(57)【要約】【課題】  自然言語（ＮＬ）処理（ＮＬＰ）システム、自然言語（ＮＬ）翻訳（ＮＬＴ）を実行するコンピュータにより実施される方法、及び自然言語翻訳（ＮＬＴ）を実行するためのコンピュータ・プログラムを提供する。【解決手段】  実施形態は、自然言語（ＮＬ）入力を受け取り、分析動作を実行してＮＬ出力を生成するように構成された自然言語処理（ＮＬＰ）システムに向けられる。ＮＬＰシステムは、分析動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの信頼度を生成するように構成される。ＮＬＰシステムは、少なくとも１つの信頼度に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの非流暢性をＮＬ出力に組み込むようにさらに構成される。【選択図】      図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語（ＮＬ）処理（ＮＬＰ）システムであって、
メモリと、
前記メモリに通信可能に結合されたプロセッサ・システムと、
前記メモリ及び前記プロセッサ・システムに通信可能に結合されたＮＬ入力システム及びＮＬ出力システムを有する入力／出力モジュールと、
を含み、
前記入力／出力モジュールは、
ＮＬ入力を受け取り、
前記ＮＬ入力に対するＮＬ分析動作を実行してＮＬ出力を生成し、
前記ＮＬ分析動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの信頼度を生成し、
前記少なくとも１つの信頼度に少なくとも部分的に基づいて、非流暢性を前記ＮＬ出力に組み込むように構成される、システム。
【請求項２】
前記ＮＬ入力はソース言語を含み、
前記ＮＬ出力はターゲット言語を含み、
前記ＮＬ分析はＮＬ翻訳を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ＮＬ入力はＮＬ質問を含み、
前記ＮＬ出力はＮＬ応答を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記入力／出力モジュールは、
前記少なくとも１つの信頼度に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの韻律パラメータを前記ＮＬ出力に組み込む、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記少なくとも１つの非流暢性は、前記ターゲット言語から得られ、信頼度を伝える非語彙発話を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
前記少なくとも１つの非流暢性は、前記翻訳動作の前記少なくとも一部分の前記少なくとも１つの結果における信頼度を伝える、前記ターゲット言語での言語的発話を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みは、前記識別された非流暢性を前記ＮＬ出力に組み込む方法についての制約を適用することを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項８】
前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みは、前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みを実行する方法を変えることを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
自然言語（ＮＬ）翻訳（ＮＬＴ）を実行するコンピュータにより実施される方法であって、
入力／出力モジュールにおいて、ソース人間言語を含むＮＬ入力を受け取ることと、
前記入力／出力モジュールを用いて、前記ＮＬ入力に対する翻訳動作を実行し、前記ＮＬ入力を、ターゲット人間言語を含むＮＬ出力に翻訳することと、
前記翻訳動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、前記入力／出力モジュールを用いて、少なくとも１つの信頼度信号を生成することと、
前記少なくとも１つの信頼度に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの非流暢性を前記ＮＬ出力に組み込むことと、
を含む、方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの信頼度に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの韻律パラメータを前記ＮＬ出力に組み込むことをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの非流暢性は、前記ターゲット言語から得られ、信頼度を伝える非語彙発話を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの非流暢性は、信頼度を伝える前記ターゲット言語での言語的発話を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みは、前記識別された非流暢性を前記ＮＬ出力に組み込む方法についての制約を適用することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みは、前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みを実行する方法を変えることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
自然言語翻訳（ＮＬＴ）を実行するためのコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムは、
プロセッサ・システムにより読み取り可能であり、前記プロセッサ・システムに、入力／出力モジュールを制御して方法を実行させるプログラム命令を有し、前記方法は、
前記入力／出力モジュールを用いて、ソース人間言語を含むＮＬ入力を受け取ることと、
前記入力／出力モジュールを用いて、前記ＮＬ入力に対する翻訳動作を実行し、前記ＮＬ入力を、ターゲット人間言語を含むＮＬ出力に翻訳することと、
前記翻訳動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、前記入力／出力モジュールを用いて、少なくとも１つの信頼度信号を生成することと、
前記少なくとも１つの信頼度に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの非流暢性を前記ＮＬ出力に組み込むことと、
を含む、コンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
前記方法は、
前記少なくとも１つの信頼度に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの韻律パラメータを前記ＮＬ出力に組み込むことをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの非流暢性は、前記ターゲット言語から得られ、信頼度を伝える非語彙発話を含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの非流暢性は、信頼度を伝える前記ターゲット言語での言語的発話を含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みは、前記識別された非流暢性を前記ＮＬ出力に組み込む方法についての制約を適用することを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みは、前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みを実行する方法を変えることを含む、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２１】
前記ＮＬ入力はＮＬ質問を含み、
前記ＮＬ出力を生成することは、前記ＮＬ質問へのＮＬ応答を生成することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの非流暢性は、信頼度を伝える非語彙発話又は言語的発話を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記少なくとも１つの非流暢性の組み込みは、前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みについての制約を適用することを含む、請求項２１に記載のＮＬＰシステム。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みは、前記少なくとも１つの非流暢性の前記ＮＬ出力への組み込みを実行する方法を変えることを含む、請求項２１に記載のＮＬＰシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に自然言語処理（natural language processing、ＮＬＰ）システム、具体的には自然言語生成（natural language generation、ＮＬＧ）を含むＮＬＰシステムに関し、このＮＬＰシステムは、自然言語翻訳（natural language translation、ＮＬＴ）システム、自然言語処理質問及び応答（ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ）システム、自然言語対話システム等を含む。より具体的には、本発明は、非流暢性（disfluency）を自然言語（ＮＬ）出力に組み込むように設計されたＮＬＰシステムに関し、非流暢性は、ＮＬ出力における信頼度を自然言語で伝えるように選択及び適用される。
【背景技術】
【０００２】
ＮＬＰは、言語（すなわち、自然言語）を用いる、コンピュータと人間との間の対話に関係するコンピュータ・サイエンス、人工知能、及び計算言語学（computational linguistics）の一分野である。従って、ＮＬＰは、人間−コンピュータ間の対話の領域に関連する。ＮＬＰシステムを実装する上での課題は、コンピュータが、ＮＬ入力から意味を引き出すのに加えて、ＮＬ出力を有効かつ効率的に生成するのを可能にすることである。ＮＬＰシステムの中には、機械翻訳（machine translation、ＭＴ）システム及びＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムが含まれる。
【０００３】
ＭＴシステムは、ある人間言語（human language）から別のものへの音声及び／又はテキストの翻訳を支援するコンピュータ・ベースのツールである。ＭＴシステムは、例えば、完全自動化機械翻訳（ＦＡＭＴ）システム、人間援助型機械翻訳（ＨＡＭＴ）、機械翻訳（ＭＡＴ）システム等を含む、種々の形で提供される。
【０００４】
ＮＬＴシステムは、既知のタイプのＭＴシステムである。ＮＬＴシステムは、多かれ少なかれ直接対話している２人又はそれより多い個人が、一般的にはｅメール又は他のオンラインを通じて、異なる言語でコミュニケーションするのを可能にするコンピュータ・ベースのツールである。例えば、異言語間（cross-linguistic）コミュニケーション・システムは、流暢に話せない２人又はそれより多い人が同じ言語で互いにコミュニケーションするのを可能にする。音声認識及び言語翻訳技術は十分に改善しており、今や異言語間コミュニケーションは、技術により自動的にサポートすることが可能である。本開示で用いられる場合、ＮＬＴシステムを用いる話し手（speaker）及び／又は聞き手（hearer）への言及は、「聞き手」がテキストを読むことによりコミュニケーションを受け取る状況に加えて、「話し手」が入力すること又は書くことによりコミュニケーションを生成するシナリオを含む。
