(57)【要約】【課題】本開示の発明は、記述情報を決定する方法、装置、電子デバイス、コンピュータ可読媒体およびコンピュータプログラムに関する。【解決手段】この方法は、受信されたクエリ情報の特徴表現を決定することを含む。この方法は、イベント要素ライブラリから特徴表現とマッチングし、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成可能な要素表現を決定することをさら含むことができる。また、この方法は、イベント要素ライブラリから、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定することをさらに含むことができる。本開示の技術的解決手段は、決定型作業の処理方式を正確かつ自動的に判定することができ、作業効率を大幅に向上させ、且つ業界内外のユーザに対してより価値の高い参照を提供することができる。【選択図】図３
2020135853.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記述情報を決定する方法であって、
受信されたクエリ情報の特徴表現を決定することと、
イベント要素ライブラリから、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定することと、
前記ナレッジベースからマッチングされた前記要素表現に対応するイベントの記述情報を取得することと、
取得された記述情報に基づいて、前記クエリ情報に対応する記述情報を決定することを含む記述情報を決定する方法。
【請求項２】
複数の履歴イベント及び前記複数の履歴イベントの記述情報に基づいて、前記ナレッジベースを生成することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ナレッジベースにおける前記複数の履歴イベントのうちの１つの履歴イベントの記述情報から前記１つの履歴イベントに関連する要素を抽出することと、
抽出された要素に基づいて、前記１つの履歴イベントに対応する要素表現を生成することと、
生成された要素表現に基づいて、前記イベント要素ライブラリを作成することとをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つの履歴イベントに関連する要素を抽出することは、
前記１つの履歴イベントの記述情報からキーワードを抽出することと、
前記キーワードに基づいて、前記１つの履歴イベントに関連する要素を決定することとを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
管理者からの補助注釈情報を受信することと、
前記補助注釈情報に基づいて前記１つの履歴イベントに関連する要素を更新することをさらに含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴表現を決定することは、
前記クエリ情報を受信することと、
前記クエリ情報から１組の特徴を抽出することと、
抽出された１組の特徴に基づいて、前記特徴表現を生成することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記イベント要素ライブラリから前記特徴表現にマッチングする要素表現を決定することは、
前記イベント要素ライブラリから前記特徴表現との類似度が所定の閾値を超える要素表現を決定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記クエリ情報は、ユーザのクエリ情報及びイベント記述テキストの少なくとも１つを含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
記述情報を決定する装置であって、
受信されたクエリ情報の特徴表現を決定するように構成される特徴表現決定モジュールと、
イベント要素ライブラリから、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定するように構成される要素表現決定モジュールと、
前記ナレッジベースからマッチングされた前記要素表現に対応するイベントの記述情報を取得するように構成される記述情報取得モジュールと、
取得された記述情報に基づいて、前記クエリ情報に対応する記述情報を決定するように構成される記述情報決定モジュールとを備える記述情報を決定する装置。
【請求項１０】
複数の履歴イベント及び前記複数の履歴イベントの記述情報に基づいて、前記ナレッジベースを生成するように構成されるナレッジベース生成モジュールをさらに備える請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記ナレッジベースにおける前記複数の履歴イベントのうちの１つの履歴イベントの記述情報から前記１つの履歴イベントに関連する要素を抽出するように構成される要素抽出モジュールと、
抽出された要素に基づいて、前記１つの履歴イベントに対応する要素表現を生成するように構成される要素表現生成モジュールと、
生成された要素表現に基づいて、前記イベント要素ライブラリを作成するように構成されるイベント要素ライブラリ作成モジュールとをさらに備える請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記要素抽出モジュールは、
前記１つの履歴イベントの記述情報からキーワードを抽出するように構成されるキーワード抽出モジュールと、
前記キーワードに基づいて、前記１つの履歴イベントに関連する要素を決定するように構成される要素決定モジュールとを備える請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
管理者からの補助注釈情報を受信するように構成される注釈情報受信モジュールと、
前記補助注釈情報に基づいて前記１つの履歴イベントに関連する要素を更新するように構成される要素更新モジュールとをさらに備える請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記特徴表現決定モジュールは、
前記クエリ情報を受信するように構成されるクエリ情報受信モジュールと、
前記クエリ情報から１組の特徴を抽出するように構成される特徴表現抽出モジュールと、
