to the user message based on the evaluation of the reply candidate and the evaluation of the user message corresponding to the reply candidate.
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を具備し、
前記判定手段は、前記応答候補の評価として、少なくとも前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断し、前記応答候補がポジティブの場合は自動応答すると判定し、前記応答候補がネガティブの場合は手動応答すると判定する
センタ装置。 a receiving means for receiving a user message from a terminal device that exchanges messages with a user in a two-way manner;
a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for a reply message to the user message;
a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
Equipped with
The determination means determines whether the reply candidate has a positive content or a negative content as an evaluation of the reply candidate, and determines to make an automatic response if the reply candidate is positive, and determines to make a manual response if the reply candidate is negative.
Center device.
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for a reply message to the user message;
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
を具備し、Equipped with
前記判定手段は、前記応答候補について、前記ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、前記応答評価値に基づき、前記自動応答するか前記手動応答するかを判定し、前記応答候補についてのThe determination means calculates a response evaluation value indicating the appropriateness of the candidate response as a response message to the user message, determines whether to respond automatically or manually based on the response evaluation value, and
ポジティブ又はネガティブを評価したポジネガ指標値、Positive/negative index value evaluated as positive or negative,
センシティブさを評価したセンシティブ指標値、及び/又はa sensitivity index value that evaluates the sensitivity, and/or
過去の前記ユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴内での前記応答候補の出現の有無Whether or not the candidate response appears in a dialogue history including the past user messages and response messages.
に基づき、前記応答評価値を算出するThe response evaluation value is calculated based on the
センタ装置。Center device.
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for a reply message to the user message;
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
を具備し、Equipped with
前記判定手段は、前記応答候補について、前記ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、前記応答評価値に基づき、前記自動応答するか前記手動応答するかを判定し、the determining means calculates a response evaluation value indicating the appropriateness of the candidate response as a response message to the user message, and determines whether to make the automatic response or the manual response based on the response evaluation value;
前記応答候補生成手段は、一の前記ユーザメッセージに対して複数の応答候補を生成し、the reply candidate generating means generates a plurality of reply candidates for one of the user messages;
前記判定手段は、前記複数の応答候補それぞれの前記応答評価値を算出し、応答評価値が最大の応答候補について、他の応答候補の応答評価値との差が所定値以上である場合、自動応答すると判定し、the determination means calculates the response evaluation value for each of the plurality of response candidates, and determines that an automatic response should be made when a difference between the response evaluation value of the response candidate with the largest response evaluation value and the response evaluation value of the other response candidates is equal to or greater than a predetermined value;
前記応答送信手段は、前記応答評価値が最大の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信するThe response sending means sends the response candidate with the highest response evaluation value to the terminal device as the response message.
センタ装置。Center device.
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、a reply candidate generating means for generating reply candidates which are candidates for a reply message to the user message;
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、a determining means for determining whether to automatically or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidates;
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、a response sending means for sending the response message determined by an operator's operation to the terminal device in the case of a manual response, and for sending the response candidate to the terminal device as the response message in the case of an automatic response;
を具備し、Equipped with
前記判定手段は、前記応答候補の評価、及び、当該応答候補に対応する前記ユーザメッセージの評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定するThe determining means determines whether to automatically respond or manually respond to the user message based on the evaluation of the reply candidate and the evaluation of the user message corresponding to the reply candidate.
センタ装置。Center device.
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