公开(公告)号：WO2016187149A1

公开(公告)日：2016-11-24

申请号：PCT/US2016/032763

申请日：2016-05-16

Applicant: APPLE INC.

Inventor： SANGHAVI, Mehul, K. ,  SCHWERDTFEGER, Jeffrey, P.

IPC: G06Q10/10 ,  G06F17/28

CPC classification number: G06N3/006 ,  G06F17/2785 ,  G06F17/279 ,  G06Q10/10 ,  H04L51/12

Abstract: Disclosed are systems, methods, and non-transitory computer-readable storage media for utilizing a virtual assistant as part of a communication session. One or more of the participant users can select to utilize a virtual assistant to assist the participant users with tasks during the communication session. A user can use a communication application to enter a message directed to the virtual assistant. The virtual assistant can analyze the entered message and determine that the message was directed to the virtual assistant rather than to the other participants of the communication session. As a result, the message will not be transmitted to the other participants of the communication session and the virtual assistant will assist the user with the identified task. A virtual assistant can assist a user with a variety of different tasks.

Abstract translation: 公开了用于将虚拟助理用作通信会话的一部分的系统，方法和非暂时的计算机可读存储介质。 一个或多个参与者用户可以选择利用虚拟助理在通信会话期间帮助参与者用户进行任务。 用户可以使用通信应用来输入指向虚拟助理的消息。 虚拟助理可以分析输入的消息并确定该消息被引导到虚拟助理，而不是通信对方的其他参与者。 结果，消息将不会传送给通信会话的其他参与者，虚拟助理将帮助用户识别出任务。 虚拟助手可以帮助用户进行各种不同的任务。

公开(公告)号：WO2016151700A1

公开(公告)日：2016-09-29

申请号：PCT/JP2015/058565

申请日：2015-03-20

Applicant: 株式会社 東芝

Inventor： 若木　裕美 ,  岩田　憲治 ,  岡本　昌之

IPC: G10L15/22 ,  G10L13/00 ,  G10L15/10 ,  G10L15/28

CPC classification number: G10L15/1815 ,  G06F17/2755 ,  G06F17/2785 ,  G06F17/279 ,  G10L13/00 ,  G10L13/10 ,  G10L15/1822 ,  G10L15/22 ,  G10L2015/225 ,  G10L2015/226 ,  G10L2015/228

Abstract: 　本実施形態に係る意図理解装置は、第１格納部、第１取得部、第２取得部、第１解析部および理解部を含む。第１格納部は、予め想定される状況に関する第１状況情報と、ユーザからの入力として想定される文の意味を表す第１意味表現と、推定すべき意図を示す意図情報と、該第１意味表現が該第１状況情報および該意図情報に対して該当する度合いを表す第１値とを対応付けて格納する．第１取得部は、自然文を取得する。第２取得部は、前記自然文を取得するときの状況に関する第２状況情報を取得する。第１解析部は、前記自然文を解析し、該自然文の意味を表す第２意味表現を生成する。理解部は、前記第１格納部から、前記第２状況情報と前記第２意味表現とに対応する第１状況情報と第１意味表現とに対応づく前記第１値から推定値を得る。

Abstract translation: 根据本实施例的意图理解装置包括第一存储单元，第一获取单元，第二获取单元，第一分析单元和理解单元。 第一存储单元关联并存储与预先预期的情况有关的第一情况信息，表示预期为来自用户的输入的句子的含义的第一含义表示，表示要假定的意图的意图信息，以及第一 表示第一含义表示对应于第一情况信息和意图信息的程度的值。 第一个收购单位获得一个自然的句子。 第二获取单元获取与获取自然语句的情况有关的第二情况信息。 第一个分析单元分析自然句子，并产生代表自然句子意义的第二个含义表示。 理解单元从第一存储单元通过与分别对应于第二情况信息和第二含义表示的第一情况信息和第一含义表示相关联的第一值获得估计值。

公开(公告)号：WO2015093263A1

公开(公告)日：2015-06-25

申请号：PCT/JP2014/081666

申请日：2014-11-21

Applicant: MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION

Inventor： WATANABE, Shinji ,  TANG, Hao

IPC: G10L15/22 ,  G06F17/27

CPC classification number: G06F17/30976 ,  G06F17/2785 ,  G06F17/279 ,  G10L15/1822 ,  G10L15/22

Abstract: A dialog manager receives previous user actions and previous observations and current observations. Previous and current user states, previous user actions, current user actions, future system actions, and future observations are hypothesized. The user states, the user actions, and the user observations are hidden. A feature vector is extracted based on the user states, the system actions, the user actions, and the observations. An expected reward of each current action is based on a log-linear model using the feature vectors. Then, the current action that has an optimal expected reward is outputted.

