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1. (WO2019017462) 満足度推定モデル学習装置、満足度推定装置、満足度推定モデル学習方法、満足度推定方法、およびプログラム
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国際公開番号: WO/2019/017462 国際出願番号: PCT/JP2018/027211
国際公開日: 24.01.2019 国際出願日: 20.07.2018
IPC:
G10L 15/10 (2006.01) ,G06F 17/27 (2006.01) ,G06F 17/30 (2006.01) ,G10L 15/06 (2013.01) ,G10L 15/16 (2006.01) ,G10L 25/30 (2013.01) ,G10L 25/63 (2013.01)
G 物理学
10
楽器;音響
L
音声の分析または合成;音声認識;音声処理;音声または音響の符号化と復号化
15
音声認識
08
音声の識別または探索
10
未知音声と標準パタンとの距離または歪みを用いるもの
G 物理学
06
計算;計数
F
電気的デジタルデータ処理
17
特定の機能に特に適合したデジタル計算またはデータ処理の装置または方法
20
自然言語データの取扱い
27
自動言語解析,例.構文解析,綴字訂正
G 物理学
06
計算;計数
F
電気的デジタルデータ処理
17
特定の機能に特に適合したデジタル計算またはデータ処理の装置または方法
30
情報検索;そのためのデータベース構造
G 物理学
10
楽器;音響
L
音声の分析または合成;音声認識;音声処理;音声または音響の符号化と復号化
15
音声認識
06
標準パターンの作成;音声認識システムの学習,例.話者適応
G 物理学
10
楽器;音響
L
音声の分析または合成;音声認識;音声処理;音声または音響の符号化と復号化
15
音声認識
08
音声の識別または探索
16
ニューラル・ネットワークを用いるもの
G 物理学
10
楽器;音響
L
音声の分析または合成;音声認識;音声処理;音声または音響の符号化と復号化
25
G10L15/00~G10L21/00のグループ中のどれか一つに限定されない音声または声の分析手法
27
分析手法に特徴があるもの
30
ニュートラル・ネットワークを用いるもの
G 物理学
10
楽器;音響
L
音声の分析または合成;音声認識;音声処理;音声または音響の符号化と復号化
25
G10L15/00~G10L21/00のグループ中のどれか一つに限定されない音声または声の分析手法
48
特定の用途に特に適合したもの
51
比較または判別のためのもの
63
感情を推定するためのもの
出願人:
日本電信電話株式会社 NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION [JP/JP]; 東京都千代田区大手町一丁目5番1号 5-1, Otemachi 1-chome, Chiyoda-ku, Tokyo 1008116, JP
発明者:
安藤 厚志 ANDO, Atsushi; JP
神山 歩相名 KAMIYAMA, Hosana; JP
小橋川 哲 KOBASHIKAWA, Satoshi; JP
代理人:
中尾 直樹 NAKAO, Naoki; JP
中村 幸雄 NAKAMURA, Yukio; JP
義村 宗洋 YOSHIMURA, Takahiro; JP
優先権情報:
2017-14179021.07.2017JP
発明の名称: (EN) SATISFACTION ESTIMATION MODEL LEARNING DEVICE, SATISFACTION ESTIMATION DEVICE, SATISFACTION ESTIMATION MODEL LEARNING METHOD, SATISFACTION ESTIMATION METHOD, AND PROGRAM
(FR) DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE DE MODÈLE D'ESTIMATION DE SATISFACTION, DISPOSITIF D'ESTIMATION DE SATISFACTION, PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE DE MODÈLE D'ESTIMATION DE SATISFACTION, PROCÉDÉ D'ESTIMATION DE SATISFACTION ET PROGRAMME
(JA) 満足度推定モデル学習装置、満足度推定装置、満足度推定モデル学習方法、満足度推定方法、およびプログラム
要約:
(EN) The present invention improves the estimation accuracy of dialogue satisfaction and utterance satisfaction. A learning data storage unit (10) stores learning data comprising: dialogue audio containing a dialogue comprising a plurality of utterances; a correctness value of dialogue satisfaction in respect to the dialogue; and a correctness value of utterance satisfaction in respect to the utterances included in the dialogue. A model learning unit (13) uses the dialogue satisfaction correctness value, the utterance satisfaction correctness value, and a feature amount for each utterance extracted from the dialogue audio to learn a satisfaction estimation model in which the following are linked: an utterance satisfaction estimation model portion for estimating the utterance satisfaction of each utterance using, as input, the feature amount of each utterance; and a dialogue satisfaction estimation model portion for estimating the dialogue satisfaction using, as input, at least the utterance satisfaction of each utterance.
(FR) La présente invention améliore la précision d'estimation de la satisfaction relative à un dialogue et de la satisfaction relative à un énoncé. Une unité de stockage de données d'apprentissage (10) stocke des données d'apprentissage comprenant : un dialogue audio contenant un dialogue comprenant une pluralité d'énoncés ; une valeur d'exactitude de satisfaction de dialogue par rapport au dialogue ; et une valeur d'exactitude de satisfaction d'énoncé par rapport aux énoncés compris dans le dialogue. Une unité d'apprentissage de modèle (13) utilise la valeur d'exactitude de satisfaction de dialogue, la valeur d'exactitude de satisfaction d'énoncé et une quantité de caractéristiques pour chaque énoncé extrait du dialogue audio afin d'apprendre un modèle d'estimation de satisfaction dans lequel les éléments suivants sont liés : une partie de modèle d'estimation de satisfaction d'énoncé pour estimer la satisfaction d'énoncé de chaque énoncé à l'aide, en tant qu'entrée, de la quantité de caractéristiques de chaque énoncé ; et une partie de modèle d'estimation de satisfaction de dialogue pour estimer la satisfaction de dialogue à l'aide, en tant qu'entrée, d'au moins la satisfaction d'énoncé de chaque énoncé.
(JA) 対話満足度と発話満足度の推定精度を向上する。学習データ記憶部(10)は、複数の発話からなる対話を収録した対話音声と、その対話に対する対話満足度の正解値と、その対話に含まれる各発話に対する発話満足度の正解値とからなる学習データを記憶する。モデル学習部(13)は、対話音声から抽出した発話ごとの特徴量と発話満足度の正解値と対話満足度の正解値とを用いて、発話ごとの特徴量を入力として発話ごとの発話満足度を推定する発話満足度推定モデル部分と、少なくとも発話ごとの発話満足度を入力として対話満足度を推定する対話満足度推定モデル部分とを連結した満足度推定モデルを学習する。
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指定国: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
アフリカ広域知的所有権機関(ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
ユーラシア特許庁(EAPO) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
欧州特許庁(EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
アフリカ知的所有権機関(OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
国際公開言語: 日本語 (JA)
国際出願言語: 日本語 (JA)