(57)【要約】  本発明は、ユーザ質問を予測するための方法及びデータ駆動型装置を開示する。方法は、ユーザによって提起された質問が受信された場合に、ユーザ動作データを収集し、ユーザ動作データを前処理することと、ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データを、前処理されたユーザ動作データからインターセプトすることと、設定された対象動作データセットによって候補動作データを選別し、対象動作データセットに含まれる候補動作データを候補動作データから選別し、選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力し、ユーザによって提起された質問が属するカテゴリを予測することと、を含む。本発明の装置は、前処理モジュール、インターセプトモジュール及び予測モジュールを含む。本発明の方法及び装置は、予測結果を著しく向上させることができる。
2019505909.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法であって、
ユーザによって提起された質問が受信された場合に、ユーザ動作データを収集し、前記ユーザ動作データを前処理することと、
前記ユーザによって提起された前記質問に寄与する候補動作データを、前記前処理されたユーザ動作データからインターセプトすることと、
設定された対象動作データセットによって前記候補動作データを選別し、前記対象動作データセットに含まれる候補動作データを前記候補動作データから選別し、前記選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力し、前記ユーザによって提起された前記質問が属するカテゴリを予測することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記訓練された分類器モデルの訓練プロセスが、次のステップ、即ち、
前記ユーザによってフィードバックされた前記質問及びそれに対応する動作データを収集し、前記収集されたユーザ動作データを前処理することと、
前記ユーザによってフィードバックされた前記質問に寄与する動作データを、前記前処理されたユーザ動作データから候補動作データとしてインターセプトすることと、
全てのユーザによってフィードバックされた質問及びそれらに対応する候補動作データに従ってデータ駆動型方法を用いることによって、各ユーザによりフィードバックされた前記質問に対応する前記候補動作データに得点を与え、設定条件と一致する対象動作データを選別し、選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた前記質問に対応する対象動作データを結合することと、
各ユーザによってフィードバックされた前記質問及び前記対象動作データセットに従って訓練することによって、分類器モデルを取得することと、
を含む、請求項１に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法。
【請求項３】
前記前処理が、
設定された頻度閾値より頻度が低いノイズ動作データを除去することを含む、請求項１又は２に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法。
【請求項４】
前記前処理が、
前記ユーザ動作データをデジタル的に識別することを更に含む、請求項３に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法。
【請求項５】
前記ユーザによって提起された前記質問に寄与する前記候補動作データが、ウィンドウイング・トランケーションの方法を用いることによって、前記前処理されたユーザ動作データからインターセプトされ、前記ウィンドウイング・トランケーションが、
前記質問の発生の前の、最近の期間におけるユーザ動作データをインターセプトすることを含む、請求項１又は２に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法。
【請求項６】
選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた前記質問に対応する対象動作データを結合する前記ステップの後で、前記方法が、再び、前記対象動作データセットにおける前記対象動作データをデジタル的に識別することを更に含む、請求項４に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法。
【請求項７】
訓練によって分類器モデルを取得する前記ステップの前に、前記方法が、
前記対象動作データセットにおける前記対象動作データに対してベクトル化処理を実行するステップを更に含む、請求項２に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法。
【請求項８】
前記選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力する前記ステップの前に、前記方法が、
