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1. WO2021074459 - MÉTODO Y SISTEMA PARA ENTRENAR UN CHATBOT USANDO CONVERSACIONES DENTRO DE UN DOMINIO

N.º de publicación WO/2021/074459
Fecha de publicación 22.04.2021
Nº de la solicitud internacional PCT/ES2019/070703
Fecha de presentación internacional 16.10.2019
CIP
G06F 40/35 2020.01
GFISICA
06CALCULO; CONTEO
FPROCESAMIENTO ELECTRICO DE DATOS DIGITALES
40Tratamiento de datos de lenguaje natural
30Análisis semántico
35Representación de discurso o diálogo
G06Q 10/10 2012.01
GFISICA
06CALCULO; CONTEO
QMETODOS O SISTEMAS DE PROCESAMIENTO DE DATOS ESPECIALMENTE ADAPTADOS PARA FINES ADMINISTRATIVOS, COMERCIALES, FINANCIEROS, DE GESTION, DE SUPERVISION O DE PRONOSTICO; METODOS O SISTEMAS ESPECIALMENTE ADAPTADOS PARA FINES ADMINISTRATIVOS, COMERCIALES, FINANCIEROS, DE GESTION, DE SUPERVISION O DE PRONOSTICO, NO PREVISTOS EN OTRO LUGAR
10Administración; Gestión
10Automatización de tareas en la oficina, p. ej. gestión asistida por ordenador de correo electrónico o trabajos cooperativos; Gestión del tiempo, p. ej. calendarios, recordatorios, reuniones o contabilización del tiempo
CPC
G06F 40/35
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
30Semantic analysis
35Discourse or dialogue representation
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 3/006
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
004Artificial life, i.e. computers simulating life
006based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. single "avatar", social simulations, virtual worlds or particle swarm optimisation
Solicitantes
  • SIGMA TECHNOLOGIES, S.L. [ES]/[ES]
Inventores
  • RICO RÓDENAS, Jorge
Mandatarios
  • ELZABURU, S.L.P.
Datos de prioridad
Idioma de publicación Español (ES)
Idioma de solicitud Español (ES)
Estados designados
Título
(EN) METHOD AND SYSTEM TO AUTOMATICALLY TRAIN A CHATBOT USING DOMAIN CONVERSATIONS
(ES) MÉTODO Y SISTEMA PARA ENTRENAR UN CHATBOT USANDO CONVERSACIONES DENTRO DE UN DOMINIO
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME NON SURVEILLÉ POUR ENTRAÎNER UN ROBOT CONVERSATIONNEL AU MOYEN DE CONVERSATIONS DANS UN DOMAINE
Resumen
(EN)
The present disclosure relates to techniques for automatically training a chatbot using utterances not understood by the chatbot itself and thus improving its understanding in a fast, effective and unsupervised way. This disclosure implements techniques to update new intents, to create further new ones, and to modify the dialog manager so that these new responses can be provided. Existing intents can be updated with non-understood messages in three different ways: 1) when the user is asked to reformulate his or her request due to the chatbot not understanding the user, and the confidence of the new intent is greater than the confidence threshold, and the new detected intent is the same as the previous intent; 2) when the user accepts the response suggested by the chatbot; and 3) when the agent accepts the response suggested by the chatbot. New intents, on the other hand, can be automatically created and associated with real answers provided by human agents. These two strategies used simultaneously allow unsupervised training of a dialog system as a whole. The benefits of this approach are twofold: 1) there is no need for human intervention to improve the chatbot (unsupervised training), and 2) the variation introduced in the model comes from real data, not from utterances produced artificially by a human.
(ES)
La presente divulgación está relacionada con técnicas para entrenar de forma automática un chatbot usando enunciados no entendidos por el mismo chatbot y de este modo mejorando su capacidad de entendimiento de una forma rápida, efectiva y no supervisada. Esta divulgación implementa técnicas para actualizar nuevas intenciones, crear otras nuevas y modificar el gestor de diálogo para que esas nuevas respuestas puedan ser ofrecidas. Las intenciones existentes puede ser actualizadas con mensajes no entendidos de tres maneras diferentes: 1) Cuando se le pide al usuario repetir su petición porque el chatbot no entiende al usuario, y la confianza de la nueva intención es mayor que el umbral de confianza y la nueva intención detectada es igual que la intención previa; 2) cuando el usuario acepta la respuesta sugerida por el chatbot; y 3) cuando el agente acepta la respuesta sugerida por el chatbot. Las intenciones nuevas, por otro lado, pueden ser creadas automáticamente y asociadas con respuestas reales ofrecidas por agentes humanos. Estas dos estrategias usadas simultáneamente permiten entrenar de forma no supervisada un sistema de diálogo en su conjunto. Las ventajas de este procedimiento son que no se necesita intervención humana para mejorar el chatbot (entrenamiento no supervisado) y la variación introducida en el modelo proviene de datos reales, no de enunciados producidos artificialmente por un humano.
(FR)
La présente invention concerne des techniques pour entraîner de manière automatique un robot conversationnel au moyen d'énoncés non compris par le robot conversationnel lui-même et améliorant ainsi sa capacité de compréhension de manière rapide, efficace et non surveillée. Cette invention met en œuvre des techniques pour actualiser de nouvelles intentions, en créer de nouvelles et modifier le gestionnaire de dialogue pour que ces nouvelles réponses puissent être offertes. Les intentions existentes peuvent être actualisées avec des messages non compris de trois manières différentes: 1) lorsque l'on demande à l'utilisateur de répéter sa demande parce que le robot conversationnel ne comprend pas l'utilisateur, et la confiance de la nouvelle intention est supérieure au seuil de confiance et la nouvelle intention détectée égale à l'intention préalable; 2) lorsque l'utilisateur accepte la réponse suggérée par le robot conversationnel; et 3) lorsque l'agent accepte la réponse suggérée par le robot conversationnel. Les nouvelles intentions, peuvent aussi être créées automatiquement et associées à des réponses réelles offertes par des agents humains. Ces deux stratégies sont utilisées simultanément pour permettre d'entraîner de manière non surveillée un système de dialogue dans son ensemble. Les avantages de ce procédé résident dans le fait qu'il ne nécessite pas d'intervention humaine pour amélioer le robot conversationnel (entraînement non surveillé) et la variation introduite dans le modèle provient de données réelles, non d'énoncés produits artificiellement par un humain.
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