(57)【要約】【課題】学習により生成される対話システムのモデルの精度を向上させることができる情報処理方法を提供する。【解決手段】学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されている記憶装置から、第１テキスト情報を取得する取得ステップ（Ｓ１）と、取得ステップ（Ｓ１）において取得された第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する特定ステップ（Ｓ２）と、特定ステップ（Ｓ２）において特定された１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する置換ステップ（Ｓ３）と、置換ステップ（Ｓ３）において生成された第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させる学習ステップ（Ｓ４）とを含む。【選択図】図５
2019082987.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されている記憶装置から、前記第１テキスト情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する特定ステップと、
前記特定ステップにおいて特定された前記１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、前記第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する置換ステップと、
前記置換ステップにおいて生成された前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させる学習ステップとを含む、
情報処理方法。
【請求項２】
前記置換ステップでは、
前記特定ステップにおいて特定された前記１以上の固有表現それぞれを、前記所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換するとともに、前記第１テキスト情報に示される１以上の発話文の文脈に応じた数値を付加することで、前記第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記文脈に応じた数値は、前記第１テキスト情報に示される１以上の発話文における当該１以上の固有表現の発現順に応じた数値である、
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記置換ステップでは、
前記特定ステップにおいて特定された前記１以上の固有表現のうち特定のタスクを解決する目的物候補を示す施設名称を、前記所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換するとともに、前記施設名称に示される施設におけるサービスに関する評価値による順位に応じた数値を、前記文脈に応じた数値として付加する、
請求項２または３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記情報処理方法は、さらに、前記学習ステップにおいて学習された前記モデルを用いて、特定のタスクを解決する処理を行う処理ステップを含み、
前記取得ステップでは、テスト用データセットである１以上の発話文を示す第３テキスト情報が記憶されている記憶装置から、前記第３テキスト情報を取得し、
前記特定ステップでは、前記取得ステップにおいて取得された前記第３テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定し、
前記置換ステップでは、前記特定ステップにおいて特定された前記第３テキスト情報に含まれる前記１以上の固有表現それぞれを、前記所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、前記第３テキスト情報から第４テキスト情報を生成し、
前記処理ステップでは、前記置換ステップにおいて生成された前記第４テキスト情報をテスト用データセットとして用いて、前記特定のタスクを解決する処理を行う、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記情報処理方法は、さらに、前処理として、前記置換ステップにおいて生成された前記第２テキスト情報及び前記第４テキスト情報に対して、隣り合う２個の表現を一塊の単位として区切る処理であるバイグラム処理を行う前処理ステップを含み、
前記学習ステップでは、前記前処理ステップにおいて前記バイグラム処理が行われた前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、前記モデルを学習させ、
前記処理ステップでは、さらに、前記前処理ステップにおいて前記バイグラム処理が行われた前記第４テキスト情報をテスト用データセットとして用いて、前記特定のタスクを解決する処理を行う、
請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記情報処理方法は、さらに、前処理として、前記置換ステップにおいて生成された前記第２テキスト情報及び前記第４テキスト情報に対して、含まれる表現の形式を標準化する標準化処理を行う前処理ステップを含み、
前記学習ステップでは、前記前処理ステップにおいて前記標準化処理が行われた前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、前記モデルを学習させ、
前記処理ステップでは、さらに、前記前処理ステップにおいて前記標準化処理が行われた前記第４テキスト情報をテスト用データセットとして用いて、前記特定のタスクを解決する処理を行う、
請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記情報処理方法は、さらに、
前記処理ステップにおいて前記特定のタスクを解決する処理が行われた結果に含まれる１以上の抽象化表現であって前記所定のルールに基づき置換された１以上の抽象化表現を、元の固有表現に置換して、出力する出力ステップを含む、
請求項５〜７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項９】
学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されている記憶装置から、前記第１テキスト情報を取得する取得部と、
前記取得部において取得された前記第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する特定部と、
前記特定部において特定された前記１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、前記第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する置換処理部と、
前記置換処理部において生成された前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させる学習処理部とを備える、
情報処理装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、対話システムに適用される情報処理方法、情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
対話システムは、対話ロボット等によりユーザによる発話に応じたタスクを実行するステムである。対話システムには、飲食店の検索など特定のタスクの達成を目的するためにユーザと対話を行うタスク指向型の対話システムと、雑多な話題についてユーザと対話を行う非タスク指向型の対話システムとがある。
【０００３】
対話システムでは、ユーザの発話内容を精度よく理解し、適切な対話を行うことが求められる。そのため、機械学習等の学習によって対話システムのモデルを生成することが試みられている（例えば特許文献１）。
【０００４】
特許文献１では、多様でくだけた表現を含む発話に対しても精度良く対話行為のタイプを付与するモデルを学習により生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１９１０号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Sukhbaatar, S., Szlam, A., Weston, J., and Fergus, R. (2015). End-to-end memory networks. Proceedings of NIPS.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、教師データとなる発話文には固有名詞等の固有表現が含まれるため、対話システムのモデルを精度よく生成することが難しい。また、上記特許文献１で開示される技術では、固有表現が含まれる発話文を学習する際についての特段の考慮はされていない。
【０００８】
本開示は、上述の事情を鑑みてなされたもので、学習により生成される対話システムのモデルの精度を向上させることができる情報処理方法、情報処理装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されている記憶装置から、前記第１テキスト情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する特定ステップと、前記特定ステップにおいて特定された前記１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、前記第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する置換ステップと、前記置換ステップにおいて生成された前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させる学習ステップとを含む。
【００１０】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本開示の情報処理方法等によれば、学習により生成される対話システムのモデルの精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１に示すデータ加工部の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２に示す知識ベースに記憶されている知識の一例である。
【図４】図２に示す文脈辞書に記憶されている表現の対の一例である。
【図５】実施の形態に係る情報処理装置の動作の概要を示すフローチャートである。
【図６Ａ】実施の形態に係る情報処理装置が行う動作の詳細を示すフローチャートである。
【図６Ｂ】図６Ａに示すステップＳ１０３の処理の別態様を示すフローチャートである。
【図７】実施例１に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。
【図８】実施例１に係る文脈辞書の１例を示す図である。
【図９】実施例１に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【図１０】実施例２に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。
【図１１】実施例２に係る文脈辞書の１例を示す図である。
【図１２】実施例２に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【図１３】実施例３に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。