抽出された１組の特徴に基づいて、前記特徴表現を生成するように構成される特徴表現生成モジュールとを備える請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記要素表現決定モジュールは、前記イベント要素ライブラリから前記特徴表現との類似度が所定の閾値を超える要素表現を決定するようにさらに構成される請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
前記クエリ情報は、ユーザのクエリ情報及びイベント記述テキストの少なくとも１つを含む請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
１つ又は複数のプロセッサと、
１つまたは複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を備える電子デバイスであって、
前記１つまたは複数のプログラムを前記１つまたは複数のプロセッサに実行させることにより、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法を前記１つまたは複数のプロセッサに実現させる、電子デバイス。
【請求項１８】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムが実行されると、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法を実現させる、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施例は、主に情報処理分野に関し、より具体的には、記述情報を決定する方法、装置、電子デバイス及びコンピュータ可読記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの産業の日常的なワークフローには多くの決定型作業が存在する。このような作業は、様々な条件の組み合わせに基づいて、異なる戦略や方法を使用して作業を処理することを判定する必要がある。多くの類似する高再現性の作業は、関連する従事者の作業能力および時間を消費する。また、当業者ではない他のユーザが関連業界の知識を有しないため、該業界に関連する疑問を持つ場合、該疑問を解答する解答を容易且つ正確に取得することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本開示の例示的な実施例によれば、記述情報を決定する解決手段が提供される。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の第１態様では、受信されたクエリ情報の特徴表現を決定することを含む、記述情報を決定する方法が提供される。この方法は、イベント要素ライブラリから特徴表現とマッチングし、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成可能な要素表現を決定することをさら含むことができる。また、この方法は、イベント要素ライブラリから、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定することをさらに含むことができる。
【０００５】
本開示の第２態様では、受信されたクエリ情報の特徴表現を決定するように構成される特徴表現決定モジュールと、イベント要素ライブラリから、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定するように構成される要素表現決定モジュールと、ナレッジベースからマッチングされた要素表現に対応するイベントの記述情報を取得するように構成される記述情報取得モジュールと、取得された記述情報に基づいて、クエリ情報に対応する記述情報を決定するように構成される記述情報決定モジュールとを備える記述情報を決定する装置が提供される。
【０００６】
本開示の第３態様では、１つ又は複数のプロセッサと、１つまたは複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を備える電子デバイスであって、１つまたは複数のプログラムを１つまたは複数のプロセッサに実行させることにより、本開示の第１態様にかかる方法を１つまたは複数のプロセッサに実現させる、電子デバイスが提供される。
【０００７】
本開示の第４態様では、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読記憶媒体であって、このコンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、本開示の第１態様にかかる方法を実現させる、コンピュータ可読記憶媒体が提供される。
【０００８】
発明の概要に記載された内容は、本開示の実施例の主な又は重要な特徴を限定することを意図するものではなく、本開示の範囲を限定するものでもないことが理解されるべきである。本開示の他の特徴は、以下の説明により容易に理解されるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本開示の各実施例の上記および他の特徴、利点および態様は、添付の図面と共に以下の詳細な説明を参照することによって、より明確になる。図面において、同一又は類似の参照符号は同一又は類似の要素を示す。
【図１】本開示の様々な実施例が実現されうる例示的な環境を示す概略図である。
【図２】本開示のいくつかの実施例にかかるナレッジベースを示す概略図である。
【図３】本開示の実施例にかかる記述情報を決定するためのプロセスを示すフローチャートである。
【図４】本開示の実施例にかかるイベント要素ライブラリを作成するためのプロセスを示すフローチャートである。
【図５】本開示の実施例にかかる記述情報を決定するための装置を示す概略ブロック図である。
【図６】本開示の様々な実施例を実施可能なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示の実施例について図面を参照して詳細に説明する。本開示のいくつかの実施例が図面に示されているが、本開示は、様々な形態で実施することができ、本明細書で説明される実施形態に限定されると解釈されるべきではなく、むしろ、本開示をより完全に理解するために、これらの実施例が提供されることが理解されるべきである。本開示の図面及び実施例は、例示的なものに過ぎず、本開示の請求の範囲を限定するものではないことが理解されるべきである。
