【手続補正書】
【提出日】平成30年6月27日(2018.6.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
会話入力を会話タイプへと分類するためにコンピュータによって実施される分類器をトレーニングするためのプロセスであって、
前記分類器は、会話入力を表すデータを受け取る入力、および、前記会話入力が前記分類器によって表される前記会話タイプとどれだけ一致するかを示す一致出力を提供する出力を有し、
前記分類器をトレーニングするための前記プロセスは、プロセッサおよびコンピュータストレージを含む処理システムによって実行されるものであり、
前記プロセスは、
会話入力の第1セットを表し、かつ、前記会話入力のポジティブ例として前記第１セットを示す第１ラベルデータを含むデータ、および、会話入力の第２セットを表し、かつ、前記会話入力のネガティブ例として前記第２セットを示す第２ラベルデータを含むデータを、前記コンピュータストレージの中へ、受け取るステップと、
会話入力の前記第１セットおよび前記第２セット、および、前記第１ラベルデータおよび前記第２ラベルデータを表す前記データを使用して前記分類器を構築するステップと、
会話入力の第３セットを表すデータに、前記コンピュータストレージから、アクセスするステップと、
会話入力の前記第３セットにおける各会話入力について、
前記分類器の前記出力から一致出力を獲得するために、前記会話入力を表す前記データを前記分類器の前記入力に対して適用し、
前記一致出力が、ネガティブ例またはポジティブ例のうち一つとしての前記会話入力の分類を示していないとの判断に応じて、
前記会話入力を一つ以上のユーザコンピュータを通じて一人以上の個人に対してラベル付けするために示し、
示された前記会話入力について前記一つ以上のユーザコンピュータを通じて前記一人以上の個人から第３ラベルを受け取り、
受け取った前記第３ラベルを前記会話入力と関連して前記コンピュータストレージの中に保管し、かつ、
第３ラベルデータを有する会話入力の前記第３セットを表す前記データを使用して前記分類器を再教育する、
ステップと、
を含む、プロセス。
【請求項２】
前記プロセスは、さらに、
前記一人以上の個人がラベル付けを実行した前記分類器に関連付けされた前記会話タイプについて会話レスポンスを表すデータを、前記一人以上の個人のうち前記一人以上から、受け取り、かつ、前記コンピュータストレージの中へ保管するステップ、
を含む、請求項１に記載のプロセス。
【請求項３】
前記プロセスは、さらに、
会話入力の前記第３セットを表すコーパスデータから追加の会話タイプを特定するステップ、
を含む、請求項１に記載のプロセス。
【請求項４】
前記特定するステップは、
会話入力の前記第３セットを表す前記データにおける会話入力をクラスタリングし、各クラスタに対して異なる会話タイプを割り当てるステップ、を含む、
請求項３に記載のプロセス。
【請求項５】
前記特定するステップは、
前記会話入力を複数の分類器に対して適用するステップと、
前記複数の分類器のいずれも一致を示さない前記会話入力を特定するステップと、
前記特定された会話入力に対して一つ以上の新たな会話タイプを割り当てるステップ、
を含む、請求項３に記載のプロセス。
【請求項６】
分類器の前記会話タイプは、会話タイプのヒエラルキーの中に含まれている、
請求項１に記載のプロセス。
【請求項７】
前記プロセスは、さらに、
会話入力の前記第３セットを表すデータを自動的にクラスタリングするステップであり、前記会話入力についてクラス情報を提供する、ステップ、
を含む、請求項１に記載のプロセス。
【請求項８】
前記分類器を構築するステップは、
前記処理システムを用いて、前記分類器の前記入力に対して適用されたデータに対して、前記分類器によって適用されたメトリックのパラメータのセットを定めるステップ、
を含む、請求項１に記載のプロセス。
【請求項９】
前記分類器によって適用された前記メトリックは、パラメータの前記セットに従って前記分類器に対する前記入力に対して適用された前記データを使用して、類似性または距離または確率メトリックを計算するために、プロセッサによって処理されるコンピュータプログラムを含む、
請求項８に記載のプロセス。
【請求項１０】
会話入力の前記第１セット、前記第２セット、および、前記第３セットにおいて会話入力を表す前記データは、前記会話入力から抽出される複数の特徴を含む、
請求項１に記載のプロセス。
【請求項１１】
コンピュータシステムであって、
プロセッサおよびコンピュータストレージを含む処理システムと、
会話入力を会話タイプへと分類するための分類器であり、前記分類器は、会話入力を表すデータを受け取る入力、および、前記会話入力が前記分類器によって表される前記会話タイプとどれだけ一致するかを示す一致出力を提供する出力を有する、分類器と、を含み、
