信息处理设备和信息处理方法技术

本技术涉及使得能够使用其它目的的数据库的信息处理设备和信息处理方法。基于第一学习数据的累积而改变的算法基于第一学习数据和形成基于学习数据的累积而改变的其它算法的第二学习数据当中的特定学习数据经历再学习。第一学习数据包括与根据对算法的输入信息的从算法输出的信息相关的数据。例如，本技术可以应用于人工智能。可以应用于人工智能。可以应用于人工智能。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】信息处理设备和信息处理方法


[0001]本技术涉及信息处理设备和信息处理方法，并且，例如，涉及适于在数据库被转用(diverted)时应用的信息处理设备和信息处理方法。

技术介绍

[0002]常规上，已经提出了通过声音等自动响应于来自用户的通过声音等的输入的AI代理系统。例如，专利文件1描述了AI代理通过说话响应于来自用户的说话文本数据的技术。
[0003]引文列表
[0004]专利文件
[0005]专利文件1：WO 2017/191696

技术实现思路

[0006]本专利技术要解决的问题
[0007]另一方面，可以基于算法输出通过以上的AI代理等的响应，所述算法是基于学习数据的累积。在将来，假定与基于这种学习数据的累积的算法相关的技术越接近用户，用户想要校正累积的学习数据的次数就越多。
[0008]还存在其他用户希望使用由预先确定的用户使用的算法的情况，并且推测可能希望使得能够转用这样的其它算法(参照以生成算法的数据库)。
[0009]本技术正是针对这种情况提出的，并且使得能够转用数据库。
[0010]问题的解决方案
[0011]本技术的一个方面的信息处理设备包括：对于基于第一学习数据的累积而改变的算法，使得基于第一学习数据和形成基于学习数据的累积而改变的其它算法的第二学习数据当中的特定学习数据执行再学习。
[0012]本技术的一个方面的信息处理方法包括：通过信息处理设备，对于基于第一学习数据的累积而改变的算法，使得基于第一学习数据和形成基于学习数据的累积而改变的其它算法的第二学习数据当中的特定学习数据执行再学习。
[0013]本技术的一个方面的信息处理设备和信息处理方法导致，对于基于第一学习数据的累积而改变的算法，基于第一学习数据和形成基于学习数据的累积而改变的其它算法的第二学习数据当中的特定学习数据执行再学习。
[0014]注意，信息处理设备可以是独立设备或构成一个设备的内部块。
附图说明
[0015]图1是示出根据第一实施例的信息处理系统和用户终端的示图。
[0016]图2是存储在信息处理设备中的学习历史数据的示意性配置的示例。
[0017]图3是示出信息处理设备的配置的功能框图。
[0018]图4是示出存储单元的配置的示例的功能框图。
[0019]图5是示出处理单元的配置的功能框图。
[0020]图6是示出生成单元的配置的功能框图。
[0021]图7是示出用户终端的配置的功能框图。
[0022]图8是示出信息处理设备和用户终端之间的信息的传送和接收的示例的流程图。
[0023]图9是示出信息处理设备和用户终端之间的信息的传送和接收的示例的流程图。
[0024]图10是示出信息处理设备和用户终端之间的信息的传送和接收的示例的流程图。
[0025]图11是示出记录在交互DB中的信息、知识DB的更新历史和推荐DB的更新历史的示例的示图。
[0026]图12是用于描述转用其他用户的DB的方法的示图。
[0027]图13是用于描述转用其他用户的DB的第一方法的示图。
[0028]图14是用于描述转用其他用户的DB的第二方法的示图。
[0029]图15是用于描述转用其他用户的DB的第三方法的示图。
[0030]图16是用于描述转用其他用户的DB的第四方法的示图。
[0031]图17是用于描述转用其他用户的DB的第五方法的示图。
[0032]图18是用于描述整合DB的方法的示图。
[0033]图19是用于描述转用其他用户的DB的第六方法的示图。
[0034]图20是用于描述整合DB的方法的示图。
[0035]图21是示出根据第二实施例的信息处理设备的配置的功能框图。
[0036]图22是示出根据第二实施例的存储单元的配置的功能框图。
[0037]图23是示出根据第二实施例的记录在交互DB中的信息、知识DB的更新历史和推荐DB的更新历史的示例的示图。