【０００５】
ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムは、データ・リポジトリに問い合わせを行い、言語処理の要素、情報検索及び機械学習を適用して結論に達することにより、自然言語の質問に応答する。こうしたシステムは、特定のタイプのセマンティック・クエリ及び検索動作により人間を援助することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第８，２７５，８０３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
人間のユーザが、ＮＬＰシステムのＮＬ出力において間違い（error）に遭遇する方法を有効かつ効率的に制御することは有益である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施形態は、メモリと、メモリに通信可能に結合されたプロセッサ・システムと、メモリ及びプロセッサ・システムに通信可能に結合された、ＮＬ入力システム及びＮＬ出力システムを有する入力／出力モジュールとを有するＮＬＰシステムに向けられる。入力／出力モジュールは、ＮＬ入力を受け取り、ＮＬ入力に対するＮＬ分析動作を実行してＮＬ出力を生成するように構成される。入力／出力モジュールは、ＮＬ分析動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの信頼度を生成するようにさらに構成される。入力／出力モジュールは、少なくとも１つの信頼度に少なくとも部分的に基づいて、非流暢性をＮＬ出力に組み込むようにさらに構成される。
【０００９】
本発明の実施形態はさらに、メモリと、メモリに通信可能に結合されたプロセッサ・システムと、プロセッサに通信可能に結合されたソース言語入力システムと、プロセッサに通信可能に結合されたターゲット言語出力システムとを有するＮＬＴシステムに向けられる。ＮＬＴシステムは、ソース人間言語を含むＮＬ入力を受け取り、ＮＬ入力に対する翻訳動作を実行し、ＮＬ入力を、ターゲット人間言語を含むＮＬ出力に翻訳するように構成される。ＮＬＴシステムは、翻訳動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、翻訳動作の少なくとも一部分の少なくとも１つの結果における信頼度を表す少なくとも１つの信頼度信号を生成する。ＮＬＴシステムは、少なくとも１つの信頼度信号に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの翻訳制御信号を生成するようにさらに構成され、少なくとも１つの翻訳制御信号は、非流暢性組み込み動作の実行を制御し、非流暢性組み込み動作は、少なくとも１つの非流暢性を識別し、識別した少なくとも１つの非流暢性をＮＬ出力に組み込む。
【００１０】
本発明の実施形態はさらに、ＮＬＴを実行する方法に向けられ、この方法は、ソース人間言語を含むＮＬ入力を受け取ることと、ＮＬ入力に対する翻訳動作を実行して、ＮＬ入力を、ターゲット人間言語を含むＮＬ出力に翻訳することとを含む。翻訳動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、翻訳動作の少なくとも一部分の少なくとも１つの結果における信頼度を表す少なくとも１つの信頼度信号を生成することを含む。方法は、少なくとも１つの信頼度信号に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの翻訳制御信号を生成することをさらに含み、少なくとも１つの翻訳制御信号は、非流暢性組み込み動作を実行するように、プロセッサ・システムを制御する。方法は、少なくとも１つの非流暢性を識別し、識別した少なくとも１つの非流暢性をＮＬ出力に組み込むことをさらに含む。
【００１１】
本発明の実施形態は、自然言語翻訳ＮＬＴを実行するためのコンピュータ・プログラム製品にさらに向けられる。コンピュータ・プログラム製品は、プログラム命令がそこに具体化されたコンピュータ可読ストレージ媒体を含み、コンピュータ可読ストレージ媒体は、それ自体一時的信号ではない。プログラム命令は、プロセッサ・システムにより読み取り可能であり、プロセッサ・システムに方法を実行させる。方法は、ソース人間言語でのＮＬ入力を受け取ることと、ＮＬ入力に対する翻訳動作を実行して、ＮＬ入力を、ターゲット人間言語でのＮＬ出力に翻訳することとを含む。方法は、翻訳動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、翻訳動作の少なくとも一部分の少なくとも１つの結果における信頼度を表す少なくとも１つの信頼度信号を生成することと、少なくとも１つの信頼度信号に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの翻訳制御信号を生成することとをさらに含み、少なくとも１つの翻訳制御信号は、非流暢性組み込み動作の実行を制御する。方法は、少なくとも１つの非流暢性を識別することと、識別した少なくとも１つの非流暢性をＮＬ出力に組み込むこととをさらに含む。
【００１２】
本発明の実施形態は、メモリと、メモリに通信可能に結合されたプロセッサ・システムと、プロセッサに通信可能に結合された質問入力システムと、プロセッサに通信可能に結合された応答出力システムとを含む自然言語処理ＮＬＰシステムにさらに向けられる。ＮＬＰシステムは、ＮＬ質問を含むＮＬ入力を受け取り、コーパスのデータに対する分析動作を実行してＮＬ質問へのＮＬ応答を生成するように構成される。ＮＬＰシステムは、分析動作の少なくとも一部分に少なくとも部分的に基づいて、分析動作の少なくとも一部分の少なくとも１つの結果における信頼度を表す少なくとも１つの信頼度信号を生成するようにさらに構成される。ＮＬＰシステムは、少なくとも１つの信頼度信号に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの分析制御信号を生成するようにさらに構成され、少なくとも１つの分析制御信号は、非流暢性組み込み動作の実行を制御し、非流暢性組み込み動作は、少なくとも１つの非流暢性を識別し、識別した少なくとも１つの非流暢性をＮＬ応答に組み込む。
【００１３】
付加的な特徴及び利点は、本明細書で説明される技術を通じて実現される。本発明の他の実施形態及び態様は、本明細書で詳細に説明される。より良い理解のために、説明及び図面を参照する。
ここで、添付図面を参照して、本発明の実施形態を単なる例として説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の１つ又は複数の実施形態によるクラウド・コンピューティング・ノードを示す。
【図２】本発明の１つ又は複数の実施形態によるクラウド・コンピューティング環境を示す。
【図３】本発明の１つ又は複数の実施形態による抽象化モデル層を示す。
【図４】本発明の１つ又は複数の実施形態によるシステム及び方法を示す。
【図５】本発明の１つ又は複数の実施形態による別のシステム及び方法を示す。
【図６】本発明の１つ又は複数の実施形態による方法を示す図を示す。
【図７】本発明の１つ又は複数の実施形態の態様を示す表を示す。
【図８】本発明の１つ又は複数の実施形態による別のシステム及び方法を示す。
【図９】本発明の１つ又は複数の実施形態によるコンピュータ・プログラム製品の図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の開示される実施形態の添付図面及び以下の詳細な説明において、図内に示される種々の要素には、複数桁の参照番号が与えられる。各々の参照番号の一番左の桁は、その要素が最初に示される図に対応する。
【００１６】
本開示はクラウド・コンピューティングについての詳細な説明を含むが、本明細書に記載される教示の実装は、クラウド・コンピューティング環境に限定されないことが、あらかじめ理解される。むしろ、本発明の実施形態は、現在周知の又は後で開発される他のいずれかのタイプのコンピューティング環境と共に実施することができる。
【００１７】
さらに、本開示はＮＬＴシステム及び／又はＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムの詳細な説明を含むが、本明細書に記載される教示の実装は、ＮＬＴ又はＮＬＰ  Ｑ＆Ａ環境に限定されないことが理解される。むしろ、本発明の実施形態は、現在周知の又は後で開発される他のいずれかのタイプのＮＬＰ環境と共に実施することができる。
【００１８】
クラウド・コンピューティングは、最小限の管理労力又はサービス・プロバイダとの対話で迅速にプロビジョニング及び解放することができる構成可能なコンピューティング・リソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、及びサービス）の共有プールへの、便利なオンデマンドのネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス配信のモデルである。このクラウド・モデルは、少なくとも５つの特徴、少なくとも３つのサービス・モデル、及び少なくとも４つの配備モデルを含むことができる。
【００１９】
特徴は、以下の通りである。
【００２０】
オンデマンド・セルフサービス：クラウド・コンシューマは、必要に応じて、サーバ時間及びネットワーク・ストレージ等のコンピューティング機能を、人間がサービスのプロバイダと対話する必要なく自動的に、一方的にプロビジョニングすることができる。
【００２１】
広範なネットワーク・アクセス：機能は、ネットワーク上で利用可能であり、異種のシン又はシック・クライアント・プラットフォーム（例えば、携帯電話、ラップトップ、及びＰＤＡ）による使用を促進する標準的な機構を通じてアクセスされる。
【００２２】
リソースのプール化：プロバイダのコンピューティング・リソースは、マルチ・テナント・モデルを用いて、異なる物理及び仮想リソースを要求に応じて動的に割り当て及び再割り当てすることにより、複数のコンシューマにサービスを提供するためにプールされる。コンシューマは、一般に、提供されるリソースの正確な位置についての制御又は知識を持たないが、より高レベルの抽象化では位置（例えば、国、州、又はデータセンタ）を特定できる場合があるという点で、位置とは独立しているといえる。
【００２３】
迅速な弾力性：機能は、迅速かつ弾力的に、幾つかの場合自動的に、プロビジョニングして素早くスケール・アウトし、迅速にリリースして素早くスケール・インさせることができる。コンシューマにとって、プロビジョニングに利用可能なこれらの機能は、多くの場合、無制限であり、いつでもどんな量でも購入できるように見える。
【００２４】
サービスの測定：クラウド・システムは、サービスのタイプ（例えば、ストレージ、処理、帯域幅、及びアクティブなユーザ・アカウント）に適した何らかの抽象化レベルでの計量機能を用いることによって、リソースの使用を自動的に制御及び最適化する。リソース使用を監視し、制御し、報告し、利用されるサービスのプロバイダとコンシューマの両方に対して透明性をもたらすことができる。
