(57)【要約】【課題】好適な学習データによりユーザ発話の意図を解釈するためのモデルの学習を行うことにより、ユーザ発話の意図の解釈の精度向上を図る。【解決手段】学習データ生成装置１０は、ユーザ発話に基づいてタスクを推定するタスク推定モデルの学習のための学習データを生成する装置であって、ユーザ発話及び各ユーザ発話に応じて推定されたタスクを時系列に含む対話ログを取得する対話ログ取得部１１と、対話ログにおいて一のタスクの実行のために時系列に連続してユーザにより発せられた複数のユーザ発話からなる言い換え区間を各ユーザ発話の特徴に基づいて抽出する抽出部１２と、言い換え区間内の最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを正解タスクとする推定部１４と、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話及び正解タスクをそれぞれ入力特徴量及び正解ラベルとする学習データを生成する生成部１５と、を備える。【選択図】図１
2020184017.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによる発話であるユーザ発話に基づいて、実行すべきタスクを推定するタスク推定モデルの学習のための学習データを生成する学習データ生成装置であって、
前記ユーザ発話及び各ユーザ発話に応じて推定されたタスクを時系列に含む対話ログを取得する対話ログ取得部と、
前記対話ログにおいて、一のタスクの実行のために時系列に連続してユーザにより発せられた複数の前記ユーザ発話からなる言い換え区間を、前記対話ログに含まれる各ユーザ発話の特徴に基づいて抽出する抽出部と、
前記言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定する推定部と、
前記言い換え区間に含まれる各ユーザ発話及び当該言い換え区間に対応する正解タスクをそれぞれ、入力特徴量及び正解ラベルとする学習データを生成する生成部と、
前記学習データを出力する出力部と、
を備える学習データ生成装置。
【請求項２】
前記抽出部は、日時、前記ユーザを識別するユーザＩＤ、推定されたタスク及び前記ユーザ発話の内容のうちの少なくとも一つを含む前記ユーザ発話の特徴に基づいて、前記言い換え区間を抽出する、
請求項１に記載の学習データ生成装置。
【請求項３】
前記抽出部は、一のユーザ発話の特徴として、時系列において当該一のユーザ発話の前に発せられた所定数のユーザ発話、及び、時系列において当該一のユーザ発話の後に発せられた所定数のユーザ発話のうちの少なくとも一つのユーザ発話の、日時、該ユーザを識別するユーザＩＤ、推定されたタスク及び該ユーザ発話の内容のうちの少なくとも一つを含めて、前記言い換え区間を抽出する、
請求項２に記載の学習データ生成装置。
【請求項４】
前記抽出部は、前記ユーザ発話の特徴を入力として、前記言い換え区間に含まれるユーザ発話であるか否かを示す区間ラベルを推定する、機械学習により構築された言い換え区間推定モデルを用いて、各ユーザ発話の特徴に基づいて、前記言い換え区間を抽出する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の学習データ生成装置。
【請求項５】
前記言い換え区間に含まれるユーザ発話に関連付けられたユーザにより使用されたアプリケーションの操作履歴であって、前記言い換え区間に対応する時間帯に使用されたアプリケーションの操作履歴を少なくとも含むアプリケーションログ情報を取得するアプリケーションログ取得部、を更に備え、
前記推定部は、前記アプリケーションログ情報において、前記最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に所定の操作履歴が存在する場合に、前記最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の学習データ生成装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記アプリケーションログ情報において、前記最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に所定の操作履歴が存在しない場合に、当該言い換え区間に対応する正解タスクが不明である旨の情報を出力し、
前記生成部は、当該言い換え区間に含まれる各ユーザ発話を入力特徴量とする学習データの生成を実施しない、
請求項５に記載の学習データ生成装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記言い換え区間内の時系列において前記最後のユーザ発話に対して実行されたタスクであって、且つ、当該言い換え区間内における前記最後のユーザ発話とは異なる他のユーザ発話に対して実行された他のタスクのいずれとも異なるタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定する、
請求項１〜６のいずれか一項に記載の学習データ生成装置。
【請求項８】
前記生成部により生成された前記学習データを用いて、前記タスク推定モデルの機械学習を実施するモデル学習部、
をさらに備える請求項１〜７のいずれか一項に記載の学習データ生成装置。
【請求項９】
コンピュータを、ユーザによる発話であるユーザ発話に基づいて実行すべきタスクを推定するタスク推定モデルの学習のための学習データを生成する学習データ生成装置として機能させるための学習データ生成プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記ユーザ発話及び各ユーザ発話に応じて推定されたタスクを時系列に含む対話ログを取得する対話ログ取得機能と、
前記対話ログにおいて、一のタスクの実行のために時系列に連続してユーザにより発せられた複数の前記ユーザ発話からなる言い換え区間を、前記対話ログに含まれる各ユーザ発話の特徴に基づいて抽出する抽出機能と、
前記言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定する推定機能と、
前記言い換え区間に含まれる各ユーザ発話及び当該言い換え区間に対応する正解タスクをそれぞれ、入力特徴量及び正解ラベルとする学習データを生成する生成機能と、
前記学習データを出力する出力機能と、