【００１１】
本開示の実施例の説明では、「含む」という用語およびそれに類似する用語は、開放性に含む、すなわち「含むが、これに限定されない」を意味すると理解されるべきである。「基づく」という用語は、「少なくとも部分的に基づく」を意味すると理解されるべきである。「一実施例」または「この実施例」という用語は、「少なくとも１つの実施例」を意味すると理解されるべきである。「第１」や「第２」などの用語は、異なるまたは同一のオブジェクトを指すことができる。以下、他の明確かつ暗示的な定義がさらに含まれることができる。
【００１２】
上述したように、質問応答メカニズムのようなものを有することにより、様々な条件の組合せに基づいて、どの戦略や方法を使用して決定型作業を処理するかを判定することができる情報処理方法が非常に望まれる。現在、類似する従来の方法が存在する。例えば、ユーザは該作業に係る「イベントカテゴリ」などの情報を手動で選択することにより、類似作業の範囲を明確にする必要がある。その後、通常、コンピュータは、類似作業のデータへの単純な統計に基づいて、１つ又は複数の処理方式の成功又は失敗の確率値を得る。このような方法は、該方法を実行するためにユーザが関連する知識を高度に蓄積している必要があるため、マンマシンインタラクション段階で正確なイベントカテゴリ又はクエリ範囲を選択することができ、それによりユーザの使用難度を向上させるので、制限がある。同時に、ユーザが迅速な自然言語対話を使用することができず、又はテキスト素材を直接提出することができないため、ユーザの行動が制限される。さらに、最も単純な数学的統計を用いて、同じクラスの問題に対する「成功」、「失敗」の確率判定を達成することは、ユーザの予測解析ニーズに対して、実際の参照価値ではなく、数学的な参照価値のみを有する。そのため、どのように正確且つ自動的に決定型作業の処理方式を判定するかは、現在で早急に解決しようとする問題である。
【００１３】
本開示の実施例によれば、記述情報を決定するための解決手段が提出される。この解決手段では、ある種類の作業の履歴テキスト及びデータに基づいてナレッジマップ形態のナレッジベースを予め生成し、且つ該ナレッジベースから対応する履歴テキストにおけるキーワードを引き出して、ベクトル化された条件情報の集合をイベント要素ライブラリとして生成することができる。ユーザが質問または対応するワークテキストを入力した後に、問題またはワークテキストからキーワードをキャプチャして、ベクトル化されたクエリ条件情報を生成することができる。該クエリ条件情報が上記イベント要素ライブラリにおける１つ又は複数の条件情報とマッチングし又は高い類似度を有する場合に、マッチングされた条件情報に基づいてナレッジベースにおける関連する作業テキストを発見することができ、さらにこれらのテキストに基づいてユーザがクエリした作業がどのように処理されるべきかを判定することができる。本開示の解決手段は、決定型作業の処理方式を正確かつ自動的に判定することができ、作業効率を大幅に向上させ、且つ業界内外のユーザに対してより価値の高い参照を提供することができる。
【００１４】
以下、本開示の実施例について図面を参照して具体的に説明する。図１は、本開示の様々な実施例が実現されうる例示的な環境１００を示す概略図である。図１に示すように、例示的な環境１００には、入力情報１２０と、コンピューティングデバイス１１０と、出力情報１３０とが含まれる。入力情報１２０は、例えば、ユーザによる質問、ある作業又はイベントの記述テキストなど、ユーザが入力したクエリ情報であってもよい。入力情報１２０には、例えば、イベントのテーマ、問題のタイプなど、条件とみなされる１つ又は複数の特徴が含まれてもよい。本開示の実施例は、テキスト情報に限定されず、テキストとして識別され得るオーディオ情報またはビデオ情報を含むことができることが理解されるべきである。コンピューティングデバイス１１０は、入力情報１２０を受信し、入力情報１２０に関連する処理スキームの出力情報１３０を生成することができる。また、出力情報１３０は、通常、入力情報１２０に強く関連する記述情報である。この記述情報は、入力情報１２０における問題の処理方式及び参照される履歴イベントを含むことができる。
【００１５】
図１において、入力情報１２０に基づいて出力情報１３０を生成することのキーポイントは、入力情報１２０のテーマを示すクエリ情報をコンピューティングデバイス１１０が管理する複数の参照情報とマッチングさせる必要があり、マッチングされた参照情報が見つけられると、該参照情報に対応する処理方式に基づいて、入力情報１２０における問題を解決するための処理方式を決定することができることである。上記複数の参照情報は、ナレッジベースからキャプチャされることができる。いくつかの実施例では、ナレッジベースは、インターネット上の大量のテキスト情報または関連機構の内部テキスト情報に基づいて、ナレッジマップの形態で作成されることができる。以下、ナレッジマップ形態のナレッジベースを詳細に説明する。
【００１６】
図２は、本開示のいくつかの実施例にかかるナレッジベース２００を示す概略図である。図２において、第１エンティティ２１０は、関連する記録テキストを含む作業またはイベントを表すことができる。図２に示すように、ナレッジベース２００は、第１エンティティ２１０に加えて、エンティティ２２０、２３０、２４０および２５０をさらに含む。例えば、エンティティ２２０は第１エンティティ２１０の作業依頼者を表し、エンティティ２３０は第１エンティティ２１０の作業者を表し、エンティティ２５０は第１エンティティ２１０の協同作業者（例えば、作業記録者）を表し、エンティティ２４０はエンティティ２３０及びエンティティ２５０の作業場所を表すことができる。
【００１７】