【図１４】実施例３に係る文脈辞書の１例を示す図である。
【図１５】実施例３に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【図１６】実施例４に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。
【図１７】実施例４に係る文脈辞書の１例を示す図である。
【図１８】実施例４に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【図１９】実施例５に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。
【図２０】実施例５に係る知識ベースの一部を示す図である。
【図２１】実施例５に係る文脈辞書の１例を示す図である。
【図２２】実施例５に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【図２３】実施例６に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。
【図２４】実施例６に係る知識ベースの一部を示す図である。
【図２５】実施例６に係る文脈辞書の１例を示す図である。
【図２６】実施例６に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【図２７】実施例７に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。
【図２８】実施例７に係る知識ベースの一部を示す図である。
【図２９】実施例７に係る文脈辞書の１例を示す図である。
【図３０】実施例７に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【図３１】本開示の置換処理の効果を示す図である。
【図３２】本開示の置換処理の効果を示す図である。
【図３３】本開示の置換処理の効果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されている記憶装置から、前記第１テキスト情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する特定ステップと、前記特定ステップにおいて特定された前記１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、前記第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する置換ステップと、前記置換ステップにおいて生成された前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させる学習ステップとを含む。
【００１４】
本態様によれば、所定のルールに基づき、発話文に含まれる固有表現を、固有表現のバリエーションを吸収した抽象化表現に置換した教師データを用いて対話システムのモデルを学習させることができる。これにより、学習により生成される対話システムのモデルの精度を向上させることができる。
【００１５】
また、例えば、前記置換ステップでは、前記特定ステップにおいて特定された前記１以上の固有表現それぞれを、前記所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換するとともに、前記第１テキスト情報に示される１以上の発話文の文脈に応じた数値を付加することで、前記第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成するとしてもよい。
【００１６】
ここで、例えば、前記文脈に応じた数値は、前記第１テキスト情報に示される１以上の発話文における当該１以上の固有表現の発現順に応じた数値であるとしてもよい。
【００１７】
これら態様によれば、所定のルールに基づき置換された抽象化表現に、文脈に応じた数値が付加されるので、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データを用いることができる。これにより、学習により生成される対話システムのモデルの精度をさらに向上させることができる。
【００１８】
また、例えば、前記置換ステップでは、前記特定ステップにおいて特定された前記１以上の固有表現のうち特定のタスクを解決する目的物候補を示す施設名称を、前記所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換するとともに、前記施設名称に示される施設におけるサービスに関する評価値による順位に応じた数値を、前記文脈に応じた数値として付加するとしてもよい。
【００１９】
また、例えば、前記情報処理方法は、さらに、前記学習ステップにおいて学習された前記モデルを用いて、特定のタスクを解決する処理を行う処理ステップを含み、前記取得ステップでは、テスト用データセットである１以上の発話文を示す第３テキスト情報が記憶されている記憶装置から、前記第３テキスト情報を取得し、前記特定ステップでは、前記取得ステップにおいて取得された前記第３テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定し、前記置換ステップでは、前記特定ステップにおいて特定された前記第３テキスト情報に含まれる前記１以上の固有表現それぞれを、前記所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、前記第３テキスト情報から第４テキスト情報を生成し、前記処理ステップでは、前記置換ステップにおいて生成された前記第４テキスト情報をテスト用データセットとして用いて、前記特定のタスクを解決する処理を行うとしてもよい。
【００２０】
本態様によれば、所定のルールに基づき、発話文に含まれる固有表現を、固有表現のバリエーションを吸収した抽象化表現に置換したテスト用データセットを用いることがきる。これにより、学習により生成された対話システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する対話システム側が行うべき応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【００２１】
また、例えば、前記情報処理方法は、さらに、前処理として、前記置換ステップにおいて生成された前記第２テキスト情報及び前記第４テキスト情報に対して、隣り合う２個の表現を一塊の単位として区切る処理であるバイグラム処理を行う前処理ステップを含み、前記学習ステップでは、前記前処理ステップにおいて前記バイグラム処理が行われた前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、前記モデルを学習させ、前記処理ステップでは、さらに、前記前処理ステップにおいて前記バイグラム処理が行われた前記第４テキスト情報をテスト用データセットとして用いて、前記特定のタスクを解決する処理を行うとしてもよい。
【００２２】
また、例えば、前記情報処理方法は、さらに、前処理として、前記置換ステップにおいて生成された前記第２テキスト情報及び前記第４テキスト情報に対して、含まれる表現の形式を標準化する標準化処理を行う前処理ステップを含み、前記学習ステップでは、前記前処理ステップにおいて前記標準化処理が行われた前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、前記モデルを学習させ、前記処理ステップでは、さらに、前記前処理ステップにおいて前記標準化処理が行われた前記第４テキスト情報をテスト用データセットとして用いて、前記特定のタスクを解決する処理を行うとしてもよい。
【００２３】
また、例えば、前記情報処理方法は、さらに、前記処理ステップにおいて前記特定のタスクを解決する処理が行われた結果に含まれる１以上の抽象化表現であって前記所定のルールに基づき置換された１以上の抽象化表現を、元の固有表現に置換して、出力する出力ステップを含むとしてもよい。
【００２４】
また、本開示の一態様に係る情報処理装置は、学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されている記憶装置から、前記第１テキスト情報を取得する取得部と、前記取得部において取得された前記第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する特定部と、前記特定部において特定された前記１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、前記第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する置換処理部と、前記置換処理部において生成された前記第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させる学習処理部とを備える。
【００２５】
また、本開示の一態様に係るプログラムは、上記態様に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させる。
【００２６】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００２７】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。
【００２８】
（実施の形態）
以下では、図面を参照しながら、実施の形態における情報処理方法等の説明を行う。
【００２９】
［情報処理装置１０］
図１は、実施の形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図２は、図１に示すデータ加工部２の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【００３０】
図１に示す情報処理装置１０は、記憶装置１、４、５と、学習処理部３と、予測処理部６と、出力処理部７とを備え、対話システムに適用される。ここで、対話システムは、タスク指向型の対話システムであってよい。
【００３１】
＜記憶装置１、４、５＞
記憶装置１は、学習処理部３が学習処理を行う際に用いる学習用データセットを記憶する。本実施の形態では、記憶装置１は、学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されており、学習処理部３が学習処理を行う際に用いられる。学習用データセットには、複数の対話データが含まれ、複数の対話データのそれぞれには、１以上の発話文が含まれている。
【００３２】
記憶装置４は、学習処理部３が学習用データセットを用いて学習させるモデルが格納されている。本実施の形態では、記憶装置４は、対話システムのモデルが記憶されており、学習処理部３により学習される。
【００３３】
記憶装置５は、予測処理部６が予測処理を行う際に用いるてテスト用データセットを記憶する。本実施の形態では、記憶装置４は、テスト用データセットである１以上の発話文を示す第３テキスト情報が記憶されており、予測処理部６が予測処理を行う際に用いられる。テスト用データセットにも、複数の対話データが含まれ、複数の対話データのそれぞれには、１以上の発話文が含まれている。
【００３４】
記憶装置１、４、５は、例えば、ハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブ等の書き換え可能な不揮発性のメモリーで構成される。
【００３５】
＜データ加工部２＞
