[发明专利]信息处理装置、问答系统、信息处理方法、存储介质

说明书

本发明涉及信息处理装置、问答系统、信息处理方法、存储介质，其针对现有技术中利用通过深度学习导出的回答对提问作出答复时没有考虑到基于与提问内容相关的文本及图像等多个信息来生成回答所造成的回答精度低的课题，信息处理装置(3)参考知识源(300)制作于提问内容相对应的回答文或追加提问(步骤S23)，作为回应输入装置(2)的答复，发送提问的回答文，或追加内容请求信息(步骤S24)，表示用于进一步锁定提问回答所需要的追加内容的输入请求。

技术领域

本发明涉及信息处理装置、问答系统、信息处理方法、存储介质。

背景技术

近年来，深度学习作为机器学习的方法之一被用于各种场合。这种深度学习中中存在一种将给予的既有数据的输入输出关系的法则性作为分散表现的网络进行学习，自动建构模型，基于该模型，输出对新输入数据的预测的架构。在自然语言处理方面，也出现了以BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)为代表、能够得到考虑语境的分散表现的深度学习基础模型，在关于自然语言处理的所有任务中都获得了最高水平的性能。作为BERT的应用例，有SNS(Social Networking Service)中的发言内容的分类、EC(Electronic Commerce)网站的VOC(Voiceof Customer；感情)分析、文件的摘要以及生成等，其用途正在不断扩大。

进而，现有技术，如专利文献1(JP特开2004-302660号公报)公开了一种可以根据用自然语言的问句推定应该利用的回答介质(文本、图像、影像、声音)，通过推定的回答介质输出对问句的回答的技术方案。

但是，在以往的技术中，用通过深度学习导出的回答对给出的提问内容作出答复时，没有考虑到根据包括与提问内容相关的文本及图像的多个信息来生成回答，存在对提问内容的回答精度低的课题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种信息处理装置，用来对输入提问的输入装置所发送的所述提问的回答作出应答，其特征在于，具备接收部，用于接收由所述输入装置发送的所述提问；提取部，用于提取回答源信息，该回答源信息用于制作通过深度学习与预先给予的自然语言信息、所述自然语言信息以外的非语言信息、以及构成所述非语言信息的构成信息关联起来的、针对收到的所述提问的回答；以及发送部，用于向所述输入装置发送根据所述回答源信息制作的、针对所述提问的回答内容信息，或者用来请求针对所述提问输入追加内容的追加内容请求信息。

上述本发明的效果在于，能够改善提问内容的回答精度。

附图说明

图1是本实施方式涉及的问答系统的整体构成示意图。

图2是本实施方式涉及的输入装置及信息处理装置的一例硬件结构框图。

图3是本实施方式涉及的问答系统的一例功能结构框图。

图4是本实施方式涉及的一例提取对象管理表的示意图。

图5中，(A)是本实施方式涉及的一例图像信息管理表的示意图，(B)是本实施方式涉及的一例产品结构管理表的示意图。

图6是本实施方式涉及的一例知识源形态的模型图。

图7是本实施方式涉及的一例知识源生成处理及提问应答处理的时序图。

图8是本实施方式涉及的用于受理输入提问的画面的示意图。

图9是本实施方式涉及的一例回答及追加提问制作处理的流程图。

图10是本实施方式涉及的一例推论过程内容画面的示意图。

图11是本实施方式涉及的一例处理说明内容画面的示意图。

图12是本实施方式涉及的一例追加信息输入画面的示意图。

具体实施方式