【００２５】
サービス・モデルは以下の通りである。
Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＳａａＳ）：クラウド・インフラストラクチャ上で動作しているプロバイダのアプリケーションを使用するために、コンシューマに提供される機能である。これらのアプリケーションは、ウェブ・ブラウザ（例えば、ウェブ・ベースの電子メール）などのシン・クライアント・インターフェースを通じて、種々のクライアント・デバイスからアクセス可能である。コンシューマは、限定されたユーザ固有のアプリケーション構成設定の考え得る例外として、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、又は個々のアプリケーション機能をも含めて、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理又は制御しない。
【００２６】
Ｐｌａｔｆｏｒｍ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＰａａＳ）：プロバイダによってサポートされるプログラミング言語及びツールを用いて生成された、コンシューマが生成した又は取得したアプリケーションを、クラウド・インフラストラクチャ上に配備するために、コンシューマに提供される機能である。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、又はストレージなどの基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理又は制御しないが、配備されたアプリケーション、及び場合によってはアプリケーション・ホスティング環境構成に対して制御を有する。
【００２７】
Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＩａａＳ）：コンシューマが、オペレーティング・システム及びアプリケーションを含み得る任意のソフトウェアを配備及び動作させることができる、処理、ストレージ、ネットワーク、及び他の基本的なコンピューティング・リソースをプロビジョニンングするために、コンシューマに提供される機能である。コンシューマは、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理又は制御しないが、オペレーティング・システム、ストレージ、配備されたアプリケーションに対する制御、及び場合によってはネットワーク・コンポーネント（例えば、ホストのファイアウォール）選択の限定された制御を有する。
【００２８】
配備モデルは以下の通りである。
【００２９】
プライベート・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、ある組織のためだけに運営される。このクラウド・インフラストラクチャは、その組織又は第三者によって管理することができ、構内又は構外に存在することができる。
【００３０】
コミュニティ・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、幾つかの組織によって共有され、共通の関心事項（例えば、任務、セキュリティ要件、ポリシー、及びコンプライアンス上の考慮事項）を有する特定のコミュニティをサポートする。クラウド・インフラストラクチャは、その組織又は第三者によって管理することができ、オンプレミス又はオフプレミスに存在することができる。
【００３１】
パブリック・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、一般公衆又は大規模な業界グループに利用可能であり、クラウド・サービスを販売する組織によって所有される。
【００３２】
ハイブリッド・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、固有のエンティティのままであるが、データ及びアプリケーションの移行性を可能にする標準化された又は専用の技術（例えば、クラウド間の負荷分散のためのクラウド・バースティング）によって結び付けられる２つ又はそれより多いクラウド（プライベート、コミュニティ、又はパブリック）の混成物である。
【００３３】
クラウド・コンピューティング環境は、無国籍性、低結合性、モジュール性、及びセマンティック相互運用性に焦点を置くことを指向するサービスである。クラウド・コンピューティングの中心は、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャである。
【００３４】
ここで図１を参照すると、クラウド・コンピューティング・ノードの一例の概略図が示される。クラウド・コンピューティング・ノード１０は、好適なクラウド・コンピューティング・ノードの単なる一例であり、本明細書で説明される本発明の実施形態の使用又は機能の範囲に対するいずれかの制限を示唆することを意図するものではない。上記に関係なく、クラウド・コンピューティング・ノード１０は、本明細書で上述された機能のいずれかを実装及び／又は実施することができる。
【００３５】
クラウド・コンピューティング・ノード１０には、他の多数の汎用又は専用コンピューティング・システム環境又は構成で動作可能な、コンピュータ・システム／サーバ１２が存在する。コンピュータ・システム／サーバ１２と共に用いるのに好適な周知のコンピューティング・システム、環境、及び／又は構成の例としては、これらに限定されるものではないが、パーソナル・コンピュータ・システム、サーバ・コンピュータ・システム、シン・クライアント、シック・クライアント、手持ち式又はラップトップ型デバイス、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサ・ベースのシステム、セット・トップ・ボックス、プログラム可能民生電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ・システム、メインフレーム・コンピュータ・システム、及び、上述のシステム又はデバイス等のいずれかを含む分散型クラウド・コンピューティング環境が含まれる。
【００３６】
コンピュータ・システム／サーバ１２は、コンピュータ・システムによって実行される、プログラム・モジュールなどのコンピュータ・システム実行可能命令の一般的な文脈で説明することができる。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実行する又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、論理、データ構造などを含むことができる。コンピュータ・システム／サーバ１２は、通信ネットワークを通じてリンクされた遠隔処理デバイスによってタスクが実行される分散型クラウド・コンピューティング環境で実施することができる。分散型クラウド・コンピューティング環境において、プログラム・モジュールは、メモリ・ストレージ・デバイスを含む、ローカル及び遠隔両方のコンピュータ・システム・ストレージ媒体に配置することができる。
【００３７】
図１に示されるように、クラウド・コンピューティング・ノード１０のコンピュータ・システム／サーバ１２は、汎用コンピューティング・デバイスの形で示される。コンピュータ・システム／サーバ１２のコンポーネントは、これらに限定されるものではないが、１つ又は複数のプロセッサ又は処理ユニット１６、システム・メモリ２８、及びシステム・メモリ２８を含む種々のシステム・コンポーネントをプロセッサ１６に結合するバス１８を含むことができる。
【００３８】
バス１８は、メモリ・バス又はメモリ・コントローラ、周辺バス、アクセラレーテッド・グラフィックス・ポート、及び種々のバス・アーキテクチャのいずれかを用いるプロセッサ又はローカル・バスを含む、幾つかのタイプのバス構造のうちのいずれかの１つ又は複数を表す。限定ではなく例としては、このようなアーキテクチャは、業界標準アーキテクチャ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＩＳＡ）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（Ｍｉｃｒｏ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＭＣＡ）バス、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＶＥＳＡ）ローカル・バス、及びＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）バスを含む。
【００３９】
コンピュータ・システム／サーバ１２は、典型的には、種々のコンピュータ・システム可読媒体を含む。このような媒体は、コンピュータ・システム／サーバ１２がアクセス可能ないずれかの利用可能媒体とすることができ、揮発性媒体及び不揮発性媒体の両方と、取り外し可能媒体及び取り外し不能媒体の両方とを含む。
【００４０】
システム・メモリ２８は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）３０及び／又はキャッシュ・メモリ３２など、揮発性メモリの形のコンピュータ・システム可読媒体を含むことができる。コンピュータ・システム／サーバ１２は、他の取り外し可能／取り外し不能、揮発性／不揮発性のコンピュータ・システム・ストレージ媒体をさらに含むことができる。単なる例として、取り外し不能の不揮発性磁気媒体（図示されておらず、典型的には「ハードドライブ」と呼ばれる）との間の読み出し及び書き込みのために、ストレージ・システム３４を設けることができる。図示されていないが、取り外し可能な不揮発性磁気ディスク（例えば、「フレキシブル・ディスク」）との間の読み出し及び書き込みのための磁気ディスク・ドライブと、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ又は他の光媒体などの取り外し可能な不揮発性光ディスクとの間の読み出し及び書き込みのための光ディスク・ドライブとを設けることができる。このような例においては、それぞれを、１つ又は複数のデータ媒体インターフェースによってバス１８に接続することができる。以下でさらに示され説明されるように、メモリ２８は、本発明の実施形態の機能を実行するように構成されたプログラム・モジュールのセット（例えば、少なくとも１つ）を有する少なくとも１つのプログラム製品を含むことができる。
【００４１】
限定ではなく例として、メモリ２８内に、プログラム・モジュール４２のセット（少なくとも１つ）を有するプログラム／ユーティリティ４０、並びにオペレーティング・システム、１つ又は複数のアプリケーション・プログラム、他のプログラム・モジュール、及びプログラム・データを格納することができる。オペレーティング・システム、１つ又は複数のアプリケーション・プログラム、他のプログラム・モジュール、及びプログラム・データ、又はそれらの何らかの組み合わせの各々は、ネットワーキング環境の実装形態を含むことができる。プログラム・モジュール４２は、一般に、本明細書で説明される本発明の実施形態の機能及び／又は方法を実行する。
【００４２】