データ加工部２は、記憶装置１に記憶されている学習用データセットの加工を行う。本実施の形態では、データ加工部２は、第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する。ここで、固有表現とは、人名もしくは地名などといった固有名詞、日付表現、または、時間表現などに関する総称である。固有表現には、例えば組織名、人名、地名、日付表現、時間表現、金額表現、 割合表現、固有物名などがある。また、本実施の形態の抽象化表現は、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが異なる対話間では同一視される表現となるように固有表現が上位概念化されたものである。
【００３６】
また、データ加工部２は、記憶装置５に記憶されているテスト用データセットの加工を行う。本実施の形態では、データ加工部２は、第３テキスト情報に含まれる１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、第３テキスト情報から第４テキスト情報を生成する。
【００３７】
なお、データ加工部２は、生成した第２テキスト情報及び第４テキスト情報に対して、含まれる表現の形式を標準化する標準化処理を行ってもよい。ここで、標準化処理とは、例えば、単語の複数形を単数形にする処理、単語の過去形を現在形にする処理などである。また、データ加工部２は、生成した第２テキスト情報及び第４テキスト情報に対して、隣り合う２個の表現を一塊の単位として区切る処理であるバイグラム処理を行ってもよい。
【００３８】
詳細構成等については後述する。
【００３９】
＜学習処理部３＞
学習処理部３は、コンピュータ等で実現され、深層学習などの機械学習で用いられる所定のアルゴリズムに基づいて、対話システムのモデルの学習処理を行う。学習処理部３は、データ加工部２により加工された、記憶装置１に記憶されている学習用データセットを用いて、学習処理を行う。学習処理部３は、学習処理を行ったモデルを記憶装置４に記憶させる。
【００４０】
本実施の形態では、学習処理部３は、データ加工部２において生成された第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させる。対話システムのモデルは、機械学習されるニューラルネットワークモデルであり、例えばリカレントニューラルネットワークを含んでもよい。
【００４１】
なお、学習処理部３は、データ加工部２において第２テキスト情報に対してバイグラム処理が行われた場合、バイグラム処理が行われた第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させてもよい。また、学習処理部３は、データ加工部２において第２テキスト情報に対して標準化処理が行われた場合、標準化処理が行われた第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させてもよい。
【００４２】
＜予測処理部６＞
予測処理部６は、コンピュータ等で実現される。予測処理部６は、テスト用データセットを用いて、記憶装置４に記憶されている学習済みのモデルに、特定のタスクを解決する処理を行わせる。予測処理部６は、データ加工部２により加工された、記憶装置５に記憶されているテスト用データセットを用いて、当該処理を行わせる。予測処理部６は、処理結果を出力処理部７に出力する。ここで、特定のタスクとは、例えばレストランの予約、ホテルの予約、バーガの注文、賃貸部屋の検索であるが、これらに限らない。特定のタスクを解決する処理は、ユーザが特定のタスクを解決するために行った発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する対話システム側が行うべき応答内容の推定、出力などであるが、これらに限らない。
【００４３】
本実施の形態では、予測処理部６は、学習処理部３において学習されたモデルを用いて、特定のタスクを解決する処理を行う。より詳細には、予測処理部６は、データ加工部２において生成された第４テキスト情報をテスト用データとして用いて、特定のタスクを解決する処理を行う。そして、予測処理部６は、処理結果を出力処理部７に出力する。
【００４４】
なお、予測処理部６は、データ加工部２において第４テキスト情報に対してバイグラム処理が行われた場合、バイグラム処理が行われた第４テキスト情報をテスト用データとして用いて、特定のタスクを解決する処理を行ってもよい。また、予測処理部６は、データ加工部２において第４テキスト情報に対して標準化処理が行われた場合、標準化処理が行われた第４テキスト情報をテスト用データとして用いて、特定のタスクを解決する処理を行ってもよい。
【００４５】
＜出力処理部７＞
出力処理部７は、予測処理部６から取得した出力結果に対して、当該出力結果に含まれる抽象化表現を元の固有表現に戻す逆変換を行って出力する。本実施の形態では、出力処理部７は、特定のタスクを解決する処理が行われた結果に含まれる１以上の抽象化表現であって所定のルールに基づき置換された１以上の抽象化表現を、元の固有表現に置換して、出力する。
【００４６】
以下、データ加工部２の詳細構成について説明する。
【００４７】
［データ加工部２］
データ加工部２は、例えば図２に示すように、取得部１１と、知識ベース１２と、特定部１３と、置換処理部１４とを備える。なお、データ加工部２は、置換処理部１４の後段に前処理部（不図示）をさらに備えるとしてもよい。
【００４８】
＜取得部１１＞
取得部１１は、学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されている記憶装置１から、第１テキスト情報を取得する。本実施の形態では、取得部１１は、第１テキスト情報として、記憶装置１から学習用データセットを取得し、特定部１３に出力する。取得部１１は、第１テキスト情報として、学習用データセットのうちの１対話毎すなわち１対話を示すテキスト情報を取得してもよいし、当該１対話に含まれる１以上の発話のうちの１発話毎すなわち１発話を示すテキスト情報を取得ししてもよい。
【００４９】
また、取得部１１は、テスト用データセットである１以上の発話文を示す第３テキスト情報が記憶されている記憶装置５から、第３テキスト情報を取得する。本実施の形態では、取得部１１は、第３テキスト情報として、記憶装置５からテスト用データセットを取得し、特定部１３に出力する。取得部１１は、第３テキスト情報として、テスト用データセットのうちの１対話毎すなわち１対話を示すテキスト情報毎に出力してもよいし、当該１対話に含まれる１以上の発話のうちの１発話毎すなわち１発話を示すテキスト情報を取得してもよいし、当該１対話に含まれる１以上の発話のうちの１発話毎すなわち１発話を示すテキスト情報を取得ししてもよい。
【００５０】
なお、取得部１１は、例えば、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡ等のプロセッサで構成され、ＣＰＵ等のプロセッサが、コンピュータに保持されている、コンピュータで読み取り可能なプログラムを実行することで実現される。
【００５１】
＜知識ベース１２＞
知識ベース１２は、事実、常識及び／または経験などの知識をコンピュータが解読できる形にしてデータベースにしたものである。知識ベース１２は、検索によって知識を探し出すことができる。なお、知識ベース１２は、データ加工部２の外部にあってもよい。すなわち、知識ベース１２は、データ加工部２の必須の構成ではない。
【００５２】
図３は、図２に示す知識ベース１２に記憶されている知識の一例である。図３には、本実施の形態に係るレストランの情報が記憶された例が示されている。より詳細には、図３には、レストランの候補（candidate）として、「the_sparkling_service」及び「gentle_deep_water」の２つのレストラン名が示されている。つまり、図３には候補（candidate）の一例として、特定のタスクを解決する目的物候補を示す施設名称が示されている。また、図３には、レストランの内容（value）とその属性（slot）として、「pari」と「r_location」、「cheap」と「r_price」、「40」と「r_rating」、「british」と「r_cuisine」、「business」と「r_atmosphere」、「two」と「r_number」が示されている。つまり、図３には、レストランの内容（value）と、その属性（slot）として当該内容を上位概念化した抽象化表現とが示されている。換言すると、抽象化表現は、１以上の固有表現それぞれが、所定のルールに基づき抽象化された表現である。
【００５３】
＜特定部１３＞
特定部１３は、取得部１１において取得された第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する。本実施の形態では、特定部１３は、知識ベース１２を参照して、取得部１１により取得された第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現であって置換処理を行う対象となる固有表現を特定する。
【００５４】
また、特定部１３は、取得部１１において取得された第３テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する。本実施の形態では、特定部１３は、知識ベース１２を参照して、取得部１１により取得された第３テキスト情報に含まれる１以上の固有表現であって置換処理を行う対象となる固有表現を特定する。
【００５５】
＜置換処理部１４＞
置換処理部１４は、特定部１３において特定された１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する。
【００５６】
本実施の形態では、置換処理部１４は、図２に示すように、文脈辞書１５と、登録部１６と、置換実行部１７とを備える。なお、置換処理部１４は、文脈辞書１５及び登録部１６を備えないとしてもよい。
【００５７】
≪文脈辞書１５≫
文脈辞書１５は、文脈に沿って、置換処理を行う表現の対が記憶されたものであり、検索によって知識を探し出すことができるものである。つまり、文脈辞書１５は、置換処理を行う対象の固有表現と、その固有表現に対応し、置換される抽象化表現とが記憶されている。
【００５８】
図４は、図２に示す文脈辞書１５に記憶されている表現の対の一例である。図４には、本実施の形態に係る第１テキスト情報または第３テキスト情報に含まれる１以上の固有表現とその対になる抽象化表現とが記憶された例が示されている。より詳細には、図４には、置き換え元（source）として、「french」、「british」、「the_sparkling_service」及び「gentle_deep_water」が示されている。つまり、図４に示されるように、文脈辞書１５の置き換え元（source）には、知識ベース１２の内容欄（value欄）及び候補（candidate）に存在する単語または単語列などの表現が登録される。
【００５９】
また、図４には、置き換え先（destination）として、「cuisine_1」、「cuisine_2」、「cand_1」及び「cand_2」が示されている。つまり、図４に示されるように、文脈辞書１５の置き換え先（destination）には、知識ベース１２の属性欄（slot欄）に存在する単語または単語列などの表現に、文脈に応じた数値が加えられたものが登録される。この数値は、一つの対話データ内における同一のslot欄で示される表現に対応するvalue欄で示される表現の登場順にナンバリングされたものである。換言すると、この数値は、第１テキスト情報（または第３テキスト情報）に示される１以上の発話文における当該１以上の固有表現の発現順に応じた数値に該当する。
【００６０】