を実現させる学習データ生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習データ生成装置及び学習データ生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザによる発話を受け付けて、その意味を解釈して、解釈結果に応じて、例えばアプリケーションの起動、検索の実行等のタスクを実行する対話システムが知られている。ユーザ発話の意味の解釈には、機械学習により構築されたモデルが用いられる。ユーザ発話の意味を解釈するモデルの構築のために、発話文のテキストデータと発話文の意味情報とを関連付けた意味訓練データを取得し、意味訓練データを用いた学習によりモデルを生成する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−２２８２７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の対話システムにおいて、ユーザ発話の解釈の精度が十分ではなく、ユーザが所望するタスクが実行されないことがあった。ユーザは、自らの発話により所望のタスクが実行されない場合には、表現を変えて発話を繰り返すこととなり、タスクを実行させるための手間が嵩んでいた。
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、より好適な学習データによりユーザ発話の意図を解釈するためのモデルの学習を行うことにより、ユーザ発話の意図の解釈の精度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る学習データ生成装置は、ユーザによる発話であるユーザ発話に基づいて、実行すべきタスクを推定するタスク推定モデルの学習のための学習データを生成する学習データ生成装置であって、ユーザ発話及び各ユーザ発話に応じて推定されたタスクを時系列に含む対話ログを取得する対話ログ取得部と、対話ログにおいて、一のタスクの実行のために時系列に連続してユーザにより発せられた複数のユーザ発話からなる言い換え区間を、対話ログに含まれる各ユーザ発話の特徴に基づいて抽出する抽出部と、言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定する推定部と、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話及び当該言い換え区間に対応する正解タスクをそれぞれ、入力特徴量及び正解ラベルとする学習データを生成する生成部と、学習データを出力する出力部と、を備える。
【０００７】
上記の形態によれば、一のタスクの実行のためにユーザにより発せられた複数のユーザ発話が、言い換え区間として抽出され、抽出された言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に対して推定されたタスクに基づいて、当該言い換え区間に対応する正解タスクが推定され、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に正解タスクが関連付けられてなる学習データが生成される。このように生成された学習データによりタスク推定モデルの学習が行われることにより、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に対して、適切なタスクが実行される可能性が高くなる。従って、ユーザ発話の意図の解釈の精度が向上する。
【発明の効果】
【０００８】
より好適な学習データによりユーザ発話の意図を解釈するためのモデルの学習を行うことにより、ユーザ発話の意図の解釈の精度の向上を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態の学習データ生成装置を含む対話システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図２】学習データ生成装置のハードブロック図である。
【図３】取得されたユーザ発話に対して実行されたタスクの例を模式的に示す図である。
【図４】対話ログの構成及び記憶されているデータの例を示す図である。
【図５】図５（ａ）は、言い換え区間の抽出のためにユーザ発話の区間ラベルを推定する言い換え区間推定モデルの学習処理を模式的に示す図である。図５（ｂ）は、言い換え区間推定モデルによるユーザ発話に対する区間ラベルの推定の例を模式的に示す図である。
【図６】各ユーザ発話に対して推定された区間ラベル及び抽出された言い換え区間の例を示す図である。
【図７】正解ラベルの推定の例を示す図である。
【図８】学習データ生成装置における学習データ生成処理の内容を示すフローチャートである。
【図９】タスク推定モデルの生成処理の内容を示すフローチャートである。
【図１０】学習データ生成プログラムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明に係る学習データ生成装置の実施形態について図面を参照して説明する。なお、可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００１１】
図１は、本実施形態に係る学習データ生成装置１０を含む対話システム１の機能的構成を示す図である。対話システム１は、音声からなるシステム発話を出力することによりユーザとの対話を行うシステムである。図１に示すように、対話システム１は、学習データ生成装置１０、対話ログ記憶部２０、アプリケーションログ記憶部３０、学習データ記憶部４０、モデル記憶部５０並びに対話装置６０を含む。対話システム１は、１つの装置として構成されてもよいし、各機能部及び各記憶部が複数の装置に分散されて構成されてもよい。
【００１２】
学習データ生成装置１０は、ユーザによる発話であるユーザ発話に基づいて、実行すべきタスクを推定するタスク推定モデルの学習のための学習データを生成する装置である。学習データ生成装置１０は、機能的には、対話ログ取得部１１、抽出部１２、アプリケーションログ取得部１３、推定部１４、生成部１５及び出力部１６を含む。学習データ生成装置１０は、モデル学習部１７を更に含んでもよい。また、学習データ生成装置１０の各機能部１１〜１７は、各記憶部２０，３０，４０，５０にアクセス可能に構成されている。
【００１３】