前記候補動作データに対してベクトル化処理を実行することを更に含む、請求項７に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法。
【請求項９】
ユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置であって、
ユーザによって提起された質問が受信された場合に、ユーザ動作データを収集し、且つ前記ユーザ動作データを前処理するように構成された前処理モジュールと、
前記ユーザによって提起された前記質問に寄与する候補動作データを、前記前処理されたユーザ動作データからインターセプトするように構成されたインターセプトモジュールと、
設定された対象動作データセットによって前記候補動作データを選別し、前記対象動作データセットに含まれる候補動作データを前記候補動作データから選別し、前記選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力し、且つ前記ユーザによって提起された前記質問が属するカテゴリを予測するように構成された予測モジュールと、
を含むデータ駆動型装置。
【請求項１０】
前記装置が、分類器モデルを訓練するように構成されたモデル訓練モジュールを更に含み、前記分類器モデルを訓練する場合に、前記モデル訓練モジュールが、次の操作、即ち、
前記ユーザによってフィードバックされた前記質問及びそれに対応する動作データを収集し、前記収集されたユーザ動作データを前処理することと、
前記ユーザによってフィードバックされた前記質問に寄与する動作データを、前記前処理されたユーザ動作データから候補動作データとしてインターセプトすることと、
全てのユーザによってフィードバックされた質問及びそれらに対応する候補動作データに従ってデータ駆動型方法を用いることによって、各ユーザによりフィードバックされた前記質問に対応する前記候補動作データに得点を与え、設定条件と一致する対象動作データを選別し、選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた前記質問に対応する対象動作データを結合することと、
各ユーザによってフィードバックされた前記質問及び前記対象動作データセットに従って訓練することによって、分類器モデルを取得することと、
を実行する、請求項９に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置。
【請求項１１】
前記収集されたユーザ動作データを前処理する場合に、前記前処理モジュールが、次のステップ、即ち、
設定された頻度閾値より頻度が低いノイズ動作データを除去することを実行する、請求項９又は１０に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置。
【請求項１２】
前記前処理モジュールが、前記ユーザ動作データをデジタル的に識別するように更に構成される、請求項１１に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置。
【請求項１３】
前記インターセプトモジュールが、前記ユーザによって提起された前記質問に寄与する候補動作データを、前記前処理されたユーザ動作データからインターセプトする場合に、ウィンドウイング・トランケーションの方法を採用し、前記ウィンドウイング・トランケーションが、
前記質問の発生の前の、最近の期間におけるユーザ動作データをインターセプトすることを含む、請求項９又は１０に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置。
【請求項１４】
選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた前記質問に対応する対象動作データを結合した後で、前記モデル訓練モジュールが、再び、前記対象動作データセットにおける前記対象動作データをデジタル的に識別するように更に構成される、請求項１２に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置。
【請求項１５】
訓練によって分類器モデルを取得する前に、前記モデル訓練モジュールが、前記対象動作データセットにおける前記対象動作データに対してベクトル化処理を実行するように更に構成される、請求項１０に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置。
【請求項１６】
前記選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力する前に、前記予測モジュールが、前記候補動作データに対してベクトル化処理を実行するように更に構成される、請求項１５に記載のユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１６年１月８日出願で、「データ駆動に基づいてユーザ質問を予測するための方法及び装置」なる名称の中国特許出願第２０１６１００１４９７１．０号の優先権を主張し、その出願の内容全体が、参照によって本明細書に援用される。
【０００２】
技術分野