また、置き換え元（source）が候補（candidate）に存在する単語または単語列などの表現である場合には、当該表現で表される施設におけるサービスに関する評価値による順位に応じた数値を、文脈に応じた数値として付加する。なお、この評価値は、当該施設が提供する料理、雰囲気、料理の値段など当該施設が提供するサービスに対する評価を示す値である。この評価値は、インターネットにおける評判、コメント数、ランキング、アクセス数等により決定されてもよいし、知識ベース１２において「r_rating」を含む行を抽出して、行数に応じて決定されてもよい。図３に示す例では、「the_sparkling_service」において、「r_rating」の属性（slot）における内容（value）が「40」であり、「gentle_deep_water」において、「r_rating」の属性（slot）における内容（value）が「32」である。したがって、評価としては、「the_sparkling_service」の方が高く、「gentle_deep_water」の方が低いので、ナンバリングは１、２となる。すなわち、「the_sparkling_service」、「gentle_deep_water」である置き換え元（source）を、「cand_1」及び「cand_2」である置き換え先（destination）にしてもよい。
【００６１】
なお、文脈辞書１５は、図４に示される場合の例に限らず、ナンバリングされていないものであってもよいし、置き換え元（source）に、図３に示す候補（candidate）に存在する単語または単語列などの表現を含めないとしてもよい。つまり、置き換え元（source）には、知識ベース１２の内容欄（value欄）に存在する表現のみが登録されてもよい。この場合、置き換え先（destination）には、知識ベース１２の属性欄（slot欄）に存在する表現が登録されてもよし、知識ベース１２の属性欄（slot欄）に存在する表現に、文脈に応じた数値が加えられたものが登録されているとしてもよい。
【００６２】
≪登録部１６≫
登録部１６は、例えば、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡ等のプロセッサで構成され、ＣＰＵ等のプロセッサが、コンピュータに保持されている、コンピュータで読み取り可能なプログラムを実行することで実現される。
【００６３】
本実施の形態では、登録部１６は、特定部１３により特定された置換処理を行う対象となる固有表現が、置き換え元（source）として、置き換え先（destination）の表現と共に文脈辞書１５に登録されているかを確認する。換言すると、登録部１６は、第１テキスト情報（または第３的テキスト情報）に含まれる１以上の固有表現それぞれが文脈辞書１５に登録されているかを確認する。
【００６４】
登録部１６は、第１テキスト情報（または第３的テキスト情報）に含まれる１以上の固有表現のうち文脈辞書１５に登録されていない固有表現があれば、当該固有表現と、当該固有表現の表現の対であって文脈に沿ったものを文脈辞書１５に登録する。
【００６５】
≪置換実行部１７≫
置換実行部１７は、例えば、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡ等のプロセッサで構成され、ＣＰＵ等のプロセッサが、コンピュータに保持されている、コンピュータで読み取り可能なプログラムを実行することで実現される。
【００６６】
本実施の形態では、置換実行部１７は、特定部１３において特定された１以上の固有表現それぞれを、文脈辞書１５に従って置換する置換処理を実行する。より具体的には、置換実行部１７は、特定部１３において特定された１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換するとともに、第１テキスト情報に示される１以上の発話文の文脈に応じた数値を付加することで、第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する。ここで、文脈に応じた数値は、第１テキスト情報に示される１以上の発話文における当該１以上の固有表現の発現順に応じた数値である。そして、置換実行部１７は、さらに、特定部１３において特定された１以上の固有表現のうち特定のタスクを解決する目的物候補を示す施設名称を、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換するとともに、当該施設名称に示される施設におけるサービスに関する評価値による順位に応じた数値を、文脈に応じた数値として付加する。そして、置換実行部１７は、生成した第２テキスト情報を記憶装置１に出力する。
【００６７】
なお、文脈辞書１５の置き換え元（source）には、知識ベース１２の内容欄（value欄）に存在する表現のみが登録され、置き換え先（destination）には、知識ベース１２の属性欄（slot欄）に存在する表現のみが登録されることもある。この場合、置換実行部１７は、特定部１３において特定された１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する置換処理を行えばよい。また、文脈辞書１５の置き換え先（destination）において、知識ベース１２の属性欄（slot欄）に存在する表現に、文脈に応じた数値が加えられたものが登録されていることもある。この場合、置換実行部１７は、特定部１３において特定された１以上の固有表現それぞれを、文脈辞書１５に従って、抽象化表現に置換するとともに、第１テキスト情報に示される１以上の発話文の文脈に応じた数値を付加することで、第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成すればよい。
【００６８】
また、置換実行部１７は、第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現それぞれを、抽象化表現に置換する置換処理を行う場合に限らない。置換実行部１７は、第３テキスト情報に含まれる１以上の固有表現それぞれを、抽象化表現に置換する置換処理を行ってもよい。例えば、文脈辞書１５の置き換え元（source）には、知識ベース１２の内容欄（value欄）に存在する表現のみが登録され、置き換え先（destination）には、知識ベース１２の属性欄（slot欄）に存在する表現のみが登録されるとする。この場合、置換実行部１７は、同様に、特定部１３において特定された１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、第３テキスト情報から第４テキスト情報を生成する置換処理を行えばよい。そして、置換実行部１７は、生成した第４テキスト情報を記憶装置５に出力する。なお、置換実行部１７は、文脈辞書１５の内容に応じて文脈に応じた数値として付加する処理、第３テキスト情報から第４テキスト情報を生成する場合も同様に適用できる。
【００６９】
＜前処理部＞
前処理部は、置換処理部１４において生成された第２テキスト情報及び／または第４テキスト情報に対して、含まれる表現の形式を標準化する標準化処理を行ってもよい。また、前処理部は、置換処理部１４において生成された第２テキスト情報及び／または第４テキスト情報に対して、隣り合う２個の表現を一塊の単位として区切る処理であるバイグラム処理を行ってもよい。
【００７０】
なお、前処理部は、例えば、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡ等のプロセッサで構成され、ＣＰＵ等のプロセッサが、コンピュータに保持されている、コンピュータで読み取り可能なプログラムを実行することで実現される。
【００７１】
［情報処理装置１０の動作］
次に、以上のように構成された情報処理装置１０が行う情報処理について説明する。
【００７２】
図５は、実施の形態に係る情報処理装置１０の動作の概要を示すフローチャートである。
【００７３】
まず、情報処理装置１０は、学習用データセットを取得する取得処理を実行する（Ｓ１）。より具体的には、情報処理装置１０は、学習用データセットである１以上の発話文を示す第１テキスト情報が記憶されている記憶装置１から、第１テキスト情報を取得する。
【００７４】
次に、情報処理装置１０は、固有表現を特定する特定処理を実行する（Ｓ２）。より具体的には、情報処理装置１０は、ステップＳ１において取得された第１テキスト情報に含まれる１以上の固有表現を特定する。
【００７５】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ２において特定された固有表現を抽象化表現に置換する置換処理を実行する（Ｓ３）。より具体的には、情報処理装置１０は、ステップＳ２において特定された１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換することで、第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成する。なお、ステップＳ３において、情報処理装置１０は、ステップＳ２において特定された１以上の固有表現それぞれを、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換するとともに、第１テキスト情報に示される１以上の発話文の文脈に応じた数値を付加することで、第１テキスト情報から第２テキスト情報を生成してもよい。さらに、ステップＳ３において、情報処理装置１０は、ステップＳ２において特定された１以上の固有表現のうち特定のタスクを解決する目的物候補を示す施設名称を、所定のルールに基づき抽象化された表現である抽象化表現に置換するとともに、施設名称に示される施設におけるサービスに関する評価値による順位に応じた数値を、文脈に応じた数値として付加してもよい。
【００７６】
次に、情報処理装置１０は、学習処理を実行する（Ｓ４）。より具体的には、情報処理装置１０は、ステップＳ３において生成された第２テキスト情報を教師データとして用いて、対話システムのモデルを学習させる。
【００７７】
なお、ステップＳ１〜ステップＳ３の処理は、テスト用データセットに対しても同様である。この場合、情報処理装置１０は、ステップＳ３のような処理において生成された第４テキストデータをテスト用データとして、学習済みのモデルに、特定のタスクを解決する処理を行わせればよい。
【００７８】
次に、情報処理装置１０が行う情報処理の詳細について説明する。
【００７９】
図６Ａは、実施の形態に係る情報処理装置１０が行う動作の詳細を示すフローチャートである。図６Ｂは、図６Ａに示すステップＳ１０３の処理の別態様を示すフローチャートである。図６Ａでは、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、図３に示す候補（candidate）に存在する表現が含まれていない場合の動作の詳細が示されている。一方、図６Ｂでは、図６Ａの場合に加えて、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、図３に示す候補（candidate）に存在する表現が含まれる場合の動作が示されている。
【００８０】
まず、図６Ａに示すように、情報処理装置１０は、データセットを取得する（Ｓ１０１)。このデータセットは、学習用データセットでもテスト用データセットでもよい。データセットが学習用データセットである場合、情報処理装置１０は、記憶装置１から学習用データセットを取得する。一方、データセットがテスト用データセットの場合、情報処理装置１０は、記憶装置５からテスト用データセットを取得する。
【００８１】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０１で取得したデータセットから１対話を取得する（Ｓ１０２）。
【００８２】
次に、情報処理装置１０は、文脈辞書１５を初期化する(Ｓ１０３)。より具体的には、情報処理装置１０は、文脈辞書１５に記憶されている表現の対をクリアし、文脈辞書１５を空にする。