さらに、ナレッジベース２００は、各エンティティ間の関係を示すための複数の双方向矢印をさらに含む。図２において、破線の矢印は、図中のエンティティが他のエンティティと関連付けられている可能性があることを示す。ナレッジベース２００の作成が完了した後、コンピューティングデバイス１１０は、ナレッジベース２００から、第１エンティティ２１０に類似する複数のエンティティ内の記録テキストを引き出すことができる。各記録テキストに基づいて、１組のキーワードを抽出することができる。各記録テキストに対応する１組のキーワードは、上記１つの参照情報である。入力情報１２０のマークを示すクエリ情報とマッチングする参照情報が見つけられると、この参照情報に対応する記録テキストに基づいて入力情報１２０における問題を解決するための処理方式を決定することができる。以下、上記解決手段の原理をより明確に説明するために、出力情報１３０を決定するプロセスを、図３を参照してさらに詳細に説明する。
【００１８】
図３は、本開示のいくつかの実施例にかかる記述情報（すなわち、出力情報）１３０を決定するためのプロセス３００を示すフローチャートである。プロセス３００は、図１のコンピューティングデバイス１１０によって実施されることができ、このコンピューティングデバイス１１０は、サーバ側に配置される別個のデバイスとすることができる。説明を容易にするために、図１を参照してプロセス３００を説明する。
【００１９】
３１０において、コンピューティングデバイス１１０によって、受信されたクエリ情報（すなわち入力情報）１２０の特徴表現を決定する。いくつかの実施例では、まずユーザが入力したクエリ情報１２０を受信し、そして、クエリ情報１２０から１組の特徴を抽出し、さらに、抽出された１組の特徴に基づいて前記特徴表現を生成することができる。一例として、上述した複数の参照情報とマッチングするために、ユーザが入力した質問からキーワードＡ及びキーワードＢを抽出することができる。いくつかの実施例では、例えば、医療分野において、クエリ情報１２０は、任意のユーザの医学的問題または任意の患者の症状記述であってもよい。例えば、法律サービス分野において、クエリ情報１２０は、任意のユーザが提出する法的問題又は事件記述であってもよい。
【００２０】
より好ましくは、抽出された特徴をベクトル化することもできる。ベクトル化された特徴表現は、キーワードの形態ではなく、浮動小数点行列の形態である。したがって、上述した複数の参照情報とマッチングする際に、抽出された特徴と完全にマッチングする参照情報が見つけられなくても、抽出された特徴との類似度またはマッチング度が高い参照情報を見つけることができる。例えば、上述した法律サービス分野において、クエリ情報１２０は、「交通事故」および「ひき逃げ」に関する問題記述であってもよい。この場合、コンピューティングデバイスは、抽出された特徴である「交通事故」と「ひき逃げ」との組合せをベクトル化することができる。ベクトル化は、推奨や質問回答、関係予測などの上位層アプリケーションを強力にサポートすることができる。
【００２１】
３２０において、コンピューティングデバイス１１０によって、イベント要素ライブラリから、ナレッジベース２００に記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定する。一例として、コンピューティングデバイス１１０によって、イベント要素ライブラリから特徴表現との類似度が所定の閾値を超える要素表現を決定することができる。
【００２２】
いくつかの実施例では、ナレッジベース２００は、複数の履歴イベント、これら複数の履歴イベントの記述情報、および他の関連情報に基づいて予めに生成されることができる。ここで言及される「履歴イベント」は、上記「特定イベント」に相当せず、「特定イベント」は複数の「履歴イベント」の１つであってもよいことが理解されるべきである。ナレッジベース２００は、「履歴イベント」に基づいて生成されるものである一方、イベント要素ライブラリを構成する要素表現は、ナレッジベース２００における「履歴イベント」ではなく、「特定イベント」に基づいて生成されるものであるので、コンピューティングリソースが節約される。「履歴イベント」から「特定イベント」を選択する方式については、例えばクラスタリングなどの技術により実現することができる。上述したように、ナレッジベース２００には複数のエンティティが含まれることができ、あるエンティティ（図２の第１エンティティ２１０）が、関連する記録テキストを含むイベントを表すことができる。上記イベント要素ライブラリは、ナレッジベース２００における複数の履歴イベントに含まれる記録テキストを引き出すことによって作成されるものである。以下、図４を参照してイベント要素ライブラリを作成するプロセスを詳細に説明する。
【００２３】
図４は、本開示の実施例にかかるイベント要素ライブラリを作成するためのプロセス４００を示すフローチャートである。プロセス４００は、図１のコンピューティングデバイス１１０によって実施されることができ、このコンピューティングデバイス１１０は、サーバ側に配置される別個のデバイスとすることができる。説明を容易にするために、図１を参照してプロセス４００を説明する。
【００２４】
４１０において、コンピューティングデバイス１１０によって、上述したナレッジベース２００内の複数の履歴イベントのうちの１つの履歴イベントの記述情報から該イベントに関連する要素を抽出する。一例として、コンピューティングデバイス１１０は、ナレッジベース２００における複数のエンティティから複数の履歴イベント（イベントが特定のマークを有することができる、または、記述情報を有するエンティティをイベントと見なすことができる）を決定し、その後、決定されたイベントから対応する記述情報を引き出すことができる。さらに、コンピューティングデバイス１１０は、対応する記述情報からキーワードを抽出することができる。いくつかの実施例では、自然言語処理（ＮＬＰ）技術及び単語頻度（ＴＦＩＤＦ）統計技術の少なくとも１つを使用して、対応する記述情報からキーワードをそのイベントに関連する要素として抽出することができる。ナレッジベース２００内のすべてのエンティティの情報を処理することに比べて、イベントとしてのエンティティの記述情報のみを処理することにより、計算量を削減し、コンピューティングリソースを節約することができる。
【００２５】
いくつかの実施例では、例えば、上述した医療分野において、イベントは、ある患者の治療期間の少なくとも一部であってもよく、対応する記述情報は、治療期間の詳細を記録する症例記録であってもよい。コンピューティングデバイス１１０によって症例記録を引き出し、上記単語取得技術によって症状に関連する単語を１つまたは複数のキーワードとして決定することができる。例えば、上述した法律サービス分野では、イベントは、ある事件またはケースであってもよく、対応する記述情報は、その事件の詳細を記録する法的文書であってもよい。コンピューティングデバイス１１０によって、法適文書を引き出し、上記単語取得技術によって、訴因の各要素に関連する単語を１つ又は複数のキーワードとして決定することができる。