本発明は、データ処理技術の分野に関し、特にユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
背景技術
ユーザは、製品又はサービスを利用している場合に、処理できない問題にしばしば遭遇し、その時ユーザは、顧客サービススタッフに助けを求める。通常、顧客サービススタッフは、ユーザが遭遇した問題を判断するために、複数回繰り返してユーザと対話する必要があり、それは、大量の人的コストを必要とする。ユーザが遭遇する可能性がある問題を前もって予測できる場合に、関連する応答が、知的な方法で提示され得るか、又は顧客サービススタッフは、ユーザの問題をより効果的に突き止めるように支援され得る。
【０００４】
ユーザが遭遇する可能性がある起こり得る問題を予め予測することは、典型的な多重分類問題であり、それは、通常、特徴選択及びモデリングから構成される。既存の方法において、特徴選択部が特徴を抽出する場合に、人間によって幾つかの規則を設定することが一般的であり、これらの規則は、ユーザが尋ねる可能性がある質問に関連すると経験的に考えられ、例えば、ユーザが、或るサービスを申し込んでいるかどうか、ユーザが、過去数日において消費をしたかどうか等である。これらの規則を照合することによって、質問をする前のユーザの状態を示す特徴が取得され得る。次に、特徴は、分類器を取得し、且つ分類器を用いることによって新しい特徴を予測するために、ロジスティック回帰技術を用いることによってモデル化される。
【０００５】
先行技術において、人間は、ユーザが遭遇する可能性がある質問と関連すると経験的に考えられる幾つかの規則を設定し、且つこれらの規則を照合することによって、質問をする前に、ユーザの状態を示す特徴が得られる。これは、２つの問題につながる。即ち、１．それは、データ駆動型ではなく、人間の強い介入を必要とし、且つ対応する製品又はサービスを完全に理解し、それらに精通している仲介人を必要とする。製品における頻繁な変更又はサービス範囲の拡張中に、多くの不都合が持ち込まれ、拡張性は、強くない。２．それは、顧客サービススタッフに助け求める前の短い期間内におけるユーザの動作とユーザ質問との間の関係を考慮することができず、ユーザは、一般に、顧客サービススタッフに助け求める前の短い期間（例えば２時間）内に一連の動作を行う可能性がある。これらの動作は、限定するわけではないが、携帯電話又はタブレットＰＣクライアントをクリックすることと、ＰＣウェブページをブラウズすることと、質問をする前のユーザの動作軌跡情報を含む、ユーザによって実行される他の操作と、を含む。理論上、これらの動作軌跡は、ユーザの後続の探索依頼に強く関連付けられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
発明の概要
本発明の目的は、ユーザが質問を示す前に、幾らかのユーザ情報及び操作が知られているイベントにおいて、ユーザが遭遇する可能性がある質問をできる限り正確に予測するために、ユーザ質問を予測するための方法及びデータ駆動型装置を提供することであり、それは、先行技術における人間の介入の影響を回避し、且つ分類予測の精度を改善することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述の目的を達成するために、本発明の技術的解決法は、以下のとおりである。
【０００８】
ユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法は、
ユーザによって提起された質問が受信された場合に、ユーザ動作データを収集し、ユーザ動作データを前処理することと、
ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データを前処理されたユーザ動作データからインターセプトすることと、
設定された対象動作データセットによって候補動作データを選別し、対象動作データセットに含まれる候補動作データを、前記候補動作データから選別し（screening out）、選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力し、ユーザによって提起された質問が属するカテゴリを予測することと、
を含む。
【０００９】
更に、訓練された分類器モデルの訓練プロセスは、次のステップ、即ち、
ユーザによってフィードバックされた質問及びそれに対応する動作データを収集し、収集されたユーザ動作データを前処理することと、
ユーザによってフィードバックされた質問に寄与する動作データを、前処理されたユーザ動作データから候補動作データとしてインターセプトすることと、
全てのユーザによってフィードバックされた質問及びそれらに対応する候補動作データに従ってデータ駆動型方法を用いることによって、各ユーザによりフィードバックされた質問に対応する候補動作データに得点を与え、設定条件と一致する対象動作データを選別し、選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた質問に対応する対象動作データを結合することと、
各ユーザによってフィードバックされた質問及び対象動作データセットに従って訓練することによって、分類器モデルを取得することと、