【００８３】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０２で取得した１対話中から１発話を取得する（Ｓ１０４）。
【００８４】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０４で取得した１発話中の各固有表現が知識ベース１２に有るかどうか確認する（Ｓ１０５）。より具体的には、情報処理装置１０は、知識ベース１２を参照して、ステップＳ１０４において取得した１発話中に含まれる１以上の固有表現が知識ベース１２に存在するか否かを確認する。
【００８５】
ステップＳ１０５において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０４で取得した１発話中に含まれる１以上の固有表現のうち１つでも知識ベース１２にある場合（Ｓ１０５でＹｅｓ）、ステップＳ１０６に進む。なお、ステップＳ１０５において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０４で取得した１発話中のすべての固有表現が知識ベース１２にない場合（Ｓ１０５でＮｏ）、ステップＳ１０４に戻り、ステップＳ１０２で取得した１対話中から次の１発話を取得する。
【００８６】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０４で取得した１発話中に含まれる１以上の固有表現のうち、知識ベース１２に存在する固有表現が文脈辞書１５に未登録であるかどうかを確認する（Ｓ１０６）。
【００８７】
ステップＳ１０６において、情報処理装置１０は、知識ベース１２に存在する当該固有表現がすべて文脈辞書１５に登録されている場合（Ｓ１０６でＮｏ）、ステップＳ１０８に進む。一方、ステップＳ１０６において、情報処理装置１０は、知識ベース１２に存在する当該固有表現のうち文脈辞書１５に登録されていない固有表現があれば（Ｓ１０６でＹｅｓ）、ステップＳ１０７に進む。
【００８８】
次に、ステップＳ１０７において、情報処理装置１０は、文脈辞書１５に登録されていない固有表現を文脈辞書１５に登録する。より具体的には、情報処理装置１０は、知識ベース１２に存在する当該固有表現のうち文脈辞書１５に登録されていない固有表現があれば、当該固有表現と、当該固有表現の表現の対であって文脈に沿ったものを文脈辞書１５に登録する。より詳細には、図４に示すように、情報処理装置１０は、文脈辞書１５に登録されていない固有表現を、置き換え元（source）とし、当該固有表現の表現の対であって文脈に沿ったものを置き換え先（destination）として文脈辞書１５に登録する。ここで、置き換え先（destination）の表現は、上述したように、置き換え元（source）の固有表現を所定のルールに基づき上位概念化などにより抽象化した表現である抽象化表現である。
【００８９】
次に、ステップＳ１０８において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０４で取得した１発話中に含まれる１以上の固有表現のうち、知識ベース１２に存在する固有表現を、文脈辞書１５に従って置換する置換処理を実行する。より具体的には、情報処理装置１０は、ステップＳ１０４で取得した１発話中に含まれる当該固有表現を、文脈辞書１５に従って、抽象化表現に置換するともに文脈に応じた数値を加える置換処理を実行する。ここで、文脈に応じた数値は、上述したように、当該１発話における１以上の固有表現の発現順に応じた数値である。
【００９０】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０８において置換処理を実行した１発話が、ステップＳ１０２で取得した１対話データの最後であるか否かを確認する（Ｓ１０９）。
【００９１】
ステップＳ１０９において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０８において置換処理を実行した１発話が、ステップＳ１０２で取得した１対話データの最後である場合（Ｓ１０９でｙｅｓ）、ステップＳ１１０に進む。なお、ステップＳ１０９において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０８において置換処理を実行した１発話が、ステップＳ１０２で取得した１対話データの最後でない場合（Ｓ１０９でＮｏ）、ステップＳ１０４に戻り、ステップＳ１０２で取得した１対話中から次の１発話を取得する。
【００９２】
次に、ステップＳ１１０において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０２で取得した１対話データがステップＳ１０１で取得したデータセットの最後であるか否かを確認する。
【００９３】
ステップＳ１１０において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０２で取得した１対話データがステップＳ１０１で取得したデータセットの最後である場合（Ｓ１１０でｙｅｓ）、ステップＳ１１１に進む。なお、ステップＳ１１０において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０２で取得した１対話データがステップＳ１０１で取得したデータセットの最後でない場合（Ｓ１１０でＮｏ）、ステップＳ１０２に戻り、ステップＳ１０１で取得したデータセットの中から次の１対話データを取得する。
【００９４】
ステップＳ１１１において、情報処理装置１０は、変換処理が行われたデータセットを出力する（Ｓ１１１）。データセットが学習用データセットである場合、情報処理装置１０は、記憶装置１に変換処理が行われた学習用データセットを記憶させる。一方、データセットがテスト用データセットの場合、情報処理装置１０は、記憶装置５に変換処理が行われたテスト用データセットを記憶させる。
【００９５】
続いて、図６Ｂを用いて、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、図３に示す候補（candidate）に存在する表現が含まれる場合の動作について説明する。図６Ｂには、図６Ａと比較して、ステップＳ１０３の処理がステップＳ１０３Ａに置き換わっている点で処理が異なる。
【００９６】
具体的には、ステップＳ１０３Ａにおいて、まず、情報処理装置１０は、文脈辞書１５に記憶されている表現の対をクリアし、文脈辞書１５を空にする（Ｓ１０３１）。
【００９７】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０２で取得した１対話中に、知識ベース１２に含まれる候補名称が有るかどうか確認する（Ｓ１０３２）。より具体的には、情報処理装置１０は、知識ベース１２を参照して、ステップＳ１０２において取得した１対話中に、知識ベース１２の候補（candidate）に存在する固有表現があるか否かを確認する。ここで、知識ベース１２の候補（candidate）に存在する固有表現を候補名称と称している。また、情報処理装置１０は、例えば、ステップＳ１０２において取得した１対話において、知識ベース１２に対して検索条件が設定され実行されることで、知識ベース１２の候補（candidate）に存在する固有表現があるか否かを確認することができる。
【００９８】
ステップＳ１０３２において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０２で取得した１対話中に、知識ベース１２に含まれる候補名称がある場合（Ｓ１０３２でＹｅｓ）、当該候補名称を抽出する（Ｓ１０３３）。なお、ステップＳ１０３２において、情報処理装置１０は、ステップＳ１０２で取得した１対話中に、知識ベース１２に含まれる候補名称がない場合（Ｓ１０３２でＮｏ）、図６ＡのステップＳ１０４に進み、処理を続ける。
【００９９】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０３３で抽出した当該候補名称を順位付けする（Ｓ１０３４）。例えば、情報処理装置１０は、当該候補名称に示される施設において提供されるサービスに関する評価値により当該候補名称を順位付けする。
【０１００】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０３３で抽出した当該候補名称を文脈辞書１５に登録する（Ｓ１０３５）。より具体的には、情報処理装置１０は、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、ステップＳ１０３３で抽出した当該候補名称を登録し、置き換え先（destination）に、「cand」に数値を加えた表現を登録する。数値は、ステップＳ１０３４で決定した順位が登録される。
【０１０１】
このようにして、情報処理装置１０は、ステップＳ１０３Ａにおいて、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、図３に示す候補（candidate）に存在する表現を登録することができる。
【０１０２】
続いて、実施例として、データセット中の１対話に対して置換処理を実行する具体的態様について説明する。実施例１〜４では、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、知識ベース１２の候補（candidate）に存在する表現が含まれていない場合を例に挙げて説明する。実施例５〜７では、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、知識ベース１２の候補（candidate）に存在する表現のみが含まれる場合を例に挙げて説明する。
【０１０３】
（実施例１）
実施例１では、本実施の形態の対話システムがタスク指向型の対話システムであり、レストラン予約システムであるとして説明する。換言すると、レストラン予約システムは、解決したい特定のタスクがレストラン予約である対話システムの一例である。
【０１０４】
図７は、実施例１に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。図８は、実施例１に係る文脈辞書１５の１例を示す図である。図９は、実施例１に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【０１０５】
なお、図７に示す１対話は、記憶装置１から取得した学習用データセットに含まれるものであってもよいし、記憶装置５から取得したテスト用データセットに含まれるものであってもよい。図７及び図９において、「U:」はユーザの発話であることを示し、「S:」は対話システムの発話であることを示している。図７に示される１対話では、ユーザはレストランに関する条件について発話を行っている。対話システムはすべての属性（slot）を取得するまでユーザに条件を聞くための発話を行っている。また、対話システムは、すべての属性（slot）を取得できた時点で、api_callを行い、例えば対話システムが管理するレストランDBへのアクセスを行っている。
【０１０６】
情報処理装置１０は、図３に示される知識ベース１２を参照して、図７に示す１対話を示すテキスト情報中に含まれる複数の固有表現が知識ベース１２に存在するか否かを確認する。図７に示す１対話中には、知識ベース１２に存在する「business」、「cheap」、「paris」、「french」及び「british」など、レストラン予約に関するの固有表現が確認される。
【０１０７】