コンピュータ・システム／サーバ１２は、キーボード、ポインティング・デバイス、ディスプレイ２４等のような１つ又は複数の外部デバイス１４；ユーザがコンピュータ・システム／サーバ１２と対話することを可能にする１つ又は複数のデバイス；及び／又はコンピュータ・システム／サーバ１２が１つ又は複数の他のコンピューティング・デバイスと通信することを可能にするいずれかのデバイス（例えば、ネットワーク・カード、モデムなど）と通信することもできる。このような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース２２を経由して行うことができる。さらにまた、コンピュータ・システム／サーバ１２は、ネットワーク・アダプタ２０を介して、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、汎用広域ネットワーク（ＷＡＮ）、及び／又はパブリック・ネットワーク（例えば、インターネット）などの１つ又は複数のネットワークと通信することもできる。示されるように、ネットワーク・アダプタ２０は、バス１８を介して、コンピュータ・システム／サーバ１２の他のコンポーネントと通信する。図示されないが、コンピュータ・システム／サーバ１２と共に他のハードウェア及び／又はソフトウェア・コンポーネントを使用できることを理解されたい。例としては、これらに限定されるものではないが、マイクロコード、デバイス・ドライバ、冗長処理ユニット、外部のディスク・ドライブ・アレイ、ＲＡＩＤシステム、テープドライブ、及びデータ・アーカイブ・ストレージ・システムなどが含まれる。
【００４３】
ここで図２を参照すると、例示的なクラウド・コンピューティング環境５０が示される。示されるように、クラウド・コンピューティング環境５０は、例えば携帯情報端末（ＰＤＡ）又は携帯電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、及び／又は自動車コンピュータ・システム５４Ｎなどといった、クラウド・コンシューマによって用いられるローカル・コンピューティング・デバイスと通信することができる、１つ又は複数のクラウド・コンピューティング・ノード１０を含む。ノード１０は、互いに通信することができる。これらのノードは、上述のようなプライベート・クラウド、コミュニティ・クラウド、パブリック・クラウド、若しくはハイブリッド・クラウド、又はこれらの組み合わせなど、１つ又は複数のネットワークにおいて物理的又は仮想的にグループ化することができる（図示せず）。これにより、クラウド・コンピューティング環境５０は、クラウド・コンシューマがローカル・コンピューティング・デバイス上にリソースを保持する必要のないサービスとして、インフラストラクチャ、プラットフォーム、及び／又はソフトウェアを提供することが可能になる。図２に示されるコンピューティング・デバイス５４Ａ〜Ｎのタイプは単に例示であることを意図し、コンピューティング・ノード１０及びクラウド・コンピューティング環境５０は、いずれのタイプのネットワーク及び／又はネットワーク・アドレス指定可能な接続上でも（例えば、ウェブ・ブラウザを用いて）、いずれのタイプのコンピュータ化された装置とも通信できることを理解されたい。
【００４４】
ここで図３を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図２）によって提供される機能抽象化層の組が示される。図３に示されるコンポーネント、層、及び機能は単に例示であることを意図し、本発明の実施形態はそれらに限定されないことを予め理解されたい。図示されるように、以下の層及び対応する機能が提供される。
【００４５】
ハードウェア及びソフトウェア層６０は、ハードウェア及びソフトウェア・コンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例として、メインフレーム６１と、ＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｓｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ（縮小命令セット・コンピュータ））アーキテクチャ・ベースのサーバ６２と、サーバ６３と、ブレード・サーバ６４と、ストレージ・デバイス６５と、ネットワーク及びネットワーキング・コンポーネント６６とが含まれる。幾つかの実施形態において、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７及びデータベース・ソフトウェア６８を含む。
【００４６】
仮想化層７０は、抽象化層を提供し、この層により、仮想エンティティの以下の例、すなわち、仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーション及びオペレーティング・システム７４、並びに仮想クライアント７５を提供することができる。
【００４７】
一例においては、管理層８０は、以下で説明される機能を提供することができる。リソース・プロビジョニング８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実行するために利用されるコンピューティング・リソース及び他のリソースの動的な調達を提供する。計量及び価格決定８２は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが利用される際のコスト追跡と、リソースの消費に対する課金又は請求とを提供する。一例においては、これらのリソースは、アプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含むことができる。セキュリティは、クラウド・コンシューマ及びタスクに対する識別情報の検証と、データ及び他のリソースに対する保護とを提供する。ユーザ・ポータル８３は、コンシューマ及びシステム管理者のために、クラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理８４は、要求されるサービス・レベルが満たされるように、クラウド・コンピューティング・リソースの割り当て及び管理を提供する。サービス・レベル・アグリーメント（Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ、ＳＬＡ）の計画及び履行８５は、ＳＬＡに従って将来の要件が予測されるクラウド・コンピューティング・リソースの事前配置及び調達を提供する。
【００４８】
ワークロード層９０は、クラウド・コンピューティング環境を利用することができる機能の例を提供する。この層から提供することができるワークロード及び機能の例には、マッピング及びナビゲーション９１、ソフトウェア開発及びライフサイクル管理９２、仮想教室教育配信９３、データ分析処理９４、トランザクション処理９５、及びＮＬＰモジュール９６が含まれる。
【００４９】
自然言語によるコミュニケーションは、音声で具体化されるか又はテキストで具体化されるかに関係なく、本質的に不正確である。話し手及び書き手は、多くの場合、その考えを正確に伝えるために正しい語（word）及び／又は句（phrase）を見つけようと四苦八苦する。コミュニケーションがソースＮＬからターゲットＮＬへの異言語間翻訳を要する場合には、不正確が生じる可能性が増大する。例えば、一般的な異言語間ＮＬＴシステムは、次の繰り返しパターンに従って進行する。人「Ａ」が、言語「Ｘ」で句を生成する。この句は、単一の語又は完全文を含む語のグループとすることができる。ＮＬＴシステムは、言語「Ｘ」で生成された句を入力として受け取り、次に、翻訳した句を言語「Ｙ」で出力する。人「Ｂ」は、言語「Ｙ」に翻訳された句を取得し、それを理解し、次に言語「Ｙ」で応答を生成する。ＮＬＴシステムは、その応答を、人「Ａ」のために言語「Ｘ」に翻訳する。繰り返しパターンの各段階は、概念を伝えるために用いられる語、句、若しくは文の選択に関して、又は選択した語、句、若しくは文の翻訳において、不確実性（uncertainty）を伴うことがある。
【００５０】
自然言語では、音声の韻律パラメータ（prosodic parameter）の変動が微妙に本質的に不正確に使用される、並びに、音声及び／又はテキスト内に非流暢性を明白かつより正確に包含させるといった、言語生成における問題及び不確実性を音声において明白に示す、種々の方法が開発されてきた。韻律パラメータは、本質的に、ピッチ、イントネーション、鼻音化、及び強調を含む、種々の発声パターン及び音声のリズムである。本開示で用いられる場合、非流暢性は、他の流暢な音声の流れの中で生じる語彙発話（lexical utterance）又は非語彙語（non-lexical vocable）であるが、意図されるコミュニケーションの直接的な構成要素ではない。これらは、例えば、出だしの失敗（false start）、すなわち発話の途中での（mid-utterance）語、句、若しくは文の中断；句のやり直し（restart）若しくは繰り返し；音節、フィラー（filler）、すなわち「はー（huh）」、「あのー(uh）」、「あー（erm）」、「えーと（um）」及び「ええっとー(well）」といったぶつぶついう声（grunt）若しくは非語彙発声の繰り返し；及び発声の訂正、すなわち話し手が自分の言い間違い若しくは発音の誤りを訂正する例を含む。
【００５１】
明白かつ比較的正確なＮＬ非流暢性をそのコミュニケーション内に含ませて、正しい語を選んだのかどうか、自信がないか又は不確実であることを伝える話し手の能力は、非常に有用である。こうしたＮＬ非流暢性はまた、聞き手に不確実性を伝えることに加えて、もっとしっかりと聞いて間違いの発生に注意するよう、聞き手に注意を喚起する。従って、自然言語は、間違いに遭遇しても、書面及び口頭でのＮＬコミュニケーションのロバスト性を向上させる機構を有し、話し手及び聞き手の両方ともそれらを容易に理解し、利用する。
【００５２】
ここで本発明の概要を参照すると、本発明の１つ又は複数の実施形態は、ＮＬ入力の自然言語処理の際に不確実性を検出するための方法を提供する。非流暢性（disfluent）ＮＬテキスト又は非流暢性ＮＬ音声をＮＬ出力に組み込むことにより、分析又は翻訳における不確実性を聞き手に自然に伝達する。本発明の１つ又は複数の実施形態において、ＮＬ入力の構文解析により生成されるトークンについて、１又は複数の信頼度（ＬＯＣ：level-of-confidence）スコアを求める。１又は複数のＬＯＣスコアは、各々が修正されていないＮＬ出力における特定の不確実度又は信頼度を表すように選択された複数のＬＯＣ範囲に分割することができる。例えば、第１のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは、中程度に低い信頼度を表すように選択することができ、第２のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは、低い信頼度を表すように選択することができ、第３のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは、非常に低い信頼度を表すように選択することができる。第１のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは、一般に、中程度に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付けられる。第２のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは、一般に、低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付けられる（すなわち、適合される）。第３のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは、一般に、非常に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付けられる。