なお、図１に示したブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【００１４】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting  unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００１５】
例えば、本発明の一実施の形態における学習データ生成装置１０は、コンピュータとして機能してもよい。図２は、本実施形態に係る学習データ生成装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。学習データ生成装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００１６】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。学習データ生成装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００１７】
学習データ生成装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００１８】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。例えば、図１に示した各機能部１１〜１７などは、プロセッサ１００１で実現されてもよい。
【００１９】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、対話システム１及び学習データ生成装置１０の各機能部１１〜１７は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００２０】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る学習データ生成方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００２１】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００２２】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【００２３】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００２４】
また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００２５】
また、学習データ生成装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００２６】
まず、対話システム１及び学習データ生成装置１０の各機能部の説明に先立って、本実施形態の学習データ生成装置１０により解決される課題について説明する。図３は、取得されたユーザ発話に対して実行されたタスクの例を模式的に示す図である。
【００２７】
本実施形態の対話システム１は、ユーザによる発話を受け付けて、その意味を解釈して、解釈結果に応じて、例えばアプリケーションの起動及び検索の実行等のタスクを実行するシステムであることができる。このようなシステムでは、ユーザ発話の意味の解釈には、例えば、機械学習により構築されたモデルが用いられる。このシステムにおいて、モデルによるユーザ発話の解釈の精度が十分ではない場合に、ユーザが所望するタスクが実行されないことがあった。
【００２８】
図３に示す例では、まず、「削除した写真を戻したい」という内容のユーザ発話ｕｓ１が取得されると、その意味の解釈結果に基づいて、システムは、タスクｔ０１を実行する。タスクｔ０１は、「アルバムを開きます」という応答発話を発すると共に、アルバムを開くタスクである。しかしながら、タスクｔ０１は、ユーザが所望するタスクではないので、ユーザは、所望のタスクの実行のために、ユーザ発話ｕｓ１とは表現を変えて、「削除した写真を復元したい」という内容のユーザ発話ｕｓ２を発する。
【００２９】
ユーザ発話ｕｓ２が取得されると、その意味の解釈結果に基づいて、システムは、タスクｔ０２を実行する。タスクｔ０２は、「アルバムを開きます」という応答発話を発すると共に、アルバムを開くタスクである。しかしながら、タスクｔ０２も、タスクｔ０１と同様にユーザが所望するタスクではないので、ユーザは、所望のタスクの実行のために、再び発話内容を変えて、「削除した写真を戻せますか」という内容のユーザ発話ｕｓ３を発する。
【００３０】
ユーザ発話ｕｓ３が取得されると、その意味の解釈結果に基づいて、システムは、タスクｔ０３を実行する。タスクｔ０３は、「ネットで検索します」という応答発話を発すると共に、インターネットの検索を実行するタスクである。このタスクは、ユーザが所望するタスクであるので、ユーザは、検索の結果をシステムから得ることができる。
【００３１】
この例のように、ユーザは、自らの発話により所望のタスクが実行されない場合には、表現を変えて発話を繰り返すこととなり、タスクを実行させるための手間が嵩んでいた。本実施形態の学習データ生成装置１０は、より好適な学習データによりユーザ発話の意図を解釈するためのモデルの学習を行うことにより、ユーザ発話の意図の解釈の精度の向上を図ることを目的とする。
【００３２】
次に、学習データ生成装置１０の各機能部について説明する。対話ログ取得部１１は、ユーザ発話及び各ユーザ発話に応じて推定されたタスクを時系列に含む対話ログを取得する。具体的には、対話ログ取得部１１は、対話ログ記憶部２０に記憶されている対話ログを取得する。対話ログ記憶部２０は、対話ログを記憶している記憶手段である。
【００３３】
図４は、対話ログの構成及び記憶されているデータの例を示す図である。図４に示すように、対話ログは、各対話ログ識別するＩＤに関連付けて、日時情報、ユーザＩＤ、タスクＩＤ及びユーザ発話を含む。例えば、ＩＤ「１」の対話ログは、ユーザＩＤ「Ｕ０１」により識別されるユーザによる「７時にアラーム」という内容のユーザ発話が、日時「２０１８／１１／２０  ３：４０：００」に取得されたこと、及び、タスクＩＤ「Ｔ０１」のタスクが実行されたことを示す。
【００３４】
抽出部１２は、対話ログ取得部１１により取得された対話ログから、言い換え区間を抽出する。言い換え区間は、時系列の対話ログにおいて、一のタスクの実行のために時系列に連続してユーザにより発せられた複数のユーザ発話からなる。抽出部１２は、対話ログに含まれる各ユーザ発話の特徴に基づいて言い換え区間を抽出する。