【００２６】
また、いくつかの実施例では、自然言語処理技術と単語頻度統計技術を用いて単語取得をすると同時に、関連業界専門家の手動入力によってキーワードを補助的に注釈することができる。したがって、コンピューティングデバイス１１０よって、管理者からの補助注釈情報を受信し、補助注釈情報に基づいてイベントに関連する要素を更新することもできる。一例として、コンピューティングデバイス１１０が自然言語処理技術及び単語頻度統計技術を用いて、対応する記述情報からキーワードＡ、キーワードＢ及びキーワードＣを抽出した場合、管理者は、キーワードＣが業界と関連性がないことを発見すると、その記述情報に対応するキーワードをキーワードＡ及びキーワードＢに更新することができる。他の例として、管理者が、対応する記述情報が他のキーワードＤとさらに関連性があることを発見するが、該単語の記述情報での出現頻度が小さいためコンピューティングデバイス１１０によってキーワードとして決定されないと、管理者は、その記述情報に対応するキーワードをキーワードＡ、キーワードＢ、キーワードＣ及びキーワードＤに更新することができる。上記３種類の単語取得技術によって、履歴イベントの記述テキストから該イベントに強く関連するキーワードを正確に抽出することができるが、単語取得技術が上記３種類に限定されない。
【００２７】
４２０において、抽出された要素に基づいて、上記イベントに対応する要素表現を生成する。一例として、上記のようにそのイベントに関連する要素が決定されると、要素をベクトル化することができる。例えば、上記決定プロセスを経た後に、第１イベントの要素はキーワードＡ、キーワードＢ及びキーワードＣであり、第２イベントの要素はキーワードＡ及びキーワードＢである。これらのキーワードのみをマッチングすると、第１イベントと第２イベントとが異なると判定することしかできない。これら２つのイベントの要素ベクトルを浮動小数点行列にベクトル化すれば、２つのイベントのマッチング結果が同一であるか又は異なるかを判定することができるだけではなく、２つのイベントの類似度を決定することができる。
【００２８】
４３０において、コンピューティングデバイス１１０は、生成された要素表現に基づいてイベント要素ライブラリを作成する。なお、該イベント要素ライブラリは、上記ナレッジベース２００における全部又は一部のイベントのベクトル化要素の集合である。ベクトル化ナレッジベース２００におけるすべてのエンティティと比べて、ナレッジベース２００からイベントに関連する記述テキストのキーワードのみを抽出し、ベクトル化操作を行うことにより、コンピューティングリソースを大幅に節約し、システムの作業効率を向上させることができる。
【００２９】
イベント要素ライブラリの作成プロセスを詳細に説明した後、図３に戻り、記述情報（すなわち、出力情報）１３０を決定するプロセス３００を続けて説明する。イベント要素ライブラリからマッチングされた要素表現を決定した後に、プロセス３００は、３３０に進む。
【００３０】
３３０において、ナレッジベース２００からマッチングされた要素表現に対応するイベントの記述情報を取得する。入力情報１２０の特徴表現のクエリを容易にするために、コンピューティングデバイス１１０は、複数のベクトル化された参照要素表現を含むイベント要素ライブラリを予め作成できることが理解されるべきである。しかしながら、イベント要素ライブラリの記憶空間を節約し、且つクエリ手順の複雑さを簡略化するために、イベント要素ライブラリにはベクトル化された要素表現のみが含まれる。これらの要素に関連するイベントの記述情報は、依然としてナレッジベース２００内の対応する位置にある。したがって、マッチングされた要素表現を決定した後、その要素に対応するイベントの記述情報を検索する必要がある。
【００３１】
３４０において、取得された記述情報に基づいて、クエリ情報に対応する記述情報を決定する。一例として、記述情報を取得した後に、この記述情報からキーワードを抽出して、入力情報１２０における問題を解決するための処理スキームとして構造化された記述情報、すなわち出力情報１３０を形成することができる。いくつかの実施例では、例えば、上述した医療分野では、出力情報１３０は、関連病状の診断計画、投薬の量および参照される履歴症例であってもよい。また、例えば、上述した法律サービス分野では、出力情報１３０は、関連事件の訴因と、量刑と、参照されるケース及び関連法条とを含むことができる。当然のことながら、医療分野における合併症の状況及び法律サービス分野におけるマルチケースの共起（併合罪）の状況に対して、ナレッジベース２００における履歴イベントに基づいて共起確率ライブラリを生成し、このような問題に対して参照を提供することができる。上述の示例は単に例示的なものであり、本開示の実施例を限定するものではないことが理解されるべきである。当業者は、本開示の実施例が任意の適切なシーンおよび環境に適用可能であることを十分に理解すべきである。
【００３２】
従来技術に比べて、本開示の解決手段は自然言語処理技術を多く採用することにより、ユーザが自然言語（質問情報又は業界内イベントの記述テキスト）に近い方式で問題を提出することができ、従来技術において必ず比較的専門的な点選択対話方式で問題を記述する複雑度及び難度が低下する。さらに、本開示の解決手段は、単純な統計データではなく、ナレッジマップ技術を使用することで、所与の作業シーンにおける作業者の考え方をシミュレートすることができる。従って、本開示の解決手段は、業界の専門家の考え方をより良く、より正確にシミュレートすることができ、ある作業を処理する参照意見を定性的にかつ定量的に提案するとともに、この参照意見を導出する根拠と例示的なイベントとを提供することができる。
【００３３】