そのため、情報処理装置１０は、図８に示すように、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、これらの固有表現を登録する。また、情報処理装置１０は、文脈辞書１５の置き換え先（destination）に上記の固有表現に対応した抽象化表現「atmosphere_1」、「price_1」、「location_1」、「cuisine_1」及び「cuisine_２」を登録する。これらの抽象化表現は、上記の固有表現に対応した、知識ベース１２の属性欄（slot欄）の表現に対して、出現順に応じた数値を加えたものである。
【０１０８】
そして、情報処理装置１０は、図７に示す１対話文に対して、図８に示す文脈辞書１５に従って置換処理を実行することで、図９に示すような１対話を示すテキスト情報を得ることができる。図９では、「business」、「cheap」、「paris」、「french」及び「british」の固有表現が「atmosphere_1」、「price_1」、「location_1」、「cuisine_1」及び「cuisine_２」の抽象化表現に置換されている。
【０１０９】
本実施例によれば、このように置換処理が実行されたレストラン予約に関する１対話を示すテキスト情報を、教師データまたはテスト用データセットとして用いることができる。つまり、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データまたはテスト用データを用いることができる。
【０１１０】
このような教師データを用いてレストラン予約システムのモデルを学習させることができるので、学習により生成されるレストラン予約システムのモデルの精度を向上させることができる。
【０１１１】
また、このようなテスト用データセットを用いることができるので、学習により生成されたレストラン予約システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【０１１２】
（実施例２）
実施例２では、本実施の形態の対話システムがタスク指向型の対話システムであり、ホテル予約システムであるとして説明する。換言すると、ホテル予約システムは、解決したい特定のタスクがホテル予約である対話システムの一例である。本実施例では実施例１と異なる部分を中心に説明する。
【０１１３】
図１０は、実施例２に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。図１１は、実施例２に係る文脈辞書１５の１例を示す図である。図１２は、実施例２に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【０１１４】
情報処理装置１０は、知識ベース１２を参照して、図１０に示す１対話を示すテキスト情報中に含まれる複数の固有表現が知識ベース１２に存在するか否かを確認する。図１０に示す１対話中には、知識ベース１２に存在する「vacation」、「two」、「london」、「expensive」及び「cheap」など、ホテル予約に関するの固有表現が確認される。
【０１１５】
そのため、情報処理装置１０は、図１１に示すように、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、これらの固有表現を登録する。また、情報処理装置１０は、文脈辞書１５の置き換え先（destination）に上記の固有表現に対応した抽象化表現「atmosphere_1」、「number_1」、「location_1」、「price_1」及び「price_２」を登録する。これらの抽象化表現は、上記の固有表現に対応した、知識ベース１２の属性欄（slot欄）の表現に対して、出現順に応じた数値を加えたものである。
【０１１６】
そして、情報処理装置１０は、図１０に示す１対話文に対して図１１に示す文脈辞書１５に従って置換処理を実行することで、図１２に示すような１対話を示すテキスト情報を得ることができる。図１２では、「vacation」、「two」、「london」、「expensive」及び「cheap」の固有表現が「atmosphere_1」、「number_1」、「location_1」、「price_1」及び「price_２」の抽象化表現に置換されている。
【０１１７】
本実施例によれば、このように置換処理が実行されたホテル予約に関する１対話を示すテキスト情報を、教師データまたはテスト用データセットとして用いることができる。つまり、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データまたはテスト用データを用いることができる。
【０１１８】
これにより、学習により生成されるホテル予約システムのモデルの精度を向上させることができる。また、学習により生成されたホテル予約システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【０１１９】
（実施例３）
実施例３では、本実施の形態の対話システムがタスク指向型の対話システムであり、バーガー注文システムであるとして説明する。換言すると、バーガー注文システムは、解決したい特定のタスクがバーガー注文である対話システムの一例である。本実施例では実施例１等と異なる部分を中心に説明する。
【０１２０】
図１３は、実施例３に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。図１４は、実施例３に係る文脈辞書１５の１例を示す図である。図１５は、実施例３に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【０１２１】
情報処理装置１０は、知識ベース１２を参照して、図１３に示す１対話を示すテキスト情報中に含まれる複数の固有表現が知識ベース１２に存在するか否かを確認する。図１３には、１対話中に、知識ベース１２に存在する「chicken」、「onion」、「mustard」、「wheat」及び「cheese」など、バーガー注文に関する固有表現が確認される例が示されている。
【０１２２】
そのため、情報処理装置１０は、図１４に示すように、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、これらの固有表現を登録する。また、情報処理装置１０は、文脈辞書１５の置き換え先（destination）に上記の固有表現に対応した抽象化表現「main_1」、「vagetable_1」、「sauce_1」、「bun_1」及び「bun_2」を登録する。これらの抽象化表現は、上記の固有表現に対応した、知識ベース１２の属性欄（slot欄）の表現に対して、出現順に応じた数値を加えたものである。
【０１２３】
そして、情報処理装置１０は、図１３に示す１対話文に対して図１４に示す文脈辞書１５に従って置換処理を実行することで、図１５に示すような１対話を示すテキスト情報を得ることができる。図１５では、「chicken」、「onion」、「mustard」、「wheat」及び「cheese」の固有表現が「main_1」、「vagetable_1」、「sauce_1」、「bun_1」及び「bun_2」の抽象化表現に置換されている。
【０１２４】
本実施例によれば、このように置換処理が実行されたバーガー注文に関する１対話を示すテキスト情報を、教師データまたはテスト用データセットとして用いることができる。つまり、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データまたはテスト用データを用いることができる。
【０１２５】
これにより、学習により生成されるバーガー注文システムのモデルの精度を向上させることができる。また、学習により生成されたバーガー注文システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【０１２６】
（実施例４）
実施例４では、本実施の形態の対話システムがタスク指向型の対話システムであり、賃貸部屋検索システムであるとして説明する。換言すると、賃貸部屋検索システムは、解決したい特定のタスクが賃貸部屋の検索である対話システムの一例である。本実施例では実施例１等と異なる部分を中心に説明する。
【０１２７】
図１６は、実施例４に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。図１７は、実施例４に係る文脈辞書１５の１例を示す図である。図１８は、実施例４に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【０１２８】
情報処理装置１０は、知識ベース１２を参照して、図１６に示す１対話を示すテキスト情報中に含まれる複数の固有表現が知識ベース１２に存在するか否かを確認する。図１６には、１対話中には、知識ベース１２に存在する「three」、「new」、「cheap」、「setagaya」及び「shinjuku」など、賃貸部屋の検索に関する固有表現が確認される例が示されている。
【０１２９】
そのため、情報処理装置１０は、図１７に示すように、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、これらの固有表現を登録する。また、情報処理装置１０は、文脈辞書１５の置き換え先（destination）に上記の固有表現に対応した抽象化表現「number_1」、「age_1」、「price_1」、「location_1」及び「location_2」を登録する。これらの抽象化表現は、上記の固有表現に対応した、知識ベース１２の属性欄（slot欄）の表現に対して、出現順に応じた数値を加えたものである。
【０１３０】
そして、情報処理装置１０は、図１６に示す１対話文に対して図１７に示す文脈辞書１５に従って置換処理を実行することで、図１８に示すような１対話を示すテキスト情報を得ることができる。図１８では、「three」、「new」、「cheap」、「setagaya」及び「shinjuku」の固有表現が「number_1」、「age_1」、「price_1」、「location_1」及び「location_2」の抽象化表現に置換されている。
【０１３１】
本実施例によれば、このように置換処理が実行された賃貸部屋の検索に関する１対話を示すテキスト情報を、教師データまたはテスト用データセットとして用いることができる。つまり、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データまたはテスト用データを用いることができる。
【０１３２】
これにより、学習により生成される賃貸部屋検索システムのモデルの精度を向上させることができる。また、学習により生成された賃貸部屋検索システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【０１３３】
（実施例５）
実施例５では、本実施の形態の対話システムがタスク指向型の対話システムであり、レストラン予約システムであるとして説明する。
【０１３４】
図１９は、実施例５に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。図２０は、実施例５に係る知識ベース１２の一部を示す図である。図２１は、実施例５に係る文脈辞書１５の１例を示す図である。図２２は、実施例５に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【０１３５】
なお、図１９に示す１対話は、記憶装置１から取得した学習用データセットに含まれるものであってもよいし、記憶装置５から取得したテスト用データセットに含まれるものであってもよい。図１９及び図２２において、「U:」はユーザの発話であることを示し、「S:」は対話システムの発話であることを示している。図１９に示される１対話では、対話システムは、候補となるレストランを評価値の高い順からユーザに提案する発話を行っている。また、対話システムは、ユーザが受け入れるまで候補となるレストランの提案を続ける発話を行っている。
【０１３６】