Abstract translation: 对话管理器接收以前的用户操作，以前的观察结果和当前观察结果。 假设先前和当前的用户状态，以前的用户操作，当前的用户操作，未来的系统操作和将来的观察。 用户声明，用户操作和用户观察都被隐藏。 基于用户状态，系统动作，用户动作和观察结果提取特征向量。 每个当前动作的预期奖励基于使用特征向量的对数线性模型。 然后，输出具有最佳预期奖励的当前动作。

公开(公告)号：WO2015083309A1

公开(公告)日：2015-06-11

申请号：PCT/JP2014/004793

申请日：2014-09-17

Applicant: INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION ,  IBM JAPAN, LTD.

Inventor： BYRON, Donna K. ,  LAVOIE, Jason D.

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06N5/04 ,  G06F17/279 ,  G06F17/3053 ,  G06N99/005

Abstract: An approach is provided for mining threaded online discussions. In the approach, performed by an information handling system, a natural language processing (NLP) analysis is performed on threaded discussions pertaining to a given topic. The analysis is performed across multiple web sites with each of the web sites including one or more threaded discussions. The analysis results in harvested discussions pertaining to the topic. The harvested discussions are correlated and a question is identified from the harvested discussions. A set of candidate answers is also identified from the harvested discussions, with one of the candidate answers being selected as the most likely answer to the identified question.

Abstract translation: 提供了一种挖掘线程在线讨论的方法。 在由信息处理系统执行的方法中，对与给定主题有关的线程讨论执行自然语言处理（NLP）分析。 分析是在多个网站上执行的，每个网站包括一个或多个线程讨论。 分析结果是与专题有关的收获讨论。 收获的讨论是相关的，并从收获的讨论中确定了一个问题。 还从收获的讨论中确定了一组候选答案，其中一个候选答案被选为最明确的答案。

公开(公告)号：WO2015077263A1

公开(公告)日：2015-05-28

申请号：PCT/US2014/066253

申请日：2014-11-19

Applicant: MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC

Inventor： SARIKAYA, Ruhi ,  BOIES, Daniel ,  CROOK, Paul A. ,  ROBICHAUD, Jean-Philippe

IPC: G10L15/18 ,  G06F17/27 ,  G10L15/22

CPC classification number: G06F17/279 ,  G10L15/1815 ,  G10L15/1822 ,  G10L15/22 ,  G10L2015/227 ,  G10L2015/228

Abstract: In language evaluation systems, user expressions are often evaluated by speech recognizers and language parsers, and among several possible translations, a highest-probability translation is selected and added to a dialogue sequence. However, such systems may exhibit inadequacies by discarding alternative translations that may initially exhibit a lower probability, but that may have a higher probability when evaluated in the full context of the dialogue, including subsequent expressions. Presented herein are techniques for communicating with a user by formulating a dialogue hypothesis set identifying hypothesis probabilities for a set of dialogue hypotheses, using generative and/or discriminative models, and repeatedly re-ranks the dialogue hypotheses based on subsequent expressions. Additionally, knowledge sources may inform a model-based with a pre-knowledge fetch that facilitates pruning of the hypothesis search space at an early stage, thereby enhancing the accuracy of language parsing while also reducing the latency of the expression evaluation and economizing computing resources.

Abstract translation: 在语言评估系统中，用户表达式通常由语音识别器和语言解析器进行评估，并且在若干可能的翻译中，选择最高概率翻译并将其添加到对话序列中。 然而，这样的系统可能通过丢弃可能最初呈现较低概率的替代翻译而呈现不足之处，但是在对话的完整上下文包括后续表达式中可能具有更高的概率。 本文提出的技术是通过使用生成和/或歧视性模型，通过制定识别一组对话假设的假设概率的对话假设集，并且基于后续表达重复重新排列对话假说，来与用户通信。 此外，知识源可以使用促进假设搜索空间早期修剪的前知识获取来通知基于模型，从而提高语言解析的准确性，同时还减少表达式评估的延迟并节省计算资源。