【００５３】
本発明の１つ又は複数の実施形態において、ＬＯＣ範囲はまた、種々の非流暢性方法及び非流暢性制約とも電子的に関連付けられる（すなわち、適合される）。各々の非流暢性方法は、非流暢性ＮＬ音声又はテキストの選択、及び、選択された非流暢性ＮＬ音声又はテキストを修正されていないＮＬ出力に組み込む方法を制御する。各々の非流暢性制約は、選択された非流暢性ＮＬ音声又はテキストを、修正されていないＮＬ出力に組み込む方法についての１つ又は複数の制約を規定する。従って、第１のＬＯＣ範囲内に入る所定のＬＯＣスコアは、一般に、中程度に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される非流暢性音声及び／又は非流暢性テキストと電子的に関連付けられる。第１のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアはまた、第１の非流暢性方法及び１つ又は複数の非流暢性制約の第１のセットと電子的に関連付けられる。
【００５４】
一例として、本発明によるＮＬＴシステムは、第１のＬＯＣ範囲を、１０点満点で、５から７までのＬＯＣスコアとして定め、第２のＬＯＣ範囲を２から４までのＬＯＣスコアとして定め、第３のＬＯＣ範囲を２未満として定めるように構成することができる。ＮＬＴシステムは、最初にソース言語で「フェリー（ferry）」を指す語の、ターゲット言語で「船（ship）」を指す語への翻訳を返すＮＬ翻訳を実行する。ＮＬＴシステムは、翻訳のこの部分についてのＬＯＣスコアを６と判定し、これは、第１のＬＯＣ範囲に入り、第１の非流暢性方法及び１つ又は複数の非流暢性制約の第１のセットを電子的に呼び出す。第１の非流暢性方法は、第１のＬＯＣ範囲と電子的に関連付けられ、一般に、ターゲット言語において中程度に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される非流暢性音声及び／又非流暢性テキストを選択する。第１の非流暢性方法はまた、ＮＬＴシステムが選択された非流暢性音声又はテキストをＮＬＴ出力にどのように組み込むべきかに関する電子命令も提供する。本例では、選択された非流暢性音声又はテキストは、「えーと」に関するターゲット言語の非流暢性とすることができ、第１の非流暢性方法は、「船（ship）」を指すターゲット言語の語の直前に、「えーと」に関するターゲット言語非流暢性を挿入するよう、ＮＬＴシステムに命令することができる。第１の非流暢性制約は、関連する句又は文に対して１つより多い非流暢性が示される場合、各例について異なる非流暢性を選択するというものであり得る。本例では、第１の非流暢性制約は適用されない。従って、本発明を具体化するＮＬＴシステムは、「船」に関するターゲット言語の語の直前に、「えーと」に関するターゲット言語非流暢性を置くことにより、これをＮＬＴ出力に組み込む。完全なソース文が「私は川を渡るためにフェリーに乗ります（I take a ferry to cross the river）」と書いてある場合、及び、ＮＬＴシステムが、ソース言語での「フェリー」の、ターゲット言語での「船」への翻訳について６のＬＯＣスコアを返した場合、本発明を具体化するＮＬＴシステムは、ソース言語での「私は川を渡るためにフェリーに乗ります」を、ターゲット言語での「私は川を渡るために、えーと、船に乗ります」に翻訳する。
【００５５】
本発明の１つ又は複数の実施形態において、非流暢性音声又はテキストの組み込みにターゲット言語韻律パラメータを付加して、非流暢性を増強することができる。例えば、休止（pause）を非流暢性の直前に挿入し、強調を付加することができる。上記の例では、本開示によるＮＬＴシステムは、ソース言語での「私は川を渡るためにフェリーに乗ります」を、ターゲット言語での「私は川を渡るために、．．．えーと、船に乗ります」に翻訳し、「．．．」は、音声における休止に対応する。
【００５６】
別の例として、本発明を具体化するＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムは、第１のＬＯＣ範囲を、１０点満点で、５から７までのＬＯＣスコアとして定め、第２のＬＯＣ範囲を２から４までのＬＯＣスコアとして定め、第３のＬＯＣ範囲を２未満として定めるように構成することができる。ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムは、ＮＬ入力／質問「２０１５年の第四半期において、米国の失業率は上昇するか又は減少するか（Will the U.S. unemployment rate increase or decrease in the last quarter of 2015）？」を受け取り、最初のＮＬ出力／応答「２０１５年の第四半期における米国の失業率は減少するであろう（The U.S. unemployment rate in the last quarter of 2015 will decrease）」を返すＮＬＰ分析を行う。ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムは、この翻訳の部分についてＬＯＣスコアを６と判定し、これは、第１のＬＯＣ範囲に入り、第１の非流暢性方法及び１つ又は複数の非流暢性制約の第１のセットを電子的に呼び出す。第１の非流暢性方法は、第１のＬＯＣ範囲と電子的に関連付けられ、一般に、中程度に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される非流暢性音声及び／又は非流暢性テキストを選択する。第１の非流暢性方法はまた、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムが選択された非流暢性音声又はテキストをＮＬ出力／応答にどのように組み込むべきかに関する電子命令も提供する。本例では、選択された非流暢性音声／テキストは、非流暢性「と思う（I think）」に関するターゲット言語非流暢性とすることができ、第１の非流暢性方法は、ＮＬ出力／応答における語「減少する」の直後に、非流暢性「と思う」を挿入するよう、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムに命令することができる。第１の非流暢性制約は、関連する句又は文に関して１つより多い非流暢性が示される場合、各例について異なる非流暢性を選択するというものであり得る。本例では、第１の非流暢性制約は適用されない。従って、本発明を具体化するＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムは、ＮＬ出力／応答における語「減少する」の直後に、非流暢性「と思う」を置くことにより、これをＮＬ出力／応答に組み込む。ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムにより生成される最初のＮＬ出力／応答は、「２０１５年の第四半期における米国の失業率は減少するだろう」から「２０１５年の第四半期における米国の失業率は減少するだろう、と思う」に修正される。
【００５７】
本発明のＮＬＴの実施形態と同様に、本発明の１つ又は複数のＮＬＰ  Ｑ＆Ａの実施形態において、非流暢性音声又はテキストの組み込みに、韻律パラメータを付加し、非流暢性を補強することができる。例えば、休止を流暢性の直前に挿入して、強調を付加することができる。上記の例において、本発明によるＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムは、「２０１５年の第四半期における米国の失業率は減少するだろう、．．．．と思う」のＮＬ出力／応答を生成し、「．．．．」は、音声の休止に対応する。
【００５８】
開示されるＮＬＰシステムは、話し手及び聞き手のニーズを満たす。聞き手は、それについてＮＬＰシステムが不確かであるＮＬ出力の部分をより正確に識別する韻律の変動を伴って随意的に入れられた非流暢性を用いて、不確実なＮＬコミュニケーションを受け取る。話し手は、不確実であると注意が喚起されるので、問題を診断するのに、聞き手に依存するのではなく、話し手が、異なるより簡単な語での発話を繰り返すといった是正措置をとることもできる。
【００５９】
図に示される対応する特徴及び特徴の組み合わせを含む、直前の段落に述べられる少なくとも特徴及び特徴の組み合わせは、特定の技術環境を用いて非流暢性を音声又はテキストに挿入する方法を実施する域を大きく超えている。付加的に、図に示される対応する特徴及び特徴の組み合わせを含む、直前の段落に述べられる少なくとも特徴及び特徴の組み合わせは、関連分野において十分よく理解され、通常かつ従来のものに勝る。
【００６０】
クラウド５０は、図４〜図９に示されるシステム、方法及びコンピュータ・プログラム製品の機能の一部又は全てを補完し、サポートし、又は置換することができる。付加的に、図４〜図９に示されるシステム、方法及びコンピュータ・プログラム製品の機能の一部又は全ては、クラウド５０のノード１０（図１及び図２に示される）として実装することができる。
【００６１】
ここで本発明の実施形態のより詳細な説明を参照すると、図４は、本発明の１つ又は複数の実施形態によるＮＬＴ入力／出力モジュール・システム２００を示す。ＮＬＴシステム２００は、図示のように構成及び配置された、ソース言語入力回路２０２、ＭＴ回路２０４、ターゲット言語出力回路２０６、ＬＯＣ分析回路２０８、非流暢性選択分析回路２１０、ターゲット言語非流暢性回路２１２、ターゲット言語韻律パラメータ回路２１４、及び制約回路２１６を含む。便宜上、システム２００の個々の回路コンポーネントは別個に示されている。システム２００の種々のコンポーネントの機能は、異なるコンポーネントの配置で提供することができ、依然として本発明の範囲内に入ることが意図される。例えば、非流暢性選択分析回路２１０、ターゲット言語非流暢性回路２１２、ターゲット言語韻律パラメータ回路２１４、及び制約回路２１６の１つ又は全ての機能をＭＴ回路２０４に組み込むこと、及びＭＴ回路２０４において提供することができる。付加的に、システム２００の機能の一部又は全ては、図１に示されるコンピュータ１０として実装することができる。
【００６２】
ソース言語入力回路２０２は、ＮＬ入力を音声又はテキストとして受け取り、音声又はテキストを表す電子信号を生成する従来の回路及びコンポーネントを含み、それらの電子信号は、処理のためにＭＴ回路２０４に提供される。ソース言語入力回路２０２は、自動音声認識回路として実装することができる。ＭＴ回路２０４は、例えば、規則ベースの機械翻訳方法、統計的機械翻訳方法等を含む、いずれかの周知の機械翻訳方法に従って動作することができる。ＭＴ回路２０４は、ソース言語からターゲット言語への実際の機械翻訳を実行し、その出力をターゲット言語出力回路２０６に送り、ターゲット言語出力回路２０６は、ＭＴ回路２０４の出力を元のＮＬ音声又はテキストに変換する。ターゲット言語出力回路２０６は、音声合成装置又はＭＴ回路２０４の出力をＮＬ音声の代わりにＮＬテキストに変換する等価システムとして実装することができる。
【００６３】