を含む。
【００１０】
更に、前処理は、
設定された頻度閾値より頻度が低いノイズ動作データを除去することを含む。
【００１１】
前処理は、
ユーザ動作データをデジタル的に識別することを更に含む。動作データのデジタル的な識別は、後続のステップにおいてデジタル識別子を用いた処理を直接実行するのを支援し、その結果、動作データの特定のデータ、例えばＵＲＬ、ＡＰＩ名、他の長い列データに従って処理を実行することは不必要であり、処理は、より単純である。
【００１２】
更に、本発明において、ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データは、ウィンドウイング・トランケーション（windowing truncation）の方法を用いることによって、前処理されたユーザ動作データからインターセプトされ、ウィンドウイング・トランケーションは、
質問の発生の前の、最近の期間におけるユーザ動作データをインターセプトすることを含む。
【００１３】
選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた質問に対応する対象動作データを結合するステップの後で、方法は、再び、対象動作データセットにおける対象動作データをデジタル的に識別することを更に含む。
【００１４】
訓練によって分類器モデルを取得するステップの前に、方法は、
対象動作データセットにおける対象動作データに対してベクトル化処理を実行するステップを更に含む。
【００１５】
選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力するステップの前に、方法は、
候補動作データに対してベクトル化処理を実行することを更に含む。ベクトル化後のユーザ動作データは、分類器モデルを直接訓練し、且つ実際の予測を実行するために用いることができ、計算は、より容易である。
【００１６】
本発明は、ユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置であって、
ユーザによって提起された質問が受信された場合に、ユーザ動作データを収集し、且つユーザ動作データを前処理するように構成された前処理モジュールと、
ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データを、前処理されたユーザ動作データからインターセプトするように構成されたインターセプトモジュールと、
設定された対象動作データセットによって候補動作データを選別し、対象動作データセットに含まれる候補動作データを候補動作データから選別し、選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力し、且つユーザによって提起された質問が属するカテゴリを予測するように構成された予測モジュールと、
を含むデータ駆動型装置を提案する。
【００１７】
更に、装置は、分類器モデルを訓練するように構成されたモデル訓練モジュールを更に含み、分類器モデルを訓練する場合に、モデル訓練モジュールは、次の操作、即ち、
ユーザによってフィードバックされた質問及びそれに対応すると動作データを収集し、収集されたユーザ動作データを前処理することと、
ユーザによってフィードバックされた質問に寄与する動作データを、前処理されたユーザ動作データから候補動作データとしてインターセプトすることと、
全てのユーザによってフィードバックされた質問及びそれらに対応する候補動作データに従ってデータ駆動型方法を用いることによって、各ユーザによりフィードバックされた上記質問に対応する上記候補動作データに得点を与え、設定条件と一致する対象動作データを選別し、選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた質問に対応する対象動作データを結合することと、
各ユーザによってフィードバックされた質問及び対象動作データセットに従って訓練することによって、分類器モデルを取得することと、
を実行する。
【００１８】
本発明において、収集されたユーザ動作データを前処理する場合に、前処理モジュールは、次のステップ、即ち、
設定された頻度閾値より頻度が低いノイズ動作データを除去することを実行する。
【００１９】
前処理モジュールは、ユーザ動作データをデジタル的に識別するように更に構成される。
【００２０】
更に、インターセプトモジュールは、ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データを、前処理されたユーザ動作データからインターセプトする場合に、ウィンドウイング・トランケーションの方法を採用し、ウィンドウイング・トランケーションは、
質問の発生の前の、最近の期間におけるユーザ動作データをインターセプトすることを含む。
【００２１】
更に、選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた質問に対応する対象動作データを結合した後で、モデル訓練モジュールは、再び、対象動作データセットにおける対象動作データをデジタル的に識別するように更に構成される。
【００２２】