【００３５】
具体的には、抽出部１２は、日時、ユーザを識別するユーザＩＤ、推定されたタスク及びユーザ発話の内容のうちの少なくとも一つを含むユーザ発話の特徴に基づいて、言い換え区間を抽出する。
【００３６】
例えば、抽出部１２は、日時情報に基づいて、各対話ログの時間的な近さにより対話ログをクラスタリングし、クラスタ化された対話ログのまとまりのうちの一つを、言い換え区間として抽出してもよい。
【００３７】
また、抽出部１２は、各対話ログのユーザ発話の内容を周知の所定手法によりベクトル化し、そのベクトル間の距離の近さに基づいて対話ログをクラスタリングし、クラスタ化された対話ログのまとまりのうちの一つを、言い換え区間として抽出してもよい。
【００３８】
また、抽出部１２は、各対話ログにおけるタスクを周知の所定手法によりベクトル化し、そのベクトル間の距離の近さに基づいて対話ログをクラスタリングし、クラスタ化された対話ログのまとまりのうちの一つを、言い換え区間として抽出してもよい。
【００３９】
抽出部１２は、機械学習により構築された言い換え区間推定モデルを用いて、各ユーザ発話の特徴に基づいて、言い換え区間を抽出してもよい。言い換え区間推定モデルは、ユーザ発話の特徴を入力として、当該ユーザ発話が言い換え区間に含まれるユーザ発話であるか否かを示す区間ラベルを推定するモデルである。
【００４０】
言い換え区間推定モデルの構築について説明する。図５（ａ）は、言い換え区間の抽出のためにユーザ発話の区間ラベルを推定する言い換え区間推定モデルの学習処理を模式的に示す図である。まず、言い換え区間推定モデルの学習のために、ユーザ発話の各種の特徴と区間ラベルとを対応付けてなる学習データを取得する。図５（ａ）に示されるように、ユーザ発話の特徴ｆｕは、ユーザ発話の種々の特徴をベクトル化した情報であって、例えば、ユーザ発話が取得された日時、ユーザを識別するユーザＩＤ、当該ユーザ発話の取得に応じて判定及び実行されたタスク、及びユーザ発話の内容等の素性を含む。区間ラベルｌｂ０は、例えば、以下の３種類のラベルを含み、これらのラベルのうちのいずれか一つのラベルが、人手により各ユーザ発話に関連付けられる。
Ｂ−ＴＡＳＫ：言い換え区間の開始
Ｉ−ＴＡＳＫ：言い換え区間の継続
ＥＸ−ＴＡＳＫ：時系列において言い換え区間内に含まれるが、当該言い換え区間から除外すべきユーザ発話
【００４１】
抽出部１２は、ユーザ発話の特徴ｆｕ及び区間ラベルｌｂ０を関連付けて成る学習データを未学習または学習中の言い換え区間推定モデルｍｄ０に入力し、機械学習を実施することにより、学習済みの言い換え区間推定モデルを得る。機械学習及び機械学習による言い換え区間推定モデルの構築には、ＣＲＦ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｉｅｌｄ）及びＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の種々の機械学習の手法を適用することが可能であり、その適用手法は限定されない。
【００４２】
図５（ｂ）は、言い換え区間推定モデルによるユーザ発話に対する区間ラベルの推定の例を模式的に示す図である。図５（ｂ）に示されるように、抽出部１２は、対話ログに含まれる各ユーザ発話の特徴をベクトル化してモデルに入力するための入力特徴量（素性）ｓｌ１を生成し、入力特徴量ｓｌ１を学習済みの言い換え区間推定モデルｍｄ１に入力し、言い換え区間推定モデルｍｄ１によるラベルの推定結果ｌｂ１を取得する。
【００４３】
図６は、各ユーザ発話に対して推定された区間ラベル及び抽出された言い換え区間の例を示す図である。図６に示すように、抽出部１２は、対話ログのユーザ発話ごとに、区間推定モデルにより推定されたラベルを関連付ける。例えば、抽出部１２は、ＩＤ「２」のユーザ発話「削除した写真を戻したい」に対して、区間推定モデルにより推定された区間ラベル「Ｂ−ＴＡＳＫ」を関連付ける。
【００４４】
抽出部１２は、各ユーザ発話に区間ラベルが関連付けられた対話ログから、時系列において、区間ラベル「Ｂ−ＴＡＳＫ」が関連付けられたユーザ発話から、次の「Ｂ−ＴＡＳＫ」が関連付けられたユーザ発話の直前のユーザ発話までの一連の区間を、一の言い換え区間ｐｓとして抽出する。なお、抽出部１２は、一連の区間の中に、区間ラベル「ＥＸ−ＴＡＳＫ」が関連付けられたユーザ発話ｓｌｘが含まれる場合には、それを除外する。
【００４５】
なお、抽出部１２は、対話ログにおけるユーザ発話の文脈情報を、当該ユーザ発話の特徴に含めて、言い換え区間を抽出してもよい。具体的には、抽出部１２は、一のユーザ発話の特徴として、時系列において当該一のユーザ発話の前に発せられた所定数のユーザ発話、及び、時系列において当該一のユーザ発話の後に発せられた所定数のユーザ発話のうちの少なくとも一つのユーザ発話の特徴を含めてもよい。なお、ユーザ発話の特徴は、前述のとおり、日時、当該ユーザを識別するユーザＩＤ、推定されたタスク及び該ユーザ発話の内容のうちの少なくとも一つを含む。
【００４６】
ユーザ発話の特徴に文脈情報を含めることについて、図４を再び参照して説明する。例えば、時系列における順方向に３つのユーザ発話の特徴を文脈情報としてユーザ発話の特徴に含めることとする場合には、抽出部１２は、ＩＤ「４」のユーザ発話の入力特徴量を対話ログから抽出するに際して、ＩＤ「４」のユーザ発話の特徴に加えて、ＩＤ「１」〜「３」のユーザ発話の特徴を含めてベクトル化して、ＩＤ「４」のユーザ発話の入力特徴量を生成する。
【００４７】
また、例えば、時系列における逆方向に３つのユーザ発話の特徴を文脈情報としてユーザ発話の特徴に含めることとする場合には、抽出部１２は、ＩＤ「４」のユーザ発話の特徴に加えて、ＩＤ「５」〜「７」のユーザ発話の特徴を含めてベクトル化して、ＩＤ「４」のユーザ発話の入力特徴量を生成する。
【００４８】
アプリケーションログ取得部１３は、言い換え区間に含まれるユーザ発話に関連付けられたユーザにより使用されたアプリケーションの操作履歴を含むアプリケーションログ情報を取得する。具体的には、アプリケーションログ情報は、例えば、ユーザの端末において使用されたアプリケーションの操作履歴を含む。対話システム１は、ユーザの端末等から操作履歴を取得し、取得した操作履歴をアプリケーションログ情報として、アプリケーションログ記憶部３０に記憶させる。アプリケーションログ記憶部３０は、アプリケーションログ情報を記憶している記憶手段である。