[0038]图24是示出根据第二实施例的处理单元的配置的功能框图。
[0039]图25是示出根据第二实施例的生成单元的配置的功能框图。
[0040]图26是示出根据第二实施例的参数更新处理的示例的流程图。
[0041]图27是用于描述转用其他用户的DB的方法的示图。
[0042]图28是用于描述转用其他用户的DB的第七方法的示图。
[0043]图29是用于描述转用其他用户的DB的第八方法的示图。
[0044]图30是用于描述转用其他用户的DB的第九方法的示图。
[0045]图31是用于描述转用其他用户的DB的第十方法的示图。
[0046]图32是用于描述转用其他用户的DB的第十一方法的示图。
[0047]图33是用于描述转用其他用户的DB的第十二方法的示图。
[0048]图34是用于描述转用其他用户的DB的第十三方法的示图。
[0049]图35是用于描述从DB提取信息的示图。
[0050]图36是示出在删除关于交互的信息之前和之后生成的输出信息以及基于删除之前和之后的输出信息的变化的处理内容的示图。
[0051]图37是示出在删除关于交互的信息之前和之后生成的输出信息以及基于删除之前和之后的输出信息的变化的处理内容的示图。
[0052]图38是示出根据本公开的实施例的信息处理设备对交互DB的更新处理的流程图。
[0053]图39是用于描述整合DB的方法的示图。
[0054]图40是用于描述整合DB的方法的示图。
[0055]图41是用于描述整合DB的方法的示图。
[0056]图42是用于描述提供交互DB的方法的示图。
[0057]图43是用于描述以不同格式整合DB的方法的示图。
[0058]图44是示出信息处理设备的配置的功能框图。
[0059]图45是示出根据本公开的实施例的用户终端或构成信息处理系统的信息处理设备的硬件配置的配置示例的功能框图。
具体实施方式
[0060]以下，将描述本技术的实施方式(以下称为实施例)。注意，在说明书和附图中，具有基本上相同的功能和配置的组件由相同的附图标记表示，并且省略了冗余描述。
[0061]<第一实施例中的信息处理系统的配置>
[0062]图1是示出根据第一实施例的信息处理系统1的配置示例的示图。如图1所示，根据第一实施例的信息处理系统1包括信息处理设备10。以下，在第一实施例中，假定信息处理系统1和信息处理设备10是相同的。如图1所示，信息处理系统1包括信息处理设备10、用户终端20和网络30。在信息处理系统1中，信息处理设备10和用户终端20被连接，使得可以经由网络30交换数据。
[0063]信息处理设备10具有响应于来自用户的输入信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种信息处理设备，包括：对于基于第一学习数据的累积而改变的算法，使得基于第一学习数据和形成基于学习数据的累积而改变的其它算法的第二学习数据当中的特定学习数据执行再学习。2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，第一学习数据包括与基于对算法的输入信息的来自算法的输出信息相关的数据。3.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，第一学习数据基于在使用算法的环境下累积的数据。4.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，特定学习数据是通过基于记录与对另一算法的输入信息相关的数据的数据库从算法的学习历史提取满足预先确定的条件的特定学习历史获得的学习数据。5.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，第一学习数据是基于使用算法的第一环境下的输入信息的学习数据，并且第二学习数据是基于使用另一算法的第二环境下的输入信息的学习数据。6.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，第一学习数据的一部分被特定学习数据的至少一部分替换，并且执行再学习。7.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，特定学习数据被转换为预先确定的数据格...

【专利技术属性】
技术研发人员：青木卓，岩佐兼人，清水至，
申请(专利权)人：索尼集团公司，
类型：发明
国别省市：