更に、訓練によって分類器モデルを取得する前に、モデル訓練モジュールは、対象動作データセットにおける対象動作データに対してベクトル化処理を実行するように更に構成される。
【００２３】
更に、選別された候補動作データを訓練された分類器モデルに入力する前に、予測モジュールは、候補動作データに対してベクトル化処理を実行するように更に構成される。
【００２４】
本発明において提案された、ユーザ質問を予測する方法及びデータ駆動型装置は、分類精度を改善するようにユーザ質問の分類予測を実行するために、短期間内におけるユーザの動作軌道情報を利用し、それは、情報を含まないモデル予測の効果を著しく改善する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、本発明による、分類器モデルの訓練の流れ図である。
【図２】図２は、本発明による、ユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法の流れ図である。
【図３】図３は、本発明による、ユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置の概略構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
詳細な説明
本発明の技術的解決法は、添付の図面及び実施形態に関連して以下で更に詳細に説明される。以下の実施形態は、本発明を限定しない。
【００２７】
本発明の一般観念は、ユーザが遭遇する可能性がある質問を予測するために、訓練データを用いることによって分類器モデルを訓練し、且つ訓練された分類器モデルに従ってユーザ動作データを解析することである。
【００２８】
図１に示されているように、この実施形態において訓練データを用いることによって分類器モデルを訓練するプロセスは、以下のとおりである。
【００２９】
Ｆ１．ユーザによってフィードバックされた質問及びそれに対応する動作データが収集され、収集されたユーザ動作データは、前処理される。前処理は、ノイズ動作データ（interference behavior data）を除去すること及び動作データをデジタル的に識別することを含む。
【００３０】
任意のユーザによってフィードバックされた質問に対して、ユーザの動作データは、大量の動作データを取得するために収集される。動作データは、携帯電話又はタブレットＰＣクライアントをクリックすること、ＰＣウェブページをブラウズすること、及びユーザによって実行される他の操作を含む幾つかのユーザ操作である。操作は、ＵＲＬ又はＡＰＩ名によって表され、ＵＲＬ又はＡＰＩ名の前にはｕｎｉｘ（登録商標）タイムスタンプがある。例えば、過去の期間におけるユーザＸの動作は、次のように表すことができる。
１４３８６６１８７９：  ａｌｉｐａｙ．ｍａｐｐｐｒｏｄ．ｓｈｏｐ．ｑｕｅｒｙＰａｇｅ
１４３８６６１８８５：  ａｌｉｐａｙ．ｃｌｉｅｎｔ．ｍｏｂｉｌｅａｐｐ．ｃｈｅｃｋＲｅｓｕｌｔ
１４３８６６１８８９：  ａｌｉｐａｙ．ｃｏｍｍｅｒｃｅ．ｃａｔｅｇｏｒｙ．ｑｕｅｒｙＢｙＣａｔｅｇｏｒｙＩｄ
１４３８６６１８９９：  ａｌｉｐａｙ．ｓｉｔｅｐｒｏｂｅ．ｓｙｎｃ．ｑｕｅｒｙＷｉｆｉｓ
１４３８６６１９０９：  ａｌｉｐａｙ．ｃｈａｒｉｔｙ．ｍｏｂｉｌｅ．ｄｏｎａｔｅ．ｄｅｄｕｃｔ．ｕｎｓｉｇｎ
．．．
．．．
１４３８６６１９９９：ｈｔｔｐｓ：／／ｃｏｕｒｉｅｒｃｏｒｅ．ａｌｉｐａｙ．ｃｏｍ／ｅｒｒｏｒＲｅｐｅａｔＳｕｂｍｉｔ．ｈｔｍ
１４３８６６２９９９：ｈｔｔｐｓ：／／ｃｓｈａｌｌ．ａｌｉｐａｙ．ｃｏｍ／ｌａｂ／ｑｕｅｓｔｉｏｎ．ｈｔｍ
【００３１】
より正確であるように、且つ後続の処理を容易にするために、この実施形態における前処理は、ノイズ動作データを除去すること及び動作データをデジタル的に識別することを含む。
【００３２】
除去されるノイズ動作データは、例えば設定された頻度閾値より低い、極めて低い発生頻度を備えた動作データを指す。極めて低い発生頻度を備えた動作データは、ユーザが質問をフィードバックする可能性が低いことに帰着し、従って、この実施形態では考慮されず、その結果、極めて低い発生頻度を備えた動作データによってもたらされるノイズを排除することができる。
【００３３】
動作データのデジタル的識別は、後続のステップにおいて、デジタル識別子を用いた処理の直接的な実行を容易にすることであり、その結果、動作データの特定のデータ、例えばＵＲＬ、ＡＰＩ名、他の長い列データに従って処理を実行することは不必要であり、処理は、より単純である。
【００３４】
動作データのデジタル的識別は、前もって準備されたマッピングテーブルに従って、動作データのＵＲＬ又はＡＰＩをデジタル的に識別することか、頻度の量に従って動作データをソートし番号を付けるために、動作データの発生頻度を数えて、動作データのデジタル識別子としてその数を用いることか、又は動作データの具体的な内容に従って、ＨＡＳＨ計算により動作データに対応するデジタル識別子を取得することとすることができる。デジタル識別後の動作データは、
１４３８６６１８７９：２
１４３８６６１８８５：６５
１４３８６６１８８９：１１
１４３８６６１８９９：６
