专利摘要:
本發明之實施例係關於基於關於特定領域資訊之一本體(ontology)之分析的自助式(self-service)使用者支援應用程式。一例示性實施例係關於一種用於回應於一使用者查詢提供資訊的系統,該系統可包含:一自然語言剖析器,其用於識別來自該使用者查詢之相關術語;及一本體分析器,其用於使該等相關術語相匹配於與該使用者查詢相關之資訊之本體中之一概念。該系統可包括:一查詢處理器,其用於基於該等匹配之查詢術語及該等本體概念精細化該使用者查詢;及一搜尋引擎,其用於自可用存放庫識別與該使用者查詢有關之資訊。
公开号:TW201314476A
申请号:TW101117001
申请日:2012-05-11
公开日:2013-04-01
发明作者:Eniko I Rozsa;Homa Javahery;Paul A Yamamoto;P Currie Boyle
申请人:Ibm;
IPC主号:G06F16-00
专利说明:
基於本體之自動自助式使用者支援
本發明之實施例大體上係關於電腦軟體,且更特定而言係關於基於特定領域資訊之本體的自動自助式使用者支援。
自動自助式軟體應用程式通常由商業企業部署以就關於商業企業之產品或服務的詢問及難題支援客戶。此等應用程式可與客服中心公用程式整合以使對即時支援職員之需要減至最小。自助式支援應用程式可使用形式類別來描述預期問詢及難題可能出現之領域,諸如關於電腦產品或金融服務之領域。自助式支援應用程式時常假設,詢問及難題類別為熟知的且可易於被使用者解譯。應用程式可進一步假設,形式類別具有通用定義。然而,此等定義時常視基礎後端支援系統而定。此外,多數使用者將偏好使用自由形式文字以自己之術語來描述其難題或解釋其需要。使用者術語可能並不與由使用者支援系統保存之形式難題類別或描述對準。
舉例而言,使用者可以陳述式「當我在已使用程式MNO啟動備份之後執行程式XYZ時,我的膝上型電腦出現故障」之形式來解釋難題。然而,使用者之公司後端技術支援系統通常使用極特定術語(例如,膝上型/桌上型、作業系統、CPU類型、應用程式、程式、驅動程式(driver)、儲存、備份/恢復等)來分類。因此,當自助式應用程式之使用者介面係基於並不與使用者之術語匹配的系統中心(system-centric)術語時,自助式應用程式為較低效率的。
此外,即使使用者知曉特定系統中心術語,使用者仍可能不能闡述其難題至可預期令人滿意之結果的程度,除非使用者明瞭構成問題之完整描述的事項。此情形係歸因於如下事實:使用者並不知曉支援系統使用之特定領域,且並不熟悉此領域中之術語、屬性及關係。
因此,需要用於幫助使用者闡述自助式詢問且有效地處理此等自助式使用者詢問的經改良之系統及程序。
本發明之例示性實施例係關於自助式使用者支援應用程式,該等應用程式係基於關於領域相關資訊之本體之分析。本發明之一態樣係關於一種用於提供關於一使用者查詢之資訊的系統。該使用者查詢可係關於該使用者在使用一產品或服務方面之經驗之難題、關於一產品或服務之問題,或其他客戶/使用者需要。該系統可包含:一自然語言處理器,其用於識別該使用者查詢中之相關術語;及一本體分析器,其用於使該等相關術語相匹配於與該使用者查詢相關之本體中之一概念。該系統可進一步包括:一查詢處理器,其用於使用該等匹配相關術語及本體概念精細化該使用者查詢;及一搜尋引擎,其用於自一資料庫識別與該經精細化之使用者查詢有關之資訊。
本發明之另一態樣係關於一種用於提供關於一使用者查詢之資訊的電腦實施方法。該方法可包含:剖析該使用者查詢以識別來自該使用者查詢之相關術語;使該等相關術語相匹配於與該使用者查詢相關之本體中之一概念;基於該等匹配相關術語及本體概念精細化該查詢;及在一資料庫中搜尋與該經精細化之使用者查詢有關之資訊。
本發明之又一態樣係關於一種用於提供關於一使用者查詢之資訊的電腦程式產品。該電腦程式產品包含一電腦可讀儲存媒體,該電腦可讀儲存媒體具有由之體現之電腦可讀程式碼且該電腦可讀程式碼經組態以:剖析該使用者查詢以識別來自該使用者查詢之相關術語,且使該等相關術語相匹配於與該使用者查詢相關之本體中之一概念。該程式碼可經進一步組態以基於該等匹配相關術語及該等本體概念精細化該使用者查詢,且在一資料庫中搜尋與該經精細化之使用者查詢有關之資訊。
下文參看隨附圖式在[實施方式]章節中描述本發明之該等例示性實施例之細節(關於其結構及操作兩者),在該等隨附圖式中,類似參考數字指代類似部分。[發明內容]章節既不欲識別所主張標的之關鍵特徵,亦不意欲用以限制所主張標的之範疇。
本發明之例示