公开(公告)号：WO2014133127A1

公开(公告)日：2014-09-04

申请号：PCT/JP2014/055047

申请日：2014-02-28

Applicant: 日本電気株式会社

Inventor： アンドラーデ　シルバ　ダニエル　ゲオルグ ,  石川　開 ,  土田　正明 ,  大西　貴士

IPC: G06F17/27

CPC classification number: G06F17/279 ,  G06F17/2705 ,  G06F17/2785

Abstract: 　含意判定装置は、前記仮説文章に含まれる第１および第２の単文の事象の発生順を少なくとも示す第１の情報を生成し、対象文章に含まれ且つ前記第１の単文と対応する第３の単文および前記対象文章に含まれ且つ前記第２の単文と対応する第４の単文の事象の発生順を少なくとも示す第２の情報を生成する生成部と、前記第１および第２の情報に基づいて、前記第１の単文と前記第２の単文との事象の発生順の関係および前記第３の単文と前記第４の単文との事象の発生順の関係を比較することにより算出結果を得る算出部と、前記算出結果に少なくとも基づいて、前記対象文章が前記仮説文章を含意しているか否かを判定する判定部とを備える。

Abstract translation: 本发明的评价装置具备：生成单元，生成表示至少包含在假设中的第一和第二简单句子中的事件的发生顺序的第一信息，以及至少表示事件的发生顺序的第二信息 包括在文本中并对应于第一简单句子的第三简单句子和包含在该文本中并对应于第二简单句子的第四简单句子; 计算单元，其通过基于第一和第二信息比较第一简单句子中的事物的发生顺序与第二简单句子之间的关系以及发生次序之间的关系来获得计算结果 在第三个简单的句子和第四个简单的句子中; 以及确定单元，其至少基于所述计算结果确定所述文本是否包含所述假设。

公开(公告)号：WO2014120699A2

公开(公告)日：2014-08-07

申请号：PCT/US2014/013469

申请日：2014-01-29

Applicant: MICROSOFT CORPORATION

Inventor： SARIKAYA, Ruhi ,  DEORAS, Anoop ,  CELIKYILMAZ, Fethiye Asli ,  JANARDHANA, Ravikiran ,  BOIES, Daniel

IPC: G06F17/27

CPC classification number: G06F17/279 ,  G06F17/30672

Abstract: A scalable statistical language understanding (SLU) system uses a fixed number of understanding models that scale across domains and intents (i.e. single vs. multiple intents per utterance). For each domain added to the SLU system, the fixed number of existing models is updated to reflect the newly added domain. Information that is already included in the existing models and the corresponding training data may be re-used. The fixed models may include a domain detector model, an intent action detector model, an intent object detector model and a slot/entity tagging model. A domain detector identifies different domains identified within an utterance. All/portion of the detected domains are used to determine associated intent actions. For each determined intent action, one or more intent objects are identified. Slot/entity tagging is performed using the determined domains, intent actions, and intent object detector.

Abstract translation: 可扩展的统计语言理解（SLU）系统使用固定数量的理解模型来扩展域和意图（即每个话语的单个对多个意图）。 对于添加到SLU系统的每个域，将更新固定数量的现有模型以反映新添加的域。 已经包含在现有模型中的信息和相应的训练数据可能被重新使用。 固定模型可以包括域检测器模型，意图动作检测器模型，意图对象检测器模型和时隙/实体标签模型。 域检测器识别在话语内识别的不同域。 检测到的域的全部/部分用于确定相关联的意图动作。 对于每个确定的意图行为，识别一个或多个意图对象。 使用确定的域，意图动作和意图对象检测器执行插槽/实体标记。

公开(公告)号：WO2014098560A2

公开(公告)日：2014-06-26

申请号：PCT/MY2013000252

申请日：2013-12-12

Applicant: MIMOS BERHAD

Inventor： BEN MOHAMED KHALIL ,  CHU MIN XIAN BENJAMIN ,  DICKSON LUKOSE ,  ZAHARI FADZLY

IPC: G06F17/27

CPC classification number: G06F17/2881 ,  G06F17/279

Abstract: The present invention relates to a system and method for linguistic processing. The system (100) comprises a representation processor (110) having an abstractor component (120) and a specializer component (130), a stored mappings database (140), a standard vocabularies database (150), and a linguistic ontologies database (160). The abstractor component (120) transforms a linguistic representation into an abstract representation by using abstraction rules. The abstractor component (120) includes a concepts and properties extractor component (121), a verb determinator component (122), a schemas extractor component (123), a schemas mapper component (124), and a concepts and properties matcher component (125). The specializer component (120) transforms an abstract representation into a linguistic representation by using specialization rules. The specializer component (130) includes a triple extractor component (131), a property matcher component (132), a verb determinator component (133), a verb mapper component (134), a semantic roles mapper component (135) and a triple assembler component (136).