以上、いくつかのシーンでは、ナレッジベース２００内の各イベントの要素表現を統合することにより、ユーザからの入力情報１２０を解決可能な処理方式を出力情報１３０として決定する例が説明されている。しかしながら、これらのシーンの説明は、本開示の実施例を例示的に説明するためのものであることが理解されるべきである。実際のニーズに応じて、異なる又は類似するシーンにおいて、出力情報１３０の精度を最大にするように、異なる戦略を選択することができる。なお、本開示の技術的解決手段は、医療、法律サービス業界に適用されることに限定されず、本開示の技術的解決手段は、豊かな経験を必要とする他の業界に適用する場合にも、上述した様々な利点を有することができる。
【００３４】
図５は、本開示の実施例にかかる記述情報を決定するための装置５００を示す概略ブロック図である。装置５００は、図１のコンピューティングデバイス１１０内に含まれてもよく、またはコンピューティングデバイス１１０として実施されてもよい。図５に示すように、装置５００は、受信されたクエリ情報の特徴表現を決定するように構成される特徴表現決定モジュール５１０を備える。装置５００は、イベント要素ライブラリから、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定するように構成される要素表現決定モジュール５２０をさらに備える。装置５００は、ナレッジベースからマッチングされた要素表現に対応するイベントの記述情報を取得するように構成される記述情報取得モジュール５３０をさらに備える。また、装置５００は、取得された記述情報に基づいて、クエリ情報に対応する記述情報を決定するように構成される記述情報決定モジュール５４０をさらに備えることができる。
【００３５】
いくつかの実施例では、装置５００は、複数の履歴イベントおよび前記複数の履歴イベントの記述情報に基づいて、前記ナレッジベースを生成するように構成されるナレッジベース生成モジュール（図示せず）をさらに備えることができる。
【００３６】
いくつかの実施形態では、装置５００は、前記ナレッジベースにおける前記複数の履歴イベントのうちの１つの履歴イベントの記述情報から前記１つの履歴イベントに関連する要素を抽出するように構成される要素抽出モジュール（図示せず）と、抽出要素に基づいて前記１つの履歴イベントに対応する要素表現を生成するように構成される要素表現生成モジュール（図示せず）と、生成された要素に基づいてイベント要素ライブラリを作成するように構成されるイベント要素ライブラリ作成モジュール（図示せず）とをさらに備えることができる。
【００３７】
いくつかの実施例では、要素抽出モジュールは、前記１つの履歴イベントの記述情報からキーワードを抽出するように構成されるキーワード抽出モジュール（図示せず）と、前記キーワードに基づいて、前記１つの履歴イベントに関連する要素を決定するように構成される要素決定モジュール（図示せず）とを備えることができる。
【００３８】
いくつかの実施例では、装置５００は、管理者からの補助注釈情報を受信するように構成される注釈情報受信モジュール（図示せず）と、前記補助注釈情報に基づいて前記１つの履歴イベントに関連する要素を更新するように構成される要素更新モジュール（図示せず）とをさらに備えることができる。
【００３９】
いくつかの実施例では、特徴表現決定モジュールは、ユーザが入力したクエリ情報を受信するように構成されるクエリ情報受信モジュール（図示せず）と、前記クエリ情報から１組の特徴を抽出するように構成される特徴表現抽出モジュール（図示せず）と、抽出された１組の特徴に基づいて、前記特徴表現を生成するように構成される特徴表現生成モジュールとを備えることができる。
【００４０】
いくつかの実施例では、要素表現決定モジュールは、前記イベント要素ライブラリから前記特徴表現との類似度が所定の閾値を超える要素表現を決定するようにさらに構成される。
【００４１】
いくつかの実施例では、クエリ情報は、前記ユーザのクエリ情報及びイベント記述テキストの少なくとも１つを含む。
【００４２】
図６は、本開示の実施例を実施可能な例示的なデバイス６００の概略ブロック図を示す。デバイス６００は、図１のコンピューティングデバイス１１０を実施可能なものである。図面に示すように、デバイス６００は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０２に格納されているコンピュータプログラムコマンド、または記憶手段６０８からＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０３にロードされたコンピュータプログラムコマンドに従って各種の適切な動作および処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０１を備える。ＲＡＭ６０３には、デバイス６００が操作するために必要な各種プログラムやデータも格納されることができる。ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２及びＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して互いに接続されている。また、バス６０４には、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース６０５も接続されている。
【００４３】
キーボードやマウスなどの入力手段６０６と、様々なタイプのディスプレイやスピーカなどの出力手段６０７と、磁気ディスクや光ディスクなどの記憶手段６０８と、ネットワークカードやモデム、無線通信送受信機などの通信手段６０９を含むデバイス６００の複数の構成要素は、Ｉ／Ｏインタフェース６０５に接続されている。通信手段６０９は、デバイス６００がインターネットなどのコンピュータネットワークおよび／または様々な電気通信ネットワークを介して他のデバイスと情報／データを交換することを許容する。
【００４４】
処理手段６０１は、上述した様々な方法および処理、例えばプロセス３００を実行する。例えば、いくつかの実施例では、プロセス３００は、機械可読媒体、例えば記憶手段６０８に有形に含まれるコンピュータソフトウェアプログラムとして実施されることができる。いくつかの実施例では、コンピュータプログラムの一部または全部が、ＲＯＭ６０２および／または通信手段６０９を介してデバイス６００にロードおよび／またはインストールされることができる。コンピュータプログラムがＲＡＭ６０３にロードされ、ＣＰＵ６０１によって実行されると、上述したプロセス３００の１つ又は複数のステップを実行することができる。代替として、他の実施例では、ＣＰＵ６０１は、他の任意の適切な形態（例えばファームウェア）によってプロセス３００を実行するように構成されてもよい。