ＬＯＣ分析回路２０８は、ソース言語入力回路２０２、ＭＴ回路２０４及びターゲット言語出力回路２０６の一部又は全てにより実行される動作を分析して、ＭＴ回路２０４又はターゲット言語出力回路２０６のいずれかにより生成される最初のＮＬ翻訳についての１つ又は複数のＬＯＣスコアを決定する。所定の翻訳について、どのようなレベルの粒度（例えば、語、句、文、トークン等）が望まれても、ＬＯＣスコアを生成することができる。ＬＯＣ分析回路２０８が、ＬＯＣスコアが所定のトリガ閾（ＴＨ）値を上回ると判断するとき、システム２００の信頼度は十分に高く、非流暢性の組み込みは必要ないと判断され、ＬＯＣスコアは非流暢性選択分析回路２１０に送られない。ＬＯＣ分析回路２０８が、ＬＯＣスコアが所定のトリガ閾（ＴＨ）値を下回ると判断するとき、システム２００の信頼度は十分に低く、非流暢性の組み込みが必要であると判断され、ＬＯＣスコアが非流暢性選択分析回路２１０に送られる。
【００６４】
ＬＯＣ分析回路２０８、非流暢性選択分析回路２１０、ターゲット言語非流暢性回路２１２、ターゲット言語韻律パラメータ回路２１４、及び制約回路２１６は協働して、非流暢性選択分析回路２１０が非流暢性命令を出力する方法、及び／又はＭＴ回路２０４及び／又はターゲット言語出力回路２０６により使用されるコンテンツに従って、ＬＯＣスコアを処理し、最初のＮＬＴ出力を修正してそこに非流暢性を組み込むか、又は随意的に非流暢性及び韻律パラメータの両方を組み込む。組み込まれた非流暢性（又は、組み込まれた非流暢性＋韻律パラメータ）は、ソース言語入力回路２０２へのＮＬ入力の自然言語処理の際に不確実性が存在したＮＬコミュニケーションを、話し手及びユーザの両方に提供する。
【００６５】
非流暢性選択分析回路２１０は、各々がそれと電子的に関連付けられた最初のＮＬ出力における特定の不確実度又は信頼度を表す複数のＬＯＣ範囲を識別するデータを格納する。例えば、第１のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは中程度に低い信頼度を表し、第２のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは低い信頼度を表し、第３のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは非常に低い信頼度を表し得る。非流暢性選択分析回路２１０は、第１のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアを非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付け（すなわち、適合させ）、それらをターゲット言語非流暢性回路２１２の参照表（図示せず）内に格納することができる。ターゲット言語非流暢性回路２１２における非流暢性ＮＬ音声及びテキストは、一般に、中程度に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される。同様に、非流暢性選択分析回路２１０は、第２のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアを非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付け、それらをターゲット言語非流暢性回路２１２の参照表（図示せず）内に格納することもできる。ターゲット言語非流暢性回路２１２における非流暢性ＮＬ音声及びテキストは、一般に、低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される。最後に、非流暢性選択分析回路２１０は、第３のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアを非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付け、それらをターゲット言語非流暢性回路２１２の参照表（図示せず）内に格納することもできる。ターゲット言語非流暢性回路２１２における非流暢性音声及びテキストは、一般に、低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される。
【００６６】
非流暢性選択分析回路２１０はまた、ＬＯＣ範囲を種々の非流暢性方法と電子的に関連付け、それらを非流暢性選択分析回路２１０内に格納することができる。各々の非流暢性方法は、非流暢性選択分析回路２１０がターゲット言語非流暢性回路２１２の非流暢性ＮＬ音声又はテキストを選択する方法、並びに、選択した非流暢性ＮＬ音声又はテキストを、ＭＴ回路２０４又はターゲット言語出力回路２０６のいずれかにより生成される最初のＮＬ出力に組み込む方法を制御する。
【００６７】
非流暢性選択分析回路２１０はまた、ＬＯＣ範囲を種々の非流暢性制約と電子的に関連付け、それらを制約回路２１６内に格納することができる。各々の非流暢性制約は、選択された非流暢性ＮＬ音声又はテキストを、ＭＴ回路２０４又はターゲット言語出力回路２０６のいずれかにより生成される最初のＮＬ出力に組み込む方法についての１つ又は複数の制約を規定する。従って、第１のＬＯＣ内に入る所定のＬＯＣスコアは、一般に、中程度に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される非流暢性音声及び／又は非流暢性テキストと電子的に関連付けられる。第１のＬＯＣにおけるＬＯＣスコアもまた、第１の非流暢性方法及び１つ又は複数の非流暢性制約の第１のセットと電子的に関連付けられる。
【００６８】
非流暢性選択分析回路２１０は、随意的に、ＬＯＣ範囲を、ターゲット言語の韻律パラメータ回路２１４の参照表（図示せず）内に格納される種々の韻律パラメータと電子的に関連付けることができる。非流暢性選択分析回路２１０は、随意的に、非流暢性音声又はテキストの組み込みにターゲット言語の韻律パラメータを付加し、非流暢性を補強することができる。例えば、休止を流暢性の直前に挿入し、強調を付加することができる。
【００６９】
図５は、１つ又は複数の実施形態によるＮＬＴ入力／出力モジュール・システム３００の別の例を示す。ＮＬＴシステム３００は、図示のように構成及び配置された、ソース言語入力回路３０２、ＭＴ回路３０４、及びターゲット出力回路３０６を含む。ソース言語入力回路３０２は、自動音声／テキスト認識システムとして実装することができ、ターゲット出力回路３０６は、音声合成装置回路又は音声の代わりにテキストを出力する等価回路として実装することができる。ＭＴ回路３０４は、規則ベースの機械翻訳方法、又は統計的機械翻訳方法に従って実装することができる。
【００７０】
動作において、ソース言語入力回路３０２は、ソース言語「Ｘ」での発話を音声又はテキストとして受け取り、音声又はテキストを表す電子信号を生成する通常の回路及びコンポーネントを含み、それらの電子信号は、処理のためにＭＴ回路３０４に提供される。ＭＴ回路３０４は、ソース言語「Ｘ」からターゲット言語「Ｙ」への実際の機械翻訳を実行し、その出力をターゲット言語出力回路３０６に送り、ターゲット言語出力回路３０６は、ＭＴ回路３０４の出力を元のＮＬ音声又はテキストに変換する。
【００７１】
ＭＴ回路３０４は、ソース言語「Ｘ」からターゲット言語「Ｙ」への語又は句の翻訳と関連した不確実性を判定し、翻訳に埋め込まれる低信頼度信号を生成する。「低信頼度信号」、低信頼度信号を適用するための方法、及び低信頼度信号の適用に対する制約の例が、図７に示す表内に示される。依然として図５を参照すると、ＭＴ回路３０４の動作を、認識段階３２０、翻訳段階３２２及び低信頼度信号生成段階３２４に分割することができる。認識段階３２０において、言語「Ｘ」での入力を言語トークン、句、又は文に構文解析し、それらをＸｉとして示す。各々のトークン、句、又は文は、ｒｉとして示されるそれぞれの認識信頼度と関連付けられる。翻訳段階３２２において、言語トークン、句、又は文Ｘｉは、言語トークン、句、又は文Ｙｉに翻訳され、各トークン、句、又は文は、それぞれの認識信頼度ｔｉと関連付けられる。低信頼度信号生成段階３２４において、生成関数ｇは、その不確実性ｕｉ（その認識と翻訳信頼度の積である）と共に、言語トークン、句、又は文Ｙｉを取得し、ターゲット言語「Ｙ」で出力発話を生成する。
【００７２】
図６は、低信頼度信号を、ＮＬＴ入力／出力モジュール・システム３００（図５に示される）の翻訳された出力内に埋め込むための方法４００を示す。方法４００は、｛ｇ（ｕ１，Ｙ１）．．．ｇ（ｕｎ，Ｙｎ）｝のセットから次のｇ（ｕｉ，Ｙｉ）を選択することにより、ブロック４０２で開始する。次に、決定ブロック４０４は、不確実性ｕｉが「非常に」低い信頼度を下回るか又はこれに等しいかを判断する。決定ブロック４０４における問い合わせへの応答がイエスである場合、方法４００はブロック４０６に移動し、２の低信頼度信号を選択し、それらをＹｉに適用する。ブロック４０６は、決定ブロック４１２に進み、それ以上の処理されていない（Ｕｉ，Ｙｉ）があるかどうかを判断する。決定ブロック４１２における問い合わせへの応答がノーである場合、方法４００はブロック４１４に進み、付加された低信頼度信号を有する言語トークン、句、又は文のシーケンスを生成する。決定ブロック４１２における問い合わせへの応答がイエスである場合、方法４００はブロック４０２に戻り、｛ｇ（ｕ１，Ｙ１）．．．ｇ（ｕｎ，Ｙｎ）｝のセットから次のｇ（ｕｉ，Ｙｉ）を選択する。
【００７３】
決定ブロック４０４に戻ると、決定ブロック４０４における問い合わせへの応答がノーである場合、方法４００は決定ブロック４０８に移動し、不確実性ｕｉが「低」信頼度を下回るか又はこれに等しいかを判断する。決定ブロック４０８における問い合わせへの応答がイエスである場合、方法４００はブロック４１０に移動し、１の低信頼度信号を選択し、これをＹｉに適用する。ブロック４１０は、それ以上の処理されていない（Ｕｉ，Ｙｉ）があるかどうかを判断する決定ブロック４１２に進む。決定ブロック４１２における問い合わせへの応答がノーである場合、方法４００はブロック４１４に進み、付加された低信頼度信号を有する言語トークン、句、又は文のシーケンスを生成する。決定ブロック４１２における問い合わせへの応答がイエスである場合、方法４００はブロック４０２に戻り、｛ｇ（ｕ１，Ｙ１）．．．ｇ（ｕｎ，Ｙｎ）｝のセットから次のｇ（ｕｉ，Ｙｉ）を選択する。
【００７４】
図８は、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ入力／出力モジュール・システム６００に適用される本開示の実施形態を示す。ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステム６００は、データ・リポジトリ（例えば、データ・コーパス回路６０２）に問い合わせを行い、言語処理の要素、情報検索及び機械学習（例えば、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ分析回路６０４）を適用して結論に達することにより、ＮＬ質問に応答する。ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステム６００は、あるタイプの医療環境の自然質問・応答パラダイムのような、特定のタイプのセマンティック・クエリ及び検索動作により人間を支援する。ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステムの一例は、特許文献１に記載されるようなＩＢＭ社のＤｅｅｐＱＡ技術である。システムに対する自然言語での複雑な質問入力を理解し、質問に応答し、問診及び診断パラダイムのような、所定の環境内の同じ質問の人間の処理を補強することができるＤｅｅｐＱＡシステム及び方法が開発されている。
【００７５】