１４３８６６１９０９：１８
．．．
．．．
１４３８６６１９９９：１０８
１４３８６６２９９９：１１１
になる。
【００３５】
選別及び処理は、後続のステップにおいてデジタル識別子を用いて直接実行される。
【００３６】
Ｆ２．ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データが、前処理されたユーザ動作データからインターセプトされる。
【００３７】
大量のユーザ動作データに関し、質問の発生に先立つ最近の期間におけるユーザの動作データは、ユーザによってフィードバックされる質問にしばしば実際に影響する。即ち、ユーザによってフィードバックされた質問に寄与する動作データは、ユーザの最近の期間の動作データであり、履歴動作データの影響は、無視することができる。従って、この実施形態において、ユーザ動作データをインターセプトし、且つユーザの最近の期間における動作データを候補動作データとして選択することが必要である。
【００３８】
特に、ユーザ動作データは、ウィンドウイングによってインターセプトされ、固定ウィンドウ長さ又は可変ウィンドウ長さが選択され得る。固定ウィンドウ長さは、例えば３０〜１２０の動作データである。即ち、現在の動作データに先立つ３０〜１２０の動作データが選択される。可変ウィンドウ長さは、現在の動作データに先立つ或る期間の動作データ、例えば現在時間に先立つ０．５時間〜２時間内の動作データを選択することである。
【００３９】
例えば、上記の動作データ用に、ウィンドウイング・トランケーションは、最後の動作データ、即ち１４３８６６２９９９：１１１から引き返す。長さは、固定ウィンドウ長さ（３０〜１２０のデータ）又は可変ウィンドウ長さ（０．５時間〜２時間であり、それは、ｕｎｉｘタイムスタンプによって決定される）である。ウィンドウイング・トランケーション後のデータが、次のようになると仮定する。
１４３８６６１８８５：６５
１４３８６６１８８９：１１
１４３８６６１８９９：６
１４３８６６１９０９：１８
．．．
．．．
１４３８６６１９９９：１０８
１４３８６６２９９９：１１１
【００４０】
従って、ユーザによってフィードバックされた質問に寄与する候補動作データが取得され、各ユーザによってフィードバックされた質問に対応する動作データは、各ユーザによってフィードバックされた質問に対応する候補動作データを取得するために、詳しく検討される。
【００４１】
Ｆ３．全てのユーザによってフィードバックされた質問及びそれらに対応する候補動作データに従って、各ユーザによってフィードバックされた質問に対応する候補動作データは、データ駆動型方法を用いることによって得点を与えられ、設定条件と一致する対象動作データが選別され、全てのユーザによってフィードバックされた質問に対応する対象動作データは、選別された対象動作データセットを構成するために結合される。
【００４２】
この実施形態において、全てのユーザによってフィードバックされた質問は、ファイルセットとして用いられ、各ユーザによってフィードバックされた質問は、ファイルとして用いられる。この実施形態において、データ駆動型方法は、用語頻度−逆文書頻度（ＴＦ−ＩＤＦ）方法である。ＴＦ−ＩＤＦ方法は、ファイルセット又はコーパスにおける１つのファイルの１つの単語の重要性を評価するために、情報検索及びデータマイニング用の加重技術を備えた一般的な統計的方法である。単語の重要性は、単語がファイルに現れる回数に比例して増加するが、しかし同時に、単語は、それがコーパスに現れる頻度に逆比例して減少する。この実施形態に関し、単語は、候補動作データと等価であり、全てのユーザによってフィードバックされた質問は、ファイルセットとして用いられ、各ユーザによってフィードバックされた質問は、ファイルとして用いられ、各ユーザによってフィードバックされた質問に対応する候補動作データは、ＴＦ−ＩＤＦによって得点を与えられる。
【００４３】
ＴＦ−ＩＤＦの主な概念は、次のとおりである。即ち、単語又は句が、高頻度ＴＦで１つの記事に現れるが、しかし他の記事にはめったに現れない場合に、単語又は句が、優れたカテゴリ識別可能性を有し、分類に適していると考えることができる。ＴＦＩＤＦは、実際にＴＦ×ＩＤＦ、ＴＦ（用語頻度）及びＩＤＦ（逆文書頻度）である。ＴＦは、１つのエントリーが、１つの文書ｄに現れる頻度を示す。ＩＤＦの主な概念は、次のとおりである。１つのエントリーｔを含む文書が、ほとんどない場合に、即ち、ｎが小さければ小さいほど、ＩＤＦはそれだけ大きくなり、エントリーｔが、優れたカテゴリ識別可能性を有することを示している。カテゴリＣにおいてエントリーｔを含む文書の数がｍで、他のカテゴリにおいてｔを含む文書の総数がｋである場合に、ｔを含む全ての文書の数がｎ＝ｍ＋ｋであることは、明白である。ｍが大きく、ｎもまた大きい場合に、ＩＤＦ式によって取得されるＩＤＦの値は小さくなり、エントリーｔが、弱いカテゴリ識別可能性を有することを示している。
【００４４】
詳細なアルゴリズムは、次のとおりである。
第１のステップにおいて、ＴＦが計算される。
【数１】
2019505909.tif 000003
第２のステップにおいて、ＩＤＦが計算される。
【数２】