【００４９】
また、アプリケーションログ取得部１３は、後述される正解タスクの推定のために、言い換え区間に対応する時間帯に使用されたアプリケーションの操作履歴を少なくとも含むアプリケーションログ情報を取得する。
【００５０】
推定部１４は、言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して推定されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定する。図７は、正解ラベルの推定の例を示す図である。図７には、抽出部１２により抽出された言い換え区間ｐｓ及びアプリケーションログ取得部１３により取得されたアプリケーションログ情報ＡＬが示されている。
【００５１】
推定部１４は、言い換え区間ｐｓを参照して、言い換え区間内の最後のユーザ発話ｓｌ２に対して推定されたタスク「Ｔ１７」を、言い換え区間ｐｓに対する正解タスクとして推定する。時系列のユーザ発話からなる言い換え区間は、所望のタスクが実行されないために繰り替えされたユーザ発話が、区間内の最後のユーザ発話を以てユーザ発話の繰り返しが止められたことを表す。従って、最後のユーザ発話に対して、ユーザの所望のタスクが実行された可能性が高いので、推定部１４は、言い換え区間内の最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを正解タスクとして推定する。
【００５２】
また、時系列の言い換え区間の各ユーザ発話に対して実行された複数のタスクのうち、一つだけ他のタスクと異なるタスクは、ユーザが所望するタスクである可能性が高いことに鑑みて、推定部１４は、言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して推定されたタスクであって、且つ、当該言い換え区間内における最後のユーザ発話とは異なる他のユーザ発話に対して推定された他のタスクのいずれとも異なるタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定してもよい。具体的には、推定部１４は、言い換え区間ｐｓを参照して、言い換え区間内の最後のユーザ発話ｓｌ２に対して実行されたタスクであって、当該言い換え区間内の他のユーザ発話に対して実行されたタスク「Ｔ１６］とは異なるタスク「Ｔ１７」を、正解タスクとして推定する。
【００５３】
また、推定部１４は、アプリケーションログ情報において、言い換え区間内における最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に、所定の操作履歴が存在する場合に、最後の発話に対して実行されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定してもよい。
【００５４】
所望のタスクが実行された場合には、その実行に応じて、ユーザにより特定の操作（例えば、当該タスクに関するボタン操作等）が行われる可能性が高い。その特定の操作を、所定の操作として規定することにより、推定部１４は、アプリケーションログ情報における所定の操作の履歴と、時間的に対応するタスクを、ユーザが所望する正解タスクとして推定できる。
【００５５】
具体的には、推定部１４は、最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の、例えば５秒以内に、所定の操作の履歴が存在する場合に、最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを正解タスクとして推定できる。時間的に対応するタスクの判定のための所定時間は、５秒には限定されず、設計的にいかなる時間に設定されてもよいが、例えば、数秒から１０秒程度に設定される。
【００５６】
図７に示す例では、最後のユーザ発話ｓｌ２に関連付けられた日時「２０１８／１１／２０  １２：５１：０６」以後の所定の時間（例えば５秒）以内である「２０１８／１１／２０  １２：５１：０８」に、所定の操作「ボタン操作」がされたことを示す操作履歴ａｌ２が存在するので、推定部１４は、ユーザ発話ｓｌ２に対して実行されたタスク「Ｔ１７」を正解タスクとして推定する。
【００５７】
なお、推定部１４は、アプリケーションログ情報において、言い換え区間内における最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に所定の操作履歴が存在しない場合に、当該言い換え区間に対応する正解タスクが不明である旨の情報を出力してもよい。即ち、推定部１４は、アプリケーションログ情報において、最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に所定の操作履歴が存在する場合にのみ、正解タスクの推定を実施することとしてもよい。これにより、正解タスクの推定の精度が担保される。
【００５８】
生成部１５は、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話及び当該言い換え区間に対応する正解タスクをそれぞれ、入力特徴量及び正解ラベルとする学習データを生成する。図７に示される言い換え区間の抽出及び正解タスクの推定の例によれば、生成部１５は、以下に示すような、ユーザ発話とタスクとの対からなる、タスク推定モデルの学習のための学習データを４つ生成する。
・ユーザ発話「削除した写真を戻したい」−タスク「Ｔ１７」
・ユーザ発話「削除した写真を復元できますか」−タスク「Ｔ１７」
・ユーザ発話「削除した写真を復元したい」−タスク「Ｔ１７」
・ユーザ発話「アルバムから消した写真は戻せますか」−タスク「Ｔ１７」
【００５９】
なお、生成部１５は、ある言い換え区間に対応する正解タスクの推定が推定部１４により実施されなかった場合には、当該言い換え区間に含まれる各ユーザ発話を入力特徴量とする学習データの生成を実施しない。
【００６０】
出力部１６は、生成部１５により生成された学習データを出力する。具体的には、出力部１６は、学習データを学習データ記憶部４０に記憶させる。学習データ記憶部４０は、学習データを記憶している記憶手段である。学習データ記憶部４０に記憶された学習データは、タスク推定モデルの学習に供される。