図８に示されるように、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステム６００は、図示のように構成及び配置された、データ・コーパス回路６０２、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ分析回路６０４、ユーザ６０７とインターフェース接続する電子ツール６０６、ＬＯＣ分析回路６０８、非流暢性選択分析回路６１０、非流暢性回路６１２、韻律パラメータ回路６１４及び制約回路６１６を含む。便宜上、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステム６００の個々の回路コンポーネントは別個に示されている。システム６００の種々のコンポーネントの機能は、異なるコンポーネントの配置で提供することができ、依然として本発明の範囲内に入ることが意図される。例えば、非流暢性選択分析回路６１０、非流暢性回路６１２、韻律パラメータ回路６１４及び制約回路６１６の１つ又は全ての機能をＮＬＰ  Ｑ＆Ａ分析回路６０４に組み込み、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ分析回路６０４内に提供することができる。付加的に、システム６００の機能の一部又は全ては、図１に示されるコンピュータ１０として実装することができる。
【００７６】
ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステム６００は、データ・コーパス回路６０２内のデータ・リポジトリに問い合わせを行うことにより、電子ツール６０６でユーザ６０７により提示されるＮＬ質問に応答する。ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ分析回路６０４は、言語処理の要素、情報検索及び機械学習を適用して結論に達する。ＮＬＰ  Ｑ＆Ａシステム６００は、あるタイプの医療環境の自然質問・応答パラダイムのような、特定のタイプのセマンティック・クエリ及び検索動作により人間を支援する。結論又は応答は、コンピュータ１０（図１に示される）の機能の全てを含むことができる電子ツール６０６を用いて、ユーザ６０７に返される。
【００７７】
電子ツール６０６は、ユーザ・インターフェース６３０及びＧＵＩ／ＵＸ６３２を通じてユーザ／クライアント６０７により行われるコミュニケーション（例えば、質問）を受け取る又は集めることを可能にする機能をさらに含むことができる。例えば、電子ツール６０６は、スマートフォン、スマートウオッチ、タブレット型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ等のようなモバイル機器、並びにデスクトップ型コンピュータ、メインフレーム等のような固定機器を含むことができる。ユーザ・インターフェース６３０は、ユーザ／クライアント６０７から、仮想又は物理キーボード又はキーパッドのようなテキスト通信を受け取る１つ又は複数の手段と共に、ユーザ／クライアント６０７によりなされる音声通信を受け取るための１つ又は複数のマイクロフォンを含むことができる。電子ツール６０６はまた、１つ又は複数の現在周知の又は後に開発される音声・テキスト（speech-to-text）技術を用いて、あらゆる受け取った音声通信をテキスト通信に変換することができる。ＧＵＩ／ＵＸ６３２は、特定の製品、システム、又はサービスの使用についての人の行動、態度及び感情を含む、ユーザ・エクスペリエンス（ＵＸ）を提供する。ＵＸは、人間とコンピュータとの相互作用及びプロダクト・オーナーシップの実際的かつ経験的で有意義な価値のある側面を含む。付加的に、ＵＸは、有用性、使いやすさ及び効率のようなシステム側面の人の知覚を含む。そのシステムに特定のタスクを実行させるために、ユーザがシステムに入力するよう要求される情報の量は、ＵＸに影響を与える。
【００７８】
ＬＯＣ分析回路６０８は、データ・コーパス回路６０２、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ分析回路６０４、及びユーザ６０７とインターフェース接続する電子ツール６０６の一部又は全てにより実行される動作を分析して、ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ分析回路６０４により生成される最初のＮＬ出力／応答についての１つ又は複数のＬＯＣスコアを決定する。所定の出力／応答について、どんなレベルの粒度（例えば、語、句、文、トークン等）が望まれても、ＬＯＣスコアを生成することができる。ＬＯＣ分析回路６０８が、ＬＯＣスコアが所定のトリガ閾（ＴＨ）値を上回ると判断するとき、システム６００の信頼度は十分に高く、非流暢性の組み込みは必要ないと判断され、ＬＯＣスコアは非流暢性選択分析回路６１０に送られない。ＬＯＣ分析回路６０８が、ＬＯＣスコアが所定のトリガ閾（ＴＨ）値を下回ると判断するとき、システム６００の信頼度は十分に低く、非流暢性の組み込みが必要であると判断され、ＬＯＣスコアが非流暢性選択分析回路６１０に送られる。
【００７９】
ＬＯＣ分析回路６０８、非流暢性選択分析回路６１０、非流暢性回路６１２、韻律パラメータ回路６１４、及び制約回路６１６は協働して、非流暢性選択分析回路６１０が非流暢性命令を出力する方法、及び／又はＮＬＰ  Ｑ＆Ａ回路６０４及び／又は電子ツール６０６が使用するコンテンツに従ってＬＯＣスコアを処理し、最初の出力／応答を修正して少なくとも１つの非流暢性に組み込むか、又は随意的に、少なくとも１つの非流暢性及び少なくとも１つの韻律パラメータを組み込む。組み込まれた非流暢性（又は、組み込まれた非流暢性＋韻律パラメータ）は、ＮＬ出力／応答の生成の際に不確実性が存在したＮＬコミュニケーションをユーザ６０７に提供する。
【００８０】
非流暢性選択分析回路６１０は、各々がそれと電子的に関連付けられた最初のＮＬＰ出力／応答における特定の不確実度又は信頼度を表す複数のＬＯＣ範囲を識別するデータを格納する。例えば、第１のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは中程度に低い信頼度を表し、第２のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは低い信頼度を表し、第３のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアは非常に低い信頼度を表し得る。非流暢性選択分析回路６１０は、第１のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアを非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付け（すなわち、適合させ）、それらを非流暢性回路６１２の参照表（図示せず）内に格納することができる。非流暢性回路６１２における非流暢性ＮＬ音声及びテキストは、一般に、中程度に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される。同様に、非流暢性選択分析回路６１０は、第２のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアを非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付け、それらを非流暢性回路６１２の参照表（図示せず）内に格納することもできる。非流暢性回路６１２における非流暢性ＮＬ音声及びテキストは、一般に、低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される。最後に、非流暢性選択分析回路６１０は、第３のＬＯＣ範囲におけるＬＯＣスコアを非流暢性ＮＬ音声及びテキストと電子的に関連付け、それらを非流暢性回路６１２の参照表（図示せず）内に格納することもできる。非流暢性回路６１２における非流暢性ＮＬ音声及びテキストは、低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される。
【００８１】
非流暢性選択分析回路６１０はまた、ＬＯＣ範囲を種々の非流暢性方法と電子的に関連付け、それらを非流暢性選択分析回路６１０内に格納することができる。各々の非流暢性方法は、非流暢性選択分析回路６１０が非流暢性回路６１２の非流暢性ＮＬ音声又はテキストを選択する方法、並びに、選択された非流暢性ＮＬ音声又はテキストを、最初のＮＬＰ出力／応答に組み込む方法を制御する。
【００８２】
非流暢性選択分析回路６１０はまた、ＬＯＣ範囲を種々の非流暢性制約と電子的に関連付け、それらを制約回路６１６内に格納することができる。各々の非流暢性制約は、選択された非流暢性ＮＬ音声又はテキストを、最初のＮＬＰ出力／応答に組み込む方法についての１つ又は複数の制約を規定する。従って、第１のＬＯＣ範囲内に入る所定のＬＯＣスコアは、一般に、中程度に低い信頼度を伝えるように、合理的な聞き手により理解される非流暢性音声及び／又は非流暢性テキストと電子的に関連付けられる。第１のＬＯＣにおけるＬＯＣスコアもまた、第１の非流暢性方法及び１つ又は複数の非流暢性制約の第１のセットと電子的に関連付けられる。
【００８３】
非流暢性選択分析回路６１０は随意的に、ＬＯＣ範囲を、韻律パラメータ回路６１４の参照表（図示せず）内に格納される種々の韻律パラメータと電子的に関連付けることができる。非流暢性選択分析回路６１０は随意的に、非流暢性音声又はテキストの組み込みに韻律パラメータを付加し、非流暢性を補強することができる。例えば、休止を流暢性の直前に挿入し、強調を付加することができる。
【００８４】
従って、上記の詳細な説明から、本発明の実施形態が技術的利益及び利点を提供することが分かる。具体的には、本発明の実施形態は、自然言語の非流暢性及び他の手がかりをＮＬＰ出力に挿入することにより、ＮＬＰ出力が間違いを含み得ることを、話し手及び聞き手に注意喚起するためのシステム及び方法を提供する。本発明は、システムが、そのＮＬＰ出力の一部又は全てが正しいことをどれだけ確信しているかを推定することによって、間違いが生じる可能性が大きい時期を認識するＮＬＰシステムの能力を利用する。システムにより生成される信頼度スコアの分析に基づいて、本開示は、非流暢性及び他の手がかりを選択し、これらを自然かつ直観的な方法でＮＬＰ出力自体に埋め込む。この埋め込みは、低信頼度の語若しくは句若しくは文の前に「えーと」及び「えー(er）」などの非語彙発話を挿入すること、非語彙句若しくは発話の前に休止を挿入すること、低信頼度の語若しくは句若しくは文の生成の直前又は生成中に不確実性を示す表現若しくはジェスチャを付加すること（例えば、ＮＬＰシステムが、そのＮＬＰ出力を生成する際にロボット又は仮想アバターを使用する場合）、埋め込んだ非流暢性の最後の音素に尻上がりイントネーションを付加すること、又は低信頼度のＮＬＰ出力の後に言語ヘッジ（例えば「そのとおりだと思う（I think that's right）」）を挿入することを含む、多数の方法で達成することができる。
【００８５】
生成されたＮＬ音声又はテキストの自然さを維持するために、パラメータを定めて、低信頼度信号の発生をその基準内に維持することができる。例えば、休止を最大１．５秒に制限し、挿入する非語彙発話の数を２つに制限することができる。対話を通じて低信頼度項目を示すために用いられる代替的方法によって、自然さを向上させることもできる。例えば、「あのー（uh）」を用いて低信頼度の１つの例を知らせ、この次に「えー」を使用し、３回目に５００ミリ秒の休止を非流暢性の前に挿入する。低信頼度信号及びそれらの関連した非流暢性及び韻律パラメータは、言語及び地域要因に従って変化し得る。例えば、音声の自然な休止の長さは、米国中西部よりも米国東部においてより短い。同様に、異なる地域においては、異なる非語彙発話が好ましいことがある。