2019505909.tif 000004
第３のステップにおいて、ＴＦ−ＩＤＦが計算される。
ＴＦ−ＩＤＦ＝ＴＦ×ＩＤＦ
【００４５】
ユーザ動作データは、或る程度単語と見なすことができ、ファイルセット又はコーパスにおける１つのファイルの１つの単語の重要性は、基準としてＴＦ−ＩＤＦ技術を用いることによって動作データの選別に適用される。分類に適した動作データは選別され、選別された動作データは、対象動作データと呼ばれる。
【００４６】
この実施形態において、各ユーザによってフィードバックされた質問に対して、最も高い得点を備えた動作データ、又は閾値より高い動作データの最初のＮ（５０〜２００）個は、対象動作データとして用いることができる。全てのユーザによってフィードバックされた質問に対応する対象動作データは、選別された対象動作データセットを構成するために結合される。セットに含まれる動作データの量は、全ての訓練データにおける動作データの量よりはるかに少ない。
【００４７】
例えば、質問Ａに対応する動作データは、
６  １８  １  ９  ７７  ９８  ６９．．．．．
．．．．．８８  １８９  ８７
である（デジタル識別子で表される）。
【００４８】
全てのデジタル識別子は、ＴＦ−ＩＤＦによって得点を与えられ、質問Ａに対して最も重要なトップＮ（例えば５０）のデジタル識別子は、高いものから低いものへと選ばれ、その結果、質問Ａ用に最も重要な動作データが取得され得る。
Ａ：１１  １８．．．．．１０８．．．．．
【００４９】
全ての質問に対応するデジタル識別子のセットは、対象動作データセットを構成するために結合される。従って、ユーザによってフィードバックされた質問が、周知の質問と認識される場合に、対象動作データセットは、全ての周知の質問の対象動作データを含む。
【００５０】
更に、対象動作データセットにおける対象動作データは、再びデジタル的に識別され、その結果、セットは、後続の処理を促進するのが一層簡単である。
【００５１】
Ｆ４．分類器モデルが、各ユーザによってフィードバックされた質問及び対象動作データセットに従って訓練することによって取得される。
【００５２】
分類器モデルは、周知の質問及びそれらに対応する対象動作データを用いて訓練することによって取得される。分類器モデルを用いれば、ユーザが、質問をフィードバックした場合に、その質問が、どの周知の質問であり得るかは、ユーザの動作データを解析することによって予測することができ、その結果、それは、顧客サービスが、ユーザの質問に答えて解決法を提供するのに便利である。
【００５３】
分類器モデルは、限定するわけではないが、ロジスティック回帰モデル、ディープニューラルネットワークモデル、サポートベクトルマシンモデル、再帰的ニューラルネットワークモデル等を含む。訓練データに従って訓練することによってモデルを取得するための多くの方法が、先行技術に存在するので、それらは、ここで詳細には説明されない。
【００５４】
図２に示されているように、この実施形態は、以下のものを含む、ユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法を提供する。
【００５５】
ステップＳ１．ユーザによって提起された質問が受信された場合に、ユーザ動作データが収集されて、前処理される。
【００５６】
ステップＳ２．ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データが、前処理されたユーザ動作データからインターセプトされる。
【００５７】
ユーザによって提起された質問を受信した後で、顧客サービスは、ユーザ動作データを捕捉し、ユーザ動作データを前処理する。特定の前処理方法、及びウィンドウイング・トランケーションを実行する方法は、分類器モデルの訓練中に上記で説明されたので、それらは、ここではもはや詳細には説明されない。
【００５８】
ステップＳ３．候補動作データは、設定された対象動作データセットによって選別され、対象動作データセットに含まれる候補動作データは、候補動作データから選別され、選別された候補動作データは、訓練された分類器モデルに入力され、ユーザによって提起された質問が属するカテゴリが予測される。
【００５９】
例えば、対象動作データセットによって選別された後で、ユーザＸの動作データは、次のようになる。
１４３８６６１８８９：１１
１４３８６６１９０９：１８
．．．
．．．
１４３８６６１９９９：１０８
【００６０】
対象動作データセットが、１４３８６６１８８５：６５、１４３８６６１８９９：６及び１４３８６６２９９９：１１１を含まないと仮定すると、３つのデータは、それらが対象動作データセットに含まれいないので除去される。
【００６１】
対象動作データセットが、選別によって取得され、分類器モデルが、訓練によって取得されたので、ユーザが、顧客サービスに質問を提出している場合に、顧客サービスは、ユーザの候補動作データを、訓練された分類器モデルに入れることができる。分類器モデルは、ユーザによって提起された質問のカテゴリを計算し、相異なる質問に対応する確率を出力し、且つユーザによって提起された質問が属するカテゴリとして、最も高い確率を備えた問題を選択する。