【００４５】
本明細書では、上述した機能は、少なくとも部分的に１つ又は複数のハードウェアロジックコンポーネントによって実行されることができる。例えば、使用される代表的なハードウェアロジックコンポーネントは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、オンチップシステム（ＳＯＣ）、負荷プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）などを含むが、これに限定されない。
【００４６】
本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせにより記述されることができる。それらのプログラムコードは、プログラムコードがプロセッサやコントローラによって実行されると、フローチャートおよび／またはブロック図に示された機能／動作を実行させるように、汎用コンピュータ、専用コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサやコントローラに提供されることができる。プログラムコードは、完全に機械で実行されてもよく、部分的に機械で実行されてもよく、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして機械で部分的に実行されてもよく、リモート機械で部分的に実行されてもよく、またはリモート機械またはサーバで完全に実行されてもよい。
【００４７】
本開示のコンテキストにおいて、機械可読媒体は、命令実行システム、装置やデバイスが使用する、または命令実行システム、装置やデバイスと組み合わせて使用するためのプログラムを含むまたは記憶することができる有形媒体であってもよい。機械可読媒体は、機械可読信号媒体であってもよく、機械可読記憶媒体であってもよい。機械可読媒体は、電子式、磁気式、光学式、電磁式、赤外線式、または半導体システム、装置やデバイス、またはそれらの任意の適切な組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。機械可読記憶媒体のさらなる具体的な例は、１つ又は複数のラインによる電気的接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、コンパクトコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶デバイス、磁気記憶デバイス、またはそれらの任意の適切な組み合わせを含む。
【００４８】
また、各動作は特定の順序で記載されているが、これは、各動作が図示された特定の手順や順序で順次に実行されるように要求される、または所望の結果を得るために図示された動作のすべてが実行されるように要求されることと理解されるべきである。特定の環境下で、マルチタスクおよび並列処理が有利であり得る。同様に、上述したように、いくつかの具体的な実施の詳細が説明されるが、これらは本開示の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。別個の実施例のコンテキストで説明されたいくつかの特徴は、単一の実施において組み合わされて実施されてもよい。逆に、単一の実施のコンテキストで説明された各特徴も、複数の実施において、個別または任意の適切なサブコンビネーションの形態で実施されてもよい。
【００４９】
本テーマは、構造的特徴および／または方法論理的動作に特定される言語で説明されたが、添付の特許請求の範囲で限定されるテーマは、必ずしも上述した特定の特徴または動作に限定されないことが理解されるべきである。逆に、上述した特定の特徴および動作は、特許請求の範囲を実施するための例示的な形態に過ぎない。
【図１】
2020135853.tif 000003
【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年5月15日(2020.5.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記述情報を決定する方法であって、
受信されたクエリ情報の特徴表現を決定することと、
イベント要素ライブラリから、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定することと、
前記ナレッジベースからマッチングされた前記要素表現に対応するイベントの記述情報を取得することと、
取得された記述情報に基づいて、前記クエリ情報に対応する記述情報を決定することを含む記述情報を決定する方法。
【請求項２】
複数の履歴イベント及び前記複数の履歴イベントの記述情報に基づいて、前記ナレッジベースを生成することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ナレッジベースにおける前記複数の履歴イベントのうちの１つの履歴イベントの記述情報から前記１つの履歴イベントに関連する要素を抽出することと、
抽出された要素に基づいて、前記１つの履歴イベントに対応する要素表現を生成することと、
生成された要素表現に基づいて、前記イベント要素ライブラリを作成することとをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つの履歴イベントに関連する要素を抽出することは、
前記１つの履歴イベントの記述情報からキーワードを抽出することと、
前記キーワードに基づいて、前記１つの履歴イベントに関連する要素を決定することとを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
管理者からの補助注釈情報を受信することと、
前記補助注釈情報に基づいて前記１つの履歴イベントに関連する要素を更新することをさらに含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴表現を決定することは、
前記クエリ情報を受信することと、
前記クエリ情報から１組の特徴を抽出することと、
抽出された１組の特徴に基づいて、前記特徴表現を生成することを含む請求項１に記載の方法。。
【請求項７】
前記イベント要素ライブラリから前記特徴表現にマッチングする要素表現を決定することは、