【００８６】
ここで図９を参照すると、コンピュータ可読ストレージ媒体７０２及びプログラム命令７０４を含む、本開示の実施形態によるコンピュータ・プログラム製品７００が、一般的に示される。
【００８７】
本発明は、システム、方法、及び／又はコンピュータ・プログラム製品とすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実施させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有するコンピュータ可読ストレージ媒体（単数又は複数）を含むことができる。
【００８８】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスにより使用される命令を保持及び格納することができる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、これらに限定されるものではないが、電子記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、電磁気記憶装置、半導体記憶装置、又は上記のいずれかの適切な組み合わせとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストとして、以下のもの：即ち、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー・ディスク、パンチカード若しくは命令がそこに記録された溝内の隆起構造のような機械的にエンコードされたデバイス、及び上記のいずれかの適切な組み合わせが挙げられる。本明細書で使用される場合、コンピュータ可読ストレージ媒体は、電波、又は他の自由に伝搬する電磁波、導波管若しくは他の伝送媒体を通じて伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、又はワイヤを通って送られる電気信号などの、一時的信号自体として解釈されない。
【００８９】
本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、又は、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、及び／又は無線ネットワークなどのネットワークを介して外部コンピュータ又は外部ストレージ・デバイスにダウンロードすることができる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、及び／又はエッジ・サーバを含むことができる。各コンピューティング／処理デバイスにおけるネットワーク・アダプタ・カード又はネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、コンピュータ可読プログラム命令を転送して、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体内に格納する。
【００９０】
本開示の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又は、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、又は、「Ｃ」プログラミング言語若しくは類似のプログラミング言語などの通常の手続き型プログラミング言語を含む１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述することができる。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で、独立型ソフトウェア・パッケージとして実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、一部が遠隔コンピュータ上で実行される場合もあり、又は完全に遠隔コンピュータ若しくはサーバ上で実行される場合もある。最後のシナリオにおいて、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むいずれかのタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続される場合もあり、又は外部コンピュータへの接続がなされる場合もある（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを用いたインターネットを通じて）。幾つかの実施形態において、例えば、プログラム可能論理回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を用いて、電子回路を個人化することによりコンピュータ可読プログラム命令を実行し、本発明の態様を実施することができる。
【００９１】
本発明の実施形態は、方法、装置（システム）及びコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート図及び／又はブロック図の各ブロック、並びにフローチャート図及び／又はブロック図内のブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できることが理解されるであろう。
【００９２】
これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに与えてマシンを製造し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロック内で指定された機能／動作を実施するための手段を作り出すようにすることができる。これらのコンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイスを特定の方式で機能させるように指示することができるコンピュータ可読媒体内に格納し、それにより、そのコンピュータ可読媒体内に格納された命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実施する命令を含む製品を製造するようにすることもできる。
【００９３】
コンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上にロードして、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイス上で行わせてコンピュータ実施のプロセスを生成し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実行するためのプロセスを提供するようにすることもできる。
【００９４】
図面内のフローチャート及びブロック図は、本発明の種々の実施形態による、システム、方法、及びコンピュータ・プログラム製品の可能な実装の、アーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点に関して、フローチャート内の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、又はコードの一部を表すことができる。幾つかの代替的な実装において、ブロック内に示される機能は、図に示される順序とは異なる順序で生じることがある。例えば、連続して示される２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に同時に実行されることもあり、又はこれらのブロックはときとして逆順で実行されることもある。ブロック図及び／又はフローチャート図の各ブロック、及びブロック図及び／又はフローチャート図内のブロックの組み合わせは、指定された機能又は動作を実行する、又は専用のハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを実行する、専用ハードウェア・ベースのシステムによって実装できることにも留意されたい。
【００９５】
本明細書で用いられる用語は、特定の実施形態を説明する目的のためのものに過ぎず、本開示を限定することを意図したものではない。本明細書で用いられる場合、単数形「１つの（a）」、「１つの（an）」及び「その（the）」は、文脈が特に明示しない限り、複数形も同様に含むことを意図したものである。「含む（comprise）」及び／又は「含んでいる（comprising）」という用語は、本明細書で用いられる場合、記述された特徴、整数、ステップ、操作、要素、及び／又はコンポーネントの存在を指示するが、１つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ、操作、要素、コンポーネント、及び／又はそれらの群の存在又は追加を排除するものではないこともさらに理解されるであろう。
【００９６】
以下の特許請求の範囲に存在する場合、手段又はステップと機能との組合せ（ミーンズ又はステップ・プラス・ファンクション）要素の対応する構造、材料、動作及び均等物は、明確に特許請求された他の請求要素と共に機能を実行するための任意の構造体、材料、又は行為を含むことを意図したものである。本発明の説明は、例証及び説明のためだけに提示されたものであり、網羅的であること又は本開示を開示した形態に限定することを意図したものではない。当業者には、本開示の範囲から逸脱しない多くの修正物及び変形物が明らかとなるであろう。実施形態は、本開示の原理及び実際の用途を最もよく説明するため、及び、当業者が、企図した特定の用途に適するように種々の修正を有する種々の実施形態に関して本開示を理解することができるように、選択され、記述された。
【符号の説明】
【００９７】
１０：コンピューティング・ノード
１２：コンピュータ・システム／サーバ
１６：処理ユニット、プロセッサ
１８：バス
２８：メモリ
５０：クラウド・コンピューティング環境
６０：ハードウェア及びソフトウェア層
７０：仮想化層
８０：管理層
９０：ワークロード層
９６：自然言語処理（ＮＬＰ）モジュール
２００、３００：ＮＬＴ入力／出力モジュール・システム
２０２、３０２：ソース言語入力回路
２０４、３０４：ＭＴ回路
２０６、３０６：ターゲット言語出力回路
２０８、６０８：ＬＯＣ分析回路
２１０、６１０：非流暢性選択分析回路
２１２：ターゲット言語非流暢性回路
２１４：ターゲット言語韻律パラメータ回路
２１６、６１６：制約回路
６００：ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ入力／出力モジュール・システム
６０２：データ・コーパス回路
６０４：ＮＬＰ  Ｑ＆Ａ分析回路
６０６：電子ツール
６０７：ユーザ／クライアント
６１２：非流暢性回路
６１４：韻律パラメータ回路
６３０：ユーザ・インターフェース
６３２：ＧＵＩ／ＵＸ
７００：コンピュータ・プログラム製品
７０２：コンピュータ可読ストレージ媒体
７０４：プログラム命令
【図１】
2019501432.tif 000003
【図２】
2019501432.tif 000004
【図３】
2019501432.tif 000005
【図４】
2019501432.tif 000006
【図５】
2019501432.tif 000007
【図６】
2019501432.tif 000008
【図７】
2019501432.tif 000009
【図８】
2019501432.tif 000010
【図９】
2019501432.tif 000011
【国際調査報告】
2019501432.tif 000012
2019501432.tif 000013