【００６１】
モデル学習部１７は、生成部１５により生成された学習データを用いて、タスク推定モデルの機械学習を実施する。タスク推定モデルは、前述のとおり、ユーザ発話に基づいて、その意味を解釈して、実行するタスクを推定するモデルである。機械学習及び機械学習によるタスク推定モデルの構築には、種々の周知の機械学習の手法を適用することが可能であり、その適用手法は限定されない。
【００６２】
本実施形態では、モデル学習部１７は、学習データ記憶部４０に記憶された学習データを用いて機械学習を実施する。モデル学習部１７は、学習済みのタスク推定モデルをモデル記憶部５０に記憶させる。モデル記憶部５０は、タスク推定モデルを記憶させるための記憶手段である。
【００６３】
次に、対話装置６０の機能部を説明する。対話装置６０は、ユーザ発話に応じて、発話による応答を含むタスクを実行する装置である。対話装置６０が構成される装置は限定されないが、ユーザの端末及びユーザの端末と通信可能に構成されたサーバに構成されてもよい。タスクは、前述のとおり、例えば、アプリケーションの起動、検索の実行等の処理を含む。対話装置６０は、機能的には、発話取得部６１、タスク推定部６２及びタスク実行部６３を備える。
【００６４】
発話取得部６１は、ユーザ発話を取得する。具体的には、発話取得部６１は、ユーザの端末により取得されたユーザ発話を取得する。
【００６５】
タスク推定部６２は、モデル記憶部５０に記憶されたタスク推定モデルを用いて、発話取得部６１により取得されたユーザ発話に応じたタスクを推定する。具体的には、タスク推定部６２は、ユーザ発話に基づいて、当該ユーザ発話の特徴を表すベクトルを生成し、生成したベクトルをタスク推定モデルに入力する。そして、タスク推定部６２は、入力したベクトルに応じて推定されたタスク（タスクを識別する情報。例えばタスクＩＤ等）を取得する。
【００６６】
タスク実行部６３は、タスク推定部６２より推定されたタスクを実行する。
【００６７】
なお、本実施形態において、機械学習により構築されるタスク推定モデル及び区間推定モデルは、ニューラルネットワークを含むモデルであることができる。これらのモデルは、コンピュータにより読み込まれ又は参照され、コンピュータに所定の処理を実行させ及びコンピュータに所定の機能を実現させるプログラムとして捉えることができる。
【００６８】
即ち、本実施形態の学習済みのタスク推定モデル及び区間推定モデルは、ＣＰＵ及びメモリを備えるコンピュータにおいて用いられる。具体的には、コンピュータのＣＰＵが、メモリに記憶された学習済みのタスク推定モデル及び区間推定モデルからの指令に従って、ニューラルネットワークの入力層に入力された入力データに対し、各層に対応する学習済みの重み付け係数と応答関数等に基づく演算を行い、出力層から結果（ラベルまたはタスクの尤度）を出力するよう動作する。
【００６９】
タスク推定モデル及び区間推定モデルに含まれるニューラルネットワークは、例えば、フィードフォワードニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク等であってもよく、用いられるニューラルネットワークの種類及び学習手法は限定されない。
【００７０】
次に、図８及び図９を参照して、学習データ生成装置１０における学習データ生成方法の処理内容を説明する。図８は、学習データ生成装置１０における学習データ生成処理の内容を示すフローチャートである。図９は、タスク推定モデルの生成処理の内容を示すフローチャートである。
【００７１】
ステップＳ１において、対話ログ取得部１１は、ユーザ発話及び各ユーザ発話に応じて推定されたタスクを時系列に含む対話ログを取得する。ステップＳ２において、抽出部１２は、対話ログ取得部１１により取得された対話ログから、言い換え区間を抽出する。
【００７２】
ステップＳ３において、推定部１４は、言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して推定されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定する。また、推定部１４は、言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して推定されたタスクであって、且つ、当該言い換え区間内における最後のユーザ発話とは異なる他のユーザ発話に対して推定された他のタスクのいずれとも異なるタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定してもよい。さらに、推定部１４は、アプリケーションログ情報において、言い換え区間内における最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に、所定の操作履歴が存在する場合に、最後の発話に対して実行されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定してもよい。
【００７３】
ステップＳ４において、生成部１５は、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話及び当該言い換え区間に対応する正解タスクをそれぞれ、入力特徴量及び正解ラベルとする学習データを生成する。
【００７４】
ステップＳ５において、出力部１６は、生成部１５により生成された学習データを出力する。
【００７５】
図９は、タスク推定モデルの生成処理の内容を示すフローチャートである。ステップＳ１１において、モデル学習部１７は、例えば学習データ記憶部４０を取得する。続いて、ステップＳ１２において、モデル学習部１７は、学習データを用いてタスク推定モデルの機械学習を実施する。
【００７６】
ステップＳ１３において、モデル学習部１７は、学習済みのタスク推定モデルを出力する。具体的には、モデル学習部１７は、タスク推定モデルをモデル記憶部５０に記憶させる。
【００７７】
次に、コンピュータを、本実施形態の学習データ生成装置１０として機能させるための学習データ生成プログラムについて説明する。図１０は、学習データ生成プログラムＰ１の構成を示す図である。
【００７８】