Abstract translation: 用于语言处理的系统和方法 系统（100）包括具有抽象器组件（120）和专用器组件（130），存储的映射数据库（140），标准词汇表数据库（150）和语言本体数据库（160）的表示处理器 ）。 抽象部件（120）通过使用抽象规则将语言表示转换为抽象表示。 抽象器组件（120）包括概念和属性提取器组件（121），动词确定器组件（122），模式提取器组件（123），模式映射器组件（124）以及概念和属性匹配器组件（125） ）。 专用部件（120）通过使用专门化规则将抽象表示转换为语言表示。 专用器组件（130）包括三重提取器组件（131），属性匹配器组件（132），动词确定器组件（133），动词映射器组件（134），语义角色映射器组件（135） 组装部件（136）。

公开(公告)号：WO2013172534A1

公开(公告)日：2013-11-21

申请号：PCT/KR2013/000408

申请日：2013-01-18

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 이근배 ,  노형종 ,  이규송

IPC: G10L15/22 ,  G09B7/02

CPC classification number: G10L15/063 ,  G06F17/277 ,  G06F17/278 ,  G06F17/279 ,  G09B19/06 ,  G10L2015/0633

Abstract: 본 발명은 미리 지정된 특정 목적이나 서비스를 수행하기 위한 것이 아닌 자유 발화에 대해 인공지능 에이전트와 대화가 가능한 채팅(chatting) 대화 시스템을 구축하는 데 있어서 효과적으로 대화 관리를 수행하기 위한 모델 구축 방법에 관한 것으로서, 기존의 대화 관리 시스템을 구축하기 위해 훈련용 말뭉치에 대해 필요했던 사람의 수동 태깅 (DA annotation, lexical pattern 규칙 등)을 줄일 수 있는 새로운 방법, 채팅 대화의 특성에 특화된 렉시컬구문패턴(LSP; Lexico-Syntactic Pattern) 생성을 이용한 발화 표현 방법, 개체명 (Named Entity, NE) 관련 태깅 방법 및 정책, 시스템의 인격을 나타내는 persona 적용 응답 생성 방법, 이를 이용하여 실제 대화 관리에서 적절한 시스템 발화를 생성할 수 있는 대화 관리 모델을 제공하는 데 그 목적이 있다.

Abstract translation: 本发明涉及一种用于在建立聊天对话系统中有效执行对话管理的模型构建方法，该对话系统能够与人工智能代理进行对话以免费发声，而不用于执行规定的专用或服务。 本发明旨在提供：一种用于减少作为训练语料库的人（DA注释，词汇模式规则等）执行的手动标记以构建所需的典型对话管理系统的新方法; 一种使用特定于聊天对话特征的词典 - 语法模式（LSP）创作的话语表达方法; 命名实体（NE）相关的标签方法和策略; 一种通过应用代表系统的角色的人物来产生响应的方法; 以及对话管理模式，可以使用上述方法在实际对话管理中产生适当的系统话语。

公开(公告)号：WO2012171022A1

公开(公告)日：2012-12-13

申请号：PCT/US2012/041934

申请日：2012-06-11

Applicant: ROSETTA STONE, LTD. ,  RIDGEWAY, Karl, F. ,  INOUYE, Ronald, Bryce ,  KEIM, Gregory ,  KUHN, Kyle, D. ,  MARMORSTEIN, Jack, August ,  SMITH, Robin ,  VAUGHN, Brian

Inventor： RIDGEWAY, Karl, F. ,  INOUYE, Ronald, Bryce ,  KEIM, Gregory ,  KUHN, Kyle, D. ,  MARMORSTEIN, Jack, August ,  SMITH, Robin ,  VAUGHN, Brian

IPC: G09B19/06 ,  G10L15/22

CPC classification number: G09B19/06 ,  G06F17/279 ,  G09B7/02

Abstract: A method and system for teaching a user a target language includes developing and constructing variable potential paths of nodes representing an exchange between two participants in a dialogue, prompting and selecting a path of nodes through a conversation graph of the target language, the path of nodes defining a dialogue; and determining whether the user is ready to perform the dialogue that has been constructed and defined by the path of nodes, the determination being based on a user model which represents the user's current ability in and current knowledge of, the target language. If the user is ready to perform the dialogue, the path of nodes is executed to allow the user to perform the dialogue defined thereby; and if the user is not ready to perform the dialogue, training the user on one or more nodes of the path of nodes.

Abstract translation: 用于向用户教授目标语言的方法和系统包括开发和构建表示对话中的两个参与者之间的交换的节点的可变潜在路径，通过目标语言的会话图来提示和选择节点的路径，节点的路径 定义对话 并且确定用户是否准备好执行由节点的路径构建和定义的对话，该确定基于表示用户目前语言的当前能力和当前知识的用户模型。 如果用户准备好进行对话，则执行节点的路径以允许用户执行由此定义的对话; 并且如果用户未准备好进行对话，则在节点路径的一个或多个节点上训练用户。