前記イベント要素ライブラリから前記特徴表現との類似度が所定の閾値を超える要素表現を決定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記クエリ情報は、ユーザのクエリ情報及びイベント記述テキストの少なくとも１つを含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
記述情報を決定する装置であって、
受信されたクエリ情報の特徴表現を決定するように構成される特徴表現決定モジュールと、
イベント要素ライブラリから、ナレッジベースに記録されたイベントに基づいて生成される要素表現であって特徴表現とマッチングする要素表現を決定するように構成される要素表現決定モジュールと、
前記ナレッジベースからマッチングされた前記要素表現に対応するイベントの記述情報を取得するように構成される記述情報取得モジュールと、
取得された記述情報に基づいて、前記クエリ情報に対応する記述情報を決定するように構成される記述情報決定モジュールとを備える記述情報を決定する装置。
【請求項１０】
複数の履歴イベント及び前記複数の履歴イベントの記述情報に基づいて、前記ナレッジベースを生成するように構成されるナレッジベース生成モジュールをさらに備える請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記ナレッジベースにおける前記複数の履歴イベントのうちの１つの履歴イベントの記述情報から前記１つの履歴イベントに関連する要素を抽出するように構成される要素抽出モジュールと、
抽出された要素に基づいて、前記１つの履歴イベントに対応する要素表現を生成するように構成される要素表現生成モジュールと、
生成された要素表現に基づいて、前記イベント要素ライブラリを作成するように構成されるイベント要素ライブラリ作成モジュールとをさらに備える請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記要素抽出モジュールは、
前記１つの履歴イベントの記述情報からキーワードを抽出するように構成されるキーワード抽出モジュールと、
前記キーワードに基づいて、前記１つの履歴イベントに関連する要素を決定するように構成される要素決定モジュールとを備える請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
管理者からの補助注釈情報を受信するように構成される注釈情報受信モジュールと、
前記補助注釈情報に基づいて前記１つの履歴イベントに関連する要素を更新するように構成される要素更新モジュールとをさらに備える請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記特徴表現決定モジュールは、
前記クエリ情報を受信するように構成されるクエリ情報受信モジュールと、
前記クエリ情報から１組の特徴を抽出するように構成される特徴表現抽出モジュールと、
抽出された１組の特徴に基づいて、前記特徴表現を生成するように構成される特徴表現生成モジュールとを備える請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記要素表現決定モジュールは、前記イベント要素ライブラリから前記特徴表現との類似度が所定の閾値を超える要素表現を決定するようにさらに構成される請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
前記クエリ情報は、ユーザのクエリ情報及びイベント記述テキストの少なくとも１つを含む請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
１つ又は複数のプロセッサと、
１つまたは複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を備える電子デバイスであって、
前記１つまたは複数のプログラムを前記１つまたは複数のプロセッサに実行させることにより、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法を前記１つまたは複数のプロセッサに実現させる、電子デバイス。
【請求項１８】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムが実行されると、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法を実現させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
コンピュータプログラムであって、
プロセッサにより実行されると、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法を実現させる、コンピュータプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本開示の実施例は、主に情報処理分野に関し、より具体的には、記述情報を決定する方法、装置、電子デバイス、コンピュータ可読媒体およびコンピュータプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本開示の第４態様では、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読記憶媒体であって、このコンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、本開示の第１態様にかかる方法を実現させる、コンピュータ可読媒体（コンピュータ可読記憶媒体）が提供される。
本開示の５態様では、コンピュータプログラムであって、プロセッサにより実行されると、第１態様にかかる方法を実現させる、コンピュータプログラムが提供される。
【外国語明細書】
2020135853.tif 000009
2020135853.tif 000010
2020135853.tif 000011
2020135853.tif 000012
2020135853.tif 000013
2020135853.tif 000014
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