前記コンピュータストレージは、入力の第1セットを表し、かつ、前記会話入力のポジティブ例として前記第１セットを示す第１ラベルデータを含むデータ、および、会話入力の第２セットを表し、かつ、前記会話入力のネガティブ例として前記第２セットを示す第２ラベルデータを含むデータを、保管しており、
会話入力の前記第１セットおよび前記第２セット、および、前記第１ラベルデータおよび前記第２ラベルデータを表す前記データを使用して前記分類器を構築するためのトレーニングモジュールと、を含み、
前記トレーニングモジュールは、
前記コンピュータストレージから、会話入力の第３セットを表すデータにアクセスし、
会話入力の前記第３セットにおける各会話入力について、
前記分類器の前記出力から一致出力を獲得するために、前記会話入力を表す前記データを前記分類器の前記入力に対して適用し、
前記一致出力が、ネガティブ例またはポジティブ例のうち一つとしての前記会話入力の分類を示していないとの判断に応じて、
前記会話入力を一つ以上のユーザコンピュータを通じて一人以上の個人に対してラベル付けするために示し、
示された前記会話入力について前記一つ以上のユーザコンピュータを通じて前記一人以上の個人から第３ラベルを受け取り、
受け取った前記第３ラベルを前記会話入力と関連して前記コンピュータストレージの中に保管し、かつ、
第３ラベルデータを有する会話入力の前記第３セットを表す前記データを使用して前記分類器を再教育する、
ように構成されている、
を含む、コンピュータシステム。
【請求項１２】
前記トレーニングモジュールは、さらに、
前記分類器を構築するために、記分類器の前記入力に対して適用されたデータに対して、前記分類器によって適用されたメトリックのパラメータのセットを定める、ように構成されている、
請求項１１に記載のコンピュータシステム。
【請求項１３】
前記分類器によって適用された前記メトリックは、パラメータの前記セットに従って前記分類器に対する前記入力に対して適用された前記データを使用して、類似性または距離または確率メトリックを計算するために、プロセッサによって処理されるコンピュータプログラムを含む、
請求項１２に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
会話入力の前記第１セット、前記第２セット、および、前記第３セットにおいて会話入力を表す前記データは、前記会話入力から抽出される複数の特徴を含む、
請求項１１に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
前記トレーニングモジュールは、さらに、
前記一人以上の個人がラベル付けを実行した前記分類器に関連付けされた前記会話タイプについて会話レスポンスを表すデータを、前記一人以上の個人のうち前記一人以上から、受け取り、かつ、前記コンピュータストレージの中へ保管する、ように構成されている、
請求項１１に記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
前記トレーニングモジュールは、さらに、
会話入力の前記第３セットを表す前記データに基づいて追加の会話タイプを特定する、ように構成されている、
請求項１２に記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
前記トレーニングモジュールは、追加の会話タイプを特定するために、さらに、
会話入力の前記第３セットを表す前記データに基づいて、会話入力の前記第３セットにおける会話入力をクラスタへとクラスタリングし、かつ、
各クラスタに対して異なる会話タイプを割り当てる、
ように構成されている、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１８】
前記トレーニングモジュールは、追加の会話タイプを特定するために、さらに、
会話入力の前記第３セットを表す前記データを複数の分類器に対して適用し、
前記複数の分類器のいずれも一致を示さない会話入力を特定し、かつ、
前記特定された会話入力に対して一つ以上の新たな会話タイプを割り当てる、
ように構成されている、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１９】
分類器の前記会話タイプは、会話タイプのヒエラルキーの中に含まれている、
請求項１１に記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
前記トレーニングモジュールは、さらに、
前記会話入力についてクラス情報を提供するために、会話入力の前記第３セットを自動的にクラスタリングする、ように構成されている、
請求項１１に記載のコンピュータシステム。