【００６２】
更に、分類器モデル及び後続の予測の訓練を容易にするために、この実施形態においてユーザ質問を予測するためのデータ駆動型方法は、更に、それぞれ、対象動作データセットにおける対象動作データに対してベクトル化処理を実行し、且つ候補動作データに対してベクトル化処理を実行する。
【００６３】
ベクトル化処理は、２値化と量子化に分割される。２値化は、動作が発生した場合に、１が、対応するベクトル位置に設定され、且つ動作が発生しない場合に、０が設定されることを示す。量子化は、動作が、対応するベクトル位置で発生する回数を示す。ベクトル化後のユーザ動作データは、分類器モデルを直接訓練するために用いることができ、また実際の予測用に用いることができる。また、分類器モデルを訓練するためにオリジナルの特徴と組み合わせて用いることができ、また実際の予測用に用いることができる。
【００６４】
図３に示されているように、前述の方法に対応して、本発明は、ユーザ質問を予測するためのデータ駆動型装置を更に提案する。装置は、
ユーザによって提起された質問が受信された場合に、ユーザ動作データを収集し、且つユーザ動作データを前処理するように構成された前処理モジュールと、
ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データを前処理されたユーザ動作データからインターセプトするように構成されたインターセプトモジュールと、
設定された対象動作データセットによって候補動作データを選別し、対象動作データセットに含まれる候補動作データを、前記候補動作データから選別し、選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力し、且つユーザによって提起された質問が属するカテゴリを予測するように構成された予測モジュールと、
を含む。
【００６５】
この実施形態において、ユーザ質問を予測するための装置は、分類器モデルを訓練するように構成されたモデル訓練モジュールを更に含み、分類器モデルを訓練する場合に、モデル訓練モジュールは、次の操作を実行する。即ち、
ユーザによってフィードバックされた質問及びそれに対応すると動作データを収集し、収集されたユーザ動作データを前処理することと、
ユーザによってフィードバックされた質問に寄与する動作データを、前処理されたユーザ動作データから候補動作データとしてインターセプトすることと、
全てのユーザによってフィードバックされた質問及びそれらに対応する候補動作データに従ってデータ駆動型方法を用いることによって、各ユーザによりフィードバックされた質問に対応する候補動作データに得点を与え、設定条件と一致する対象動作データを選別し、選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた質問に対応する対象動作データを結合することと、
各ユーザによってフィードバックされた質問及び対象動作データセットに従って訓練することによって、分類器モデルを取得することと、
である。
【００６６】
この実施形態において、収集されたユーザ動作データを前処理する場合に、前処理モジュールは、次のステップを実行する。即ち、
設定された頻度閾値より頻度が低いノイズ動作データを除去することである。
【００６７】
更に、前処理モジュールは、ユーザ動作データをデジタル的に識別するように更に構成される。
【００６８】
この実施形態において、インターセプトモジュールは、ユーザによって提起された質問に寄与する候補動作データを、前処理されたユーザ動作データからインターセプトする場合に、ウィンドウイング・トランケーションの方法を採用し、ウィンドウイング・トランケーションは
質問の発生の前の、最近の期間におけるユーザ動作データをインターセプトすることを含む。
【００６９】
前述の方法に対応し、この実施形態において、選別された対象動作データセットを構成するために、全てのユーザによってフィードバックされた質問に対応する対象動作データを結合した後で、モデル訓練モジュールは、再び、対象動作データセットにおける対象動作データをデジタル的に識別するように更に構成される。
【００７０】
この実施形態において、訓練によって分類器モデルを取得する前に、モデル訓練モジュールは、対象動作データセットにおける対象動作データに対してベクトル化処理を実行するように更に構成される。
【００７１】
前述の方法に対応し、この実施形態において、選別された候補動作データを、訓練された分類器モデルに入力する前に、予測モジュールは、候補動作データに対してベクトル化処理を実行するように更に構成される。
【００７２】
上記の実施形態は、技術的解決法を限定するのではなく、本発明の技術的解決法を説明するするためにのみ用いられる。当業者は、本発明の趣旨及び本質から逸脱せずに、様々な対応する変更及び変形を行うことができる。しかしながら、これらの対応する変更及び変形は、全て、本発明の添付の請求項の保護範囲に属するものとする。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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