学習データ生成プログラムＰ１は、学習データ生成装置１０における学習データ生成処理を統括的に制御するメインモジュールｍ１０、対話ログ取得モジュールｍ１１、抽出モジュールｍ１２、アプリケーションログ取得モジュールｍ１３、推定モジュールｍ１４、生成モジュールｍ１５、出力モジュールｍ１６及びモデル学習モジュールｍ１７を備えて構成される。そして、各モジュールｍ１１〜ｍ１７により、学習データ生成装置１０における対話ログ取得部１１、抽出部１２、アプリケーションログ取得部１３、推定部１４、生成部１５、出力部１６及びモデル学習部１７のための各機能が実現される。なお、学習データ生成プログラムＰ１は、通信回線等の伝送媒体を介して伝送される態様であってもよいし、図１１に示されるように、記録媒体Ｍ１に記憶される態様であってもよい。
【００７９】
以上説明した本実施形態の学習データ生成装置１０、学習データ生成方法及び学習データ生成プログラムＰ１では、一のタスクの実行のためにユーザにより発せられた複数のユーザ発話が、言い換え区間をして抽出され、抽出された言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に対して推定されたタスクに基づいて、当該言い換え区間に対応する正解タスクが推定され、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に正解タスクが関連付けられてなる学習データが生成される。このように生成された学習データによりタスク推定モデルの学習が行われることにより、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に対して、適切なタスクが実行される可能性が高くなる。従って、ユーザ発話の意図の解釈の精度が向上する。
【００８０】
また、別の形態に係る学習データ生成装置では、抽出部は、日時、ユーザを識別するユーザＩＤ、推定されたタスク及びユーザ発話の内容のうちの少なくとも一つを含むユーザ発話の特徴に基づいて、言い換え区間を抽出することとしてもよい。
【００８１】
上記形態によれば、ユーザ発話の特徴が適切に表された素性に基づいて、言い換え区間の抽出が適切に行われる。
【００８２】
また、別の形態に係る学習データ生成装置では、抽出部は、一のユーザ発話の特徴として、時系列において当該一のユーザ発話の前に発せられた所定数のユーザ発話、及び、時系列において当該一のユーザ発話の後に発せられた所定数のユーザ発話のうちの少なくとも一つのユーザ発話の、日時、該ユーザを識別するユーザＩＤ、推定されたタスク及び該ユーザ発話の内容のうちの少なくとも一つを含めて、言い換え区間を抽出することとしてもよい。
【００８３】
上記形態によれば、言い換え区間の抽出のために参照される一のユーザ発話の特徴に、一のユーザ発話の前及び後のユーザ発話の特徴が加えられる。これにより、ユーザ発話の文脈に鑑みて言い換え区間の抽出が行われることとなるので、言い換え区間の抽出の精度が向上する。
【００８４】
また、別の形態に係る学習データ生成装置では、抽出部は、ユーザ発話の特徴を入力として、言い換え区間に含まれるユーザ発話であるか否かを示す区間ラベルを推定する、機械学習により構築された言い換え区間推定モデルを用いて、各ユーザ発話の特徴に基づいて、言い換え区間を抽出することとしてもよい。
【００８５】
上記形態によれば、機械学習により構築された、ユーザ発話ごとの区間ラベルを推定する区間推定モデルにより、言い換え区間の抽出が行われるので、言い換え区間の抽出の精度がより向上する。
【００８６】
また、別の形態に係る学習データ生成装置は、言い換え区間に含まれるユーザ発話に関連付けられたユーザにより使用されたアプリケーションの操作履歴であって、言い換え区間に対応する時間帯に使用されたアプリケーションの操作履歴を少なくとも含むアプリケーションログ情報を取得するアプリケーションログ取得部、を更に備え、推定部は、アプリケーションログ情報において、最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に、所定の操作履歴が存在する場合に、最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定することとしてもよい。
【００８７】
最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に所定の操作が行われた場合には、最後のユーザ発話に対して推定及び実行されたタスクが、ユーザが所望するタスクであった可能性が高い。上記形態によれば、そのようなタスクが正解タスクをして推定され、学習データに含められるので、タスク推定モデルの学習に好適な学習データの生成が可能となる。
【００８８】
また、別の形態に係る学習データ生成装置では、推定部は、アプリケーションログ情報において、最後のユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に所定の操作履歴が存在しない場合に、当該言い換え区間に対応する正解タスクが不明である旨の情報を出力し、生成部は、当該言い換え区間に含まれる各ユーザ発話を入力特徴量とする学習データの生成を実施しないこととしてもよい。
【００８９】
上記形態によれば、言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話であって、そのユーザ発話に関連付けられた日時以後の所定の時間内に所定の操作履歴が存在しない場合には、最後のユーザ発話に対して実行されたタスクは、ユーザが所望するタスクではない可能性が高いので、かかる場合に、当該言い換え区間に含まれる各ユーザ発話を入力特徴量とする学習データの生成を実施しないことにより、学習データの精度が担保されることとなる。
【００９０】
また、別の形態に係る学習データ生成装置では、推定部は、言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して実行されたタスクであって、且つ、当該言い換え区間内における最後のユーザ発話とは異なる他のユーザ発話に対して実行された他のタスクのいずれとも異なるタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定することとしてもよい。
【００９１】
上記形態によれば、言い換え区間内の最後のユーザ発話に対して推定されたタスクであって、且つ、言い換え区間内の他のユーザ発話に対して推定されたいずれのタスクとも異なるタスクは、ユーザが所望するタスクである可能性が高いことに鑑みて、そのようなタスクを正解タスクとして推定することにより、タスク推定モデルの学習に供するための学習データに含ませるべき適切な正解タスクを得ることができる。
