意思生成方法、意思生成装置以及程序制造方法及图纸

本公开提供意思生成方法、意思生成装置以及程序。意思生成方法是意思生成装置(100)中的意思生成方法，包括：取得使可能成为说话文的文句(134)的文本数据与表示文句(134)的意思的意思信息(132)相关联的意思训练数据(131)(S112)，取得使文句(134)的文本数据与文句(134)的同义转换文(142)的文本数据相关联的同义转换训练数据(141)(S113)，通过将意思训练数据(131)和同义转换训练数据(141)应用于共通的模型，学习包括说话文所包含的单词的重要度在内的、说话文与意思信息(132)及同义转换文(142)的关联(S114～S116)，将学习的结果作为学习结果信息(123)进行存储。由此，能够提高精度。

【技术实现步骤摘要】
意思生成方法、意思生成装置以及程序
本公开涉及生成说话文的意思的意思生成方法以及意思生成装置。
技术介绍
意思生成技术(说话意图生成技术)是将相同意思的话转换为意思信息(意思标签)的技术。具体而言是，使用由相同意思的表达方式与意思信息的组(set)而成的训练文档，将对意思信息有贡献的高频度的语句作为特征来进行学习(例如参照非专利文献1)。另外，也存在使用相同意思的日文和英文等的对译训练文档来学习文字串间的转换的现有技术(例如参照非专利文献2)。现有技术文献专利文献专利文献1：日本专利第5362651号公报非专利文献非专利文献1：AndrewM.Dai,QuocV.Le,"Semi-supervisedSequenceLearning",NIPS2015非专利文献2：IlyaSutskever,OriolVinyals,QuocLe,"SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks",NIPS2014非专利文献3：KatjaFilippova,EnriqueAlfonseca,CarlosA.Colmenares,LukaszKaiser,Or本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种意思生成方法，是意思生成装置中的意思生成方法，包括：取得使可能成为说话文的第1文句的文本数据与表示所述第1文句的意思的意思信息相关联的第1意思训练数据，取得使所述第1文句的文本数据与作为所述第1文句的同义转换文的第2文句的文本数据相关联的第1同义转换训练数据，通过将所述第1意思训练数据和所述第1同义转换训练数据应用于共通的模型，学习包括所述说话文所包含的单词的重要度在内的、所述说话文与所述意思信息及所述同义转换文的关联，将所述学习的结果作为学习结果信息进行存储。

【技术特征摘要】
2016.06.17 JP 2016-120983;2017.01.19 JP 2017-007861.一种意思生成方法，是意思生成装置中的意思生成方法，包括：取得使可能成为说话文的第1文句的文本数据与表示所述第1文句的意思的意思信息相关联的第1意思训练数据，取得使所述第1文句的文本数据与作为所述第1文句的同义转换文的第2文句的文本数据相关联的第1同义转换训练数据，通过将所述第1意思训练数据和所述第1同义转换训练数据应用于共通的模型，学习包括所述说话文所包含的单词的重要度在内的、所述说话文与所述意思信息及所述同义转换文的关联，将所述学习的结果作为学习结果信息进行存储。2.根据权利要求1所述的意思生成方法，所述意思生成方法还包括：取得由用户说出的第3文句的文本数据，基于所述学习结果信息，生成与所述第3文句对应的意思信息。3.根据权利要求1或2所述的意思生成方法，从积累有2个以上的意思训练数据的第1语料库中取得所述第1意思训练数据。4.根据权利要求1至3中任一项所述的意思生成方法，从积累有2个以上的同义转换训练数据的第2语料库中取得所述第1同义转换训练数据。5.根据权利要求1至4...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛尾贵志，山上胜义，
申请(专利权)人：松下知识产权经营株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP