【手続補正書】
【提出日】令和1年12月4日(2019.12.4)
【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】
ユーザ対話に適したときを決定するために予測デバイスによって行われる方法であって、
ユーザが前記ユーザ対話に参加する用意があるか否かの表示についてクライアントアプリケーションから要求を受信するステップと、
ユーザデバイス上の前記ユーザの最近の活動に関する使用情報を取得するステップと、
前記ユーザの現在の文脈状態を識別するために少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを前記使用情報に適用するステップと、
前記ユーザの文脈状態に基づいて機会表示を決定するステップと、
前記クライアントアプリケーションに前記機会表示を提供するステップとを含み、
前記現在の文脈状態は、
前記ユーザが前記ユーザ対話と関連する身体的活動を行う現在の能力を表す可用性測定値、及び
前記ユーザが前記ユーザ対話に注意を払う能力を表す受容性測定値
のうちの少なくとも１つを含み、
前記クライアントアプリケーションに前記機会表示を提供するステップに続いて、
前記クライアントアプリケーションに対する前記ユーザの反応に関するフィードバック情報を取得するステップと、
前記ユーザの可用性及び受容性のうちの少なくとも１つに関するラベルを前記フィードバック情報から見分けるステップと、
前記ラベルを前記使用情報と関連付けることによってトレーニング例を生成するステップと、
更新されたトレーニングセットを生成するために、前記トレーニング例を既存のトレーニングセットに少なくとも追加することによって、前記既存のセットを更新するステップと、
該更新されたトレーニングセットに基づいて前記少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを再トレーニングするステップとを更に含む、
方法。
【請求項２】
前記機会表示は、前記現在の文脈状態を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記使用情報のうちの少なくとも一部は、前記ユーザデバイスのオペレーティングシステムのアプリケーションプログラマインタフェース（ＡＰＩ）を介して取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記受信するステップ、前記取得するステップ、前記適用するステップ、前記決定するステップ、及び前記提供するステップは、前記ユーザデバイスのプロセッサによって行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを遠隔予測モデルトレーニングデバイスから受信するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記見分けるステップは、トレーニングされたフィードバック解釈モデルを前記フィードバック情報に適用して前記ラベルを受信するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記フィードバック情報は、前記機会表示を前記クライアントアプリケーションに提供することに続く前記ユーザデバイス上のユーザ活動を記述する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記見分けるステップは、前記ユーザが自分の使用挙動を変更したか否かを決定するために前記使用情報と共に前記フィードバック情報を分析するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ユーザ対話に適したときを決定する予測デバイスであって、
ユーザの現在の文脈状態を識別する少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを格納するように構成されたメモリと、
該メモリと通信するプロセッサとを含み、
前記現在の文脈状態は、
前記ユーザが前記ユーザ対話と関連する身体的活動を行う現在の能力を表す可用性測定値、及び
前記ユーザが前記ユーザ対話に注意を払う能力を表す受容性測定値
のうちの少なくとも１つを含み、
前記プロセッサは、
ユーザがユーザ対話に参加する用意があるか否かの表示についてクライアントアプリケーションから要求を受信し、
ユーザデバイス上の前記ユーザの最近の活動に関する使用情報を取得し、
少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを前記使用情報に適用し、
前記ユーザの文脈状態に基づいて機会表示を決定し、且つ
該機会表示を前記クライアントアプリケーションに提供する
ように構成される
前記プロセッサは、
前記クライアントアプリケーションに前記機会表示を提供するステップに続いて、
前記クライアントアプリケーションに対する前記ユーザの反応に関するフィードバック情報を取得し、
前記ユーザの可用性及び受容性のうちの少なくとも１つに関するラベルを前記フィードバック情報から見分け、
前記ラベルを前記使用情報と関連付けることによってトレーニング例を生成し、
更新されたトレーニングセットを生成するために、前記トレーニング例を既存のトレーニングセットに少なくとも追加することによって、前記既存のセットを更新し、且つ
該更新されたトレーニングセットに基づいて前記少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを再トレーニングする
ように更に構成される、
予測デバイス。
【請求項１０】
前記使用情報のうちの少なくとも一部は、前記ユーザデバイスのオペレーティングシステムのアプリケーションプログラマインタフェース（ＡＰＩ）を介して取得される、請求項９に記載の予測デバイス。
【請求項１１】
前記プロセッサは、遠隔予測モデルトレーニングデバイスから少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを受信するように構成される、請求項９に記載の予測デバイス。
【請求項１２】
見分ける際に、前記プロセッサは、トレーニングされたフィードバック解釈モデルを前記フィードバック情報に適用して前記ラベルを受信するように構成される、請求項９に記載の予測デバイス。
【請求項１３】
前記フィードバック情報は、前記機会表示を前記クライアントアプリケーションに提供することに続いて、前記ユーザデバイス上の前記ユーザの活動を記述する、請求項９に記載の予測デバイス。
【請求項１４】
見分ける際に、前記プロセッサは、前記使用情報と共に前記フィードバック情報を分析して、前記ユーザが自分の使用挙動を変更したか否かを決定するように構成される、請求項１３に記載の予測デバイス。
【請求項１５】
ユーザ対話に適したときを決定するために予測デバイスによって行われるよう符号化された非一時的な機械可読媒体であって、
当該非一時的な機械可読媒体は、
ユーザがユーザ対話に参加する用意があるか否かの表示についてクライアントアプリケーションから要求を受信することについての命令と、
ユーザデバイス上の前記ユーザの最近の活動に関する使用情報を取得することについての命令と、
前記ユーザの現在の文脈状態を識別するために少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを前記使用情報に適用することについての命令と、
前記ユーザの文脈状態に基づいて機会表示を決定することについての命令と、
該機会表示を前記クライアントアプリケーションに提供することについての命令とを含み、
前記現在の文脈状態は、
前記ユーザが前記ユーザ対話と関連する身体的活動を行う現在の能力を表す可用性測定値、及び
前記ユーザが前記ユーザ対話に注意を払う能力を表す受容性測定値
のうちの少なくとも１つを含み、
当該非一時的な機械可読媒体は、前記クライアントアプリケーションに前記機会表示を提供することに続いて、
前記クライアントアプリケーションに対する前記ユーザの反応に関するフィードバック情報を取得することについての命令と、
前記ユーザの可用性及び受容性のうちの少なくとも１つに関するラベルを前記フィードバック情報から見分けることについての命令と、
前記ラベルを前記使用情報と関連付けることによってトレーニング例を生成することについての命令と、
更新されたトレーニングセットを生成するために、前記トレーニング例を既存のトレーニングセットに少なくとも追加することによって、前記既存のセットを更新することについての命令と
該更新されたトレーニングセットに基づいて前記少なくとも１つのトレーニングされた予測モデルを再トレーニングすることについての命令とを更に含む、
非一時的な機械可読媒体。