【００９２】
また、別の形態に係る学習データ生成装置は、生成部により生成された学習データを用いて、タスク推定モデルの機械学習を実施するモデル学習部をさらに備えることとしてもよい。
【００９３】
上記形態によれば、ユーザ発話の意図の解釈の精度が向上されたタスク推定モデルが得られる。
【００９４】
また、本発明の一形態に係る学習データ生成プログラムは、コンピュータを、ユーザによる発話であるユーザ発話に基づいて実行すべきタスクを推定するタスク推定モデルの学習のための学習データを生成する学習データ生成装置として機能させるための学習データ生成プログラムであって、コンピュータに、ユーザ発話及び各ユーザ発話に応じて推定されたタスクを時系列に含む対話ログを取得する対話ログ取得機能と、対話ログにおいて、一のタスクの実行のために時系列に連続してユーザにより発せられた複数のユーザ発話からなる言い換え区間を、対話ログに含まれる各ユーザ発話の特徴に基づいて抽出する抽出機能と、言い換え区間内の時系列において最後のユーザ発話に対して実行されたタスクを、当該言い換え区間に対応する正解タスクとして推定する推定機能と、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話及び当該言い換え区間に対応する正解タスクをそれぞれ、入力特徴量及び正解ラベルとする学習データを生成する生成機能と、学習データを出力する出力機能と、を実現させる。
【００９５】
上記の形態によれば、一のタスクの実行のためにユーザにより発せられた複数のユーザ発話が、言い換え区間をして抽出され、抽出された言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に対して推定されたタスクに基づいて、当該言い換え区間に対応する正解タスクが推定され、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に正解タスクが関連付けられてなる学習データが生成される。このように生成された学習データによりタスク推定モデルの学習が行われることにより、言い換え区間に含まれる各ユーザ発話に対して、適切なタスクが実行される可能性が高くなる。従って、ユーザ発話の意図の解釈の精度が向上する。
【００９６】
以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００９７】
本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
【００９８】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００９９】
入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【０１００】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【０１０１】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【０１０２】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【０１０３】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【０１０４】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【０１０５】
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【０１０６】
なお、本開示において説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【０１０７】
本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【０１０８】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
【０１０９】
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking  up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【０１１０】
本開示で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【０１１１】
本明細書で「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した場合においては、その要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１および第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【０１１２】
「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【０１１３】
本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。
【０１１４】
本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【０１１５】
１…対話システム、１０…学習データ生成装置、１１…対話ログ取得部、１２…抽出部、１３…アプリケーションログ取得部、１４…推定部、１５…生成部、１６…出力部、１７…モデル学習部、２０…対話ログ記憶部、３０…アプリケーションログ記憶部、４０…学習データ記憶部、５０…モデル記憶部、６０…対話装置、６１…発話取得部、６２…タスク推定部、６３…タスク実行部、Ｍ１…記録媒体、ｍ１０…メインモジュール、ｍ１１…対話ログ取得モジュール、ｍ１２…抽出モジュール、ｍ１３…アプリケーションログ取得モジュール、ｍ１４…推定モジュール、ｍ１５…生成モジュール、ｍ１６…出力モジュール、ｍ１７…モデル学習モジュール、Ｐ１…学習データ生成プログラム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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