情報処理装置１０は、図２０に示される知識ベース１２を参照して、図１９に示す１対話を示すテキスト情報中に、知識ベース１２の候補名称があるか否かを確認する。ここで、知識ベース１２の候補名称とは、レストラン予約という特定のタスクを解決する目的物候補を示す施設名称であり、レストラン名を示す固有表現である。知識ベース１２の候補名称は、図３に示される知識ベース１２では、候補（candidate）に存在する固有表現に該当する。図２０に示される知識ベース１２を参照すると、図１９に示す１対話中には、「the_sparkling_service」、「gentle_deep_water」など、レストラン名を示す固有表現が確認される。
【０１３７】
そのため、情報処理装置１０は、図２１に示すように、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、これらのレストラン名を示す固有表現を登録する。また、情報処理装置１０は、文脈辞書１５の置き換え先（destination）に上記のレストラン名を示す固有表現に対応した抽象化表現「cand_1」及び「cand_2」を登録する。これらの抽象化表現は、上記のレストラン名を示す固有表現に対応する評価値の高い順に応じた数値を加えたものである。
【０１３８】
ここで、図２０に示される知識ベース１２には、「the_sparkling_service」に対応する「r_rating」の属性（slot）には、「40」の値すなわち内容（value）が記憶されている。一方「gentle_deep_water」に対応する「r_rating」の属性（slot）には、「32」の値すなわち内容（value）が記憶されている。したがって、「the_sparkling_service」の評価値は「gentle_deep_water」の評価値より高い。これにより、文脈辞書１５に登録される「the_sparkling_service」に対応する抽象化表現は「cand_1」となり、文脈辞書１５に登録される「gentle_deep_water」に対応する抽象化表現は「cand_2」となる。
【０１３９】
そして、情報処理装置１０は、図１９に示す１対話文に対して図２１に示す文脈辞書１５に従って置換処理を実行することで、図２２に示すような１対話を示すテキスト情報を得ることができる。図２２では、「the_sparkling_service」及び「gentle_deep_water」の固有表現が「cand_1」及び「cand_2」の抽象化表現に置換されている。
【０１４０】
本実施例によれば、このように置換処理が実行されたレストラン予約に関する１対話を示すテキスト情報を、教師データまたはテスト用データセットとして用いることができる。つまり、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データまたはテスト用データを用いることができる。
【０１４１】
このような教師データを用いてレストラン予約システムのモデルを学習させることができるので、学習により生成されるレストラン予約システムのモデルの精度を向上させることができる。
【０１４２】
また、このようなテスト用データセットを用いることができるので、学習により生成されたレストラン予約システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【０１４３】
（実施例６）
実施例６では、本実施の形態の対話システムがタスク指向型の対話システムであり、ホテル予約システムであるとして説明する。本実施例では実施例５と異なる部分を中心に説明する。
【０１４４】
図２３は、実施例６に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。図２４は、実施例６に係る知識ベース１２の一部を示す図である。図２５は、実施例６に係る文脈辞書１５の１例を示す図である。図２６は、実施例５に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【０１４５】
情報処理装置１０は、図２４に示される知識ベース１２を参照して、図２３に示す１対話を示すテキスト情報中に、知識ベース１２の候補名称があるか否かを確認する。ここで、知識ベース１２の候補名称とは、ホテル予約という特定のタスクを解決する目的物候補を示す施設名称であり、ホテル名を示す固有表現である。図２４に示される知識ベース１２を参照すると、図２３に示す１対話中には、「green_dog_garden」及び「deep_wolf_hill」など、ホテル名を示す固有表現が確認される。
【０１４６】
そのため、情報処理装置１０は、図２５に示すように、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、これらのホテル名を示す固有表現を登録する。また、情報処理装置１０は、文脈辞書１５の置き換え先（destination）に上記のホテル名を示す固有表現に対応した抽象化表現「cand_1」及び「cand_2」を登録する。これらの抽象化表現は、上記のホテル名を示す固有表現に対応する評価値の高い順に応じた数値を加えたものである。
【０１４７】
ここで、図２４に示される知識ベース１２には、「green_dog_garden」に対応する「r_rating」には、「55」の値が記憶され、「deep_wolf_hill」に対応する「r_rating」には、「34」の値が記憶されている。したがって、「green_dog_garden」の評価値は「deep_wolf_hill」の評価値より高い。これにより、「green_dog_garden」に対応する抽象化表現として「cand_1」が、「deep_wolf_hill」に対応する抽象化表現として「cand_2」が文脈辞書１５に登録される。
【０１４８】
そして、情報処理装置１０は、図２３に示す１対話文に対して図２５に示す文脈辞書１５に従って置換処理を実行することで、図２６に示すような１対話を示すテキスト情報を得ることができる。図２６では、「green_dog_garden」及び「deep_wolf_hill」の固有表現が「cand_1」及び「cand_2」の抽象化表現に置換されている。
【０１４９】
本実施例によれば、このように置換処理が実行されたホテル予約に関する１対話を示すテキスト情報を、教師データまたはテスト用データセットとして用いることができる。つまり、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データまたはテスト用データを用いることができる。
【０１５０】
これにより、学習により生成されるホテル予約システムのモデルの精度を向上させることができる。また、学習により生成されたホテル予約システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【０１５１】
（実施例７）
実施例７では、本実施の形態の対話システムがタスク指向型の対話システムであり、賃貸部屋検索システムであるとして説明する。本実施例では実施例５等と異なる部分を中心に説明する。
【０１５２】
図２７は、実施例７に係る置換処理が実行される前の１対話の１例を示す図である。図２８は、実施例７に係る知識ベース１２の一部を示す図である。図２９は、実施例７に係る文脈辞書１５の１例を示す図である。図３０は、実施例７に係る置換処理が実行された後の１対話の１例を示す図である。
【０１５３】
情報処理装置１０は、図２８に示される知識ベース１２を参照して、図２７に示す１対話を示すテキスト情報中に、知識ベース１２の候補名称があるか否かを確認する。ここで、知識ベース１２の候補名称とは、賃貸部屋の検索という特定のタスクを解決する目的物候補を示す施設名称であり、賃貸部屋のある建物名を示す固有表現である。図２８に示される知識ベース１２を参照すると、図２７に示す１対話中には、「grand_union_forest」及び「water_colorful_tree」など、賃貸部屋のある建物名を示す固有表現が確認される。
【０１５４】
そのため、情報処理装置１０は、図２９に示すように、文脈辞書１５の置き換え元（source）に、これらの建物名を示す固有表現を登録する。また、情報処理装置１０は、文脈辞書１５の置き換え先（destination）に上記の建物名を示す固有表現に対応した抽象化表現「cand_1」及び「cand_2」を登録する。これらの抽象化表現は、上記の建物を示す固有表現に対応する評価値の高い順に応じた数値を加えたものである。
【０１５５】
ここで、図２８に示される知識ベース１２には、「grand_union_forest」に対応する「r_distance」には、「0．8」の値が記憶され、「water_colorful_tree」に対応する「r_distance」には、「1.2」の値が記憶されている。したがって、「grand_union_forest」に示される賃貸部屋のある建物の方が「water_colorful_tree」に示される賃貸部屋のある建物よりも近いので、前者の方が評価値が高い。これにより、「grand_union_forest」に対応する抽象化表現として「cand_1」が、「water_colorful_tree」に対応する抽象化表現として「cand_2」が文脈辞書１５に登録される。
【０１５６】
そして、情報処理装置１０は、図２７に示す１対話文に対して図２５に示す文脈辞書１５に従って置換処理を実行することで、図３０に示すような１対話を示すテキスト情報を得ることができる。図３０では、「grand_union_forest」及び「water_colorful_tree」の固有表現が「cand_1」及び「cand_2」の抽象化表現に置換されている。
【０１５７】
本実施例によれば、このように置換処理が実行された賃貸部屋の検索に関する１対話を示すテキスト情報を、教師データまたはテスト用データセットとして用いることができる。つまり、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データまたはテスト用データを用いることができる。
【０１５８】
これにより、学習により生成される賃貸部屋検索システムのモデルの精度を向上させることができる。また、学習により生成された賃貸部屋検索システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【０１５９】
［効果等］
以上のように、本実施の形態によれば、所定のルールに基づき、発話文に含まれる固有表現を、固有表現のバリエーションを吸収した抽象化表現に置換した教師データを用いて対話システムのモデルを学習させることができる。これにより、学習により生成される対話システムのモデルの精度を向上させることができる情報処理方法および情報処理装置を実現できる。
【０１６０】
なお、発話文に含まれる固有表現のうち抽象化すると同一概念となってしまうものがあると、同じ概念に属する異なるエンティティを異なる対話間では同一視できるものの、１つの対話の中では区別できない。この結果、学習により生成される対話システムのモデルの精度を抑制してしまう場合がある。
【０１６１】
そこで、所定のルールに基づき置換された抽象化表現に、文脈に応じた数値を付加してもよい。すなわち、本実施の形態によれば、発話文に含まれる固有表現を、抽象化表現に置換するのに加えて、文脈に応じた数値を付加してもよい。これにより、同じ概念に属する抽象化表現における異なるエンティティが１つの対話の中で区別でき、かつ、異なる対話間では同一視される教師データを用いることができるので、学習により生成される対話システムのモデルの精度をさらに向上させることができる。
【０１６２】
また、本実施の形態によれば、発話文に含まれる固有表現を抽象化表現に置換した教師データに対して、さらに前処理としてバイグラム処理または標準化処理を行った後に、対話システムのモデルを学習させてもよい。これにより、学習により生成される対話システムのモデルの精度をより向上させることができる。
【０１６３】
また、同様に、本実施の形態によれば、所定のルールに基づき、発話文に含まれる固有表現を、固有表現のバリエーションを吸収した抽象化表現に置換したテスト用データセットを用いてもよい。これにより、学習により生成された対話システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する対話システム側が行うべき応答内容の推定、出力などの処理を精度よくさせることができる。
【０１６４】
また、本実施の形態によれば、発話文に含まれる固有表現を抽象化表現に置換したテスト用データに対して、さらに前処理としてバイグラム処理または標準化処理を行った後に、学習により生成された対話システムのモデルに処理させてもよい。これにより、学習により生成された対話システムのモデルに、発話の対話行為または対話状態の推定、および、ユーザの発話に対する対話システム側が行うべき応答内容の推定、出力などの処理をより精度よくさせることができる。
【０１６５】
（実験結果）
本開示の情報処理方法および情報処理装置により置換処理された学習用データセットを用いて学習された対話システムのモデルに、対話システム側が出力すべき応答内容の推定を行う処理をさせた場合の有効性について検証した。その実験結果について以下説明する。
【０１６６】
＜実験条件＞
本実験では、レストラン予約システム等の対話システムのモデルに非特許文献１により開示されているEnd-to-End Memory Networksを用いた。また、学習率を０.０１、エポックを２００、ホップ数を２、Embedding Dim.を３２に設定し、それ以外のパラメータを非特許文献１に記載されている値として学習を行った。また、知識ベース１２には、学習により、候補となるレストランについて、料理、場所、価格帯、予約人数、雰囲気、制限対応、住所及び電話番号が記憶されている。
【０１６７】
テスト用データセットとして、それぞれ１０００個のデータが含まれるTest1用データセットとTest2用データセットとの２種類を用意した。Test1用データセットとTest2用データセットとには、ユーザの発話と、当該発話に対して、対話システムが選択可能な複数の発話とが含まれている。そして、対話システムのモデルにより、ユーザの発話に対して、対話システムが選択すべき発話を選択した場合を正解として評価する。
【０１６８】
ここで、例えば図７に示す１対話のように、１対話には６発話が構成されているとすると、Test1用データセットとTest2用データセットとには、最後の６発話目を除く５発話が含まれており、６発話目となるべき発話が選択肢として含まれている。対話システムが、図７に示す１対話の６発話目を選択した場合に正解として性能を評価する。より具体的には、Test1用データセットとTest2用データセットとに含まれる１０００個のデータにおいて、対話システムのモデルが、ユーザの発話に対して正解の発話を選択した割合を性能として評価する。
【０１６９】
なお、Test1用データセットとTest2用データセットとは、料理と場所とについて異なる種類となっている。また、Test2用データセットには、未知語が含まれている。また、本実験の学習には、Test1用データセットを用いて行った。
【０１７０】
＜実験結果＞
図３１〜図３３は、本開示の置換処理の効果を示す図である。図３１〜図３３において示される「Original」は、比較例であり、本開示の置換処理を行わないで学習したモデルによる実験結果を示している。
【０１７１】
≪実験結果１≫
図３１には、実施例１に示す１対話に対するタスクと同様のタスクを行った場合の実験結果１が示されている。実験結果１では、ユーザがレストランに関する条件について発話を行い、対話システムがすべての属性（slot）を取得するまでユーザに条件を聞くための発話を行うタスクを行った。また、対話システムには、すべての属性（slot）を取得できた時点で、api_callを行わせ、例えば対話システムが管理するレストランDBへのアクセスを行うタスクを行わせた。
【０１７２】
ここで、図３１に示される「+replacement」は、固有表現を抽象化表現に置換して、対話中の出現順に応じた数値を加える置換処理を行ったTest1用及びTest２用データセットを用いた場合の性能を示している。図３１に示される「+replacement, bi-gram,removing candidate」は、さらに、前処理としてバイグラム処理を行った。そして、選択可能な複数の発話のうち正解の発話文と関連性の低い発話文を削除して、選択する発話文を減らしたTest1用及びTest２用データセットを用いた場合の性能を示している。
【０１７３】
図３１に示すように、「+replacement」は、「Original」よりも高い性能を示しているのがわかる。また、未知語を含むTest2用データセットに対しても、未知語を含まないTest1用データセットと同等の高い性能を示していることがわかる。これらの結果から、本開示の置換処理を行うことで、学習により生成された対話システムのモデルに、ユーザの発話に対する応答内容の推定処理を精度よくさせることができるのがわかる。
【０１７４】
また、図３１に示すように、「+replacement, bi-gram,removing candidate」は、Test1用データセット及びTest2用データセットに対して、「+replacement」よりも高い性能を示しているのがわかる。この結果から、本開示の置換処理にさらに前処理を行うことで、学習により生成された対話システムのモデルに、ユーザの発話に対する応答内容の推定処理をより精度よくさせることができるのがわかる。
【０１７５】
≪実験結果２≫
図３２には、実施例５に示す１対話に対するタスクと同様のタスクを行った場合の実験結果２が示されている。実験結果２では、対話システムは、候補となるレストランを評価値の高い順からユーザに提案する発話を行うタスクを行う。また、対話システムは、ユーザが受け入れるまで候補となるレストランの提案を続ける発話を行うタスクを行う。
【０１７６】
ここで、図３２に示される「+replacement」は、レストラン名を示す固有表現を抽象化表現に置換して、当該固有表現に対応する評価値の高い順に応じた数値を加える置換処理を行ったTest1用及びTest２用データセットを用いた場合の性能を示している。図３２に示される「+replacement, normalize」は、さらに、前処理として標準化処理を行ったTest1用及びTest２用データセットを用いた場合の性能を示している。
【０１７７】
図３２に示すように、「+replacement」は、「Original」よりも高い性能を示しているのがわかり、未知語を含むTest2用データセットに対しては、未知語を含まないTest1用データセットと同等以上の高い性能を示していることがわかる。また、「+replacement, normalize」は、「+replacement」よりもさらに高い性能を示しているのがわかる。これらの結果から、本開示の置換処理等を行うことにより、学習により生成された対話システムのモデルに、ユーザの発話に対する応答内容の推定処理を精度よくさせることができるのがわかる。
【０１７８】
≪実験結果３≫
図３３には、対話システムが、ユーザが受け入れたレストランについて、電話番号や住所などの情報をユーザに提供する発話を行うタスクを行った場合の実験結果３が示されている。なお、図３３に示される「+replacement」及び「+replacement, normalize」は、図３２で説明した通りであるので説明を省略する。
【０１７９】
図３３では、図３２と同様に、「+replacement」は、「Original」よりも高い性能を示しており、未知語を含むTest2用データセットに対しても、未知語を含まないTest1用データセットと同等の高い性能を示していることがわかる。また、「+replacement, normalize」は、「+replacement」よりも高い性能を示しているのがわかる。これらの結果からも、本開示の置換処理を行うことで、学習により生成された対話システムのモデルに、ユーザの発話に対する応答内容の推定処理を精度よくさせることができるのがわかる。
【０１８０】
以上、実施の形態に係る情報処理装置および情報処理方法等について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。
【０１８１】
また、上記実施の形態に係る情報処理装置に含まれる各処理部は典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。
【０１８２】
また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【０１８３】
また、本開示は、情報処理装置により実行される情報処理方法として実現されてもよい。
【０１８４】
また、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１８５】
また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェアまたはソフトウェアが並列または時分割に処理してもよい。
【０１８６】
また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
【０１８７】
以上、一つまたは複数の態様に係る情報処理装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１８８】
本開示は、情報処理方法、情報処理装置およびプログラムに利用でき、特に、レストラン予約システム、ホテル予約システム、賃貸部屋検索システムなどのタスク指向型の対話システムに適用される情報処理方法、情報処理装置およびプログラムに利用可能である。
【符号の説明】
【０１８９】
１、４、５  記憶装置
２  データ加工部
３  学習処理部
６  予測処理部
７  出力処理部
１０  情報処理装置
１１  取得部
１２  知識ベース
１３  特定部
１４  置換処理部
１５  文脈辞書
１６  登録部
１７  置換実行部
【図１】
2019082987.tif 000003
【図２】
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【図３】
2019082987.tif 000005
【図４】
2019082987.tif 000006
【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
2019082987.tif 000009
【図７】
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【図８】
2019082987.tif 000011
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
2019082987.tif 000015
【図１３】
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【図１４】
2019082987.tif 000017
【図１５】
2019082987.tif 000018
【図１６】
2019082987.tif 000019
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
2019082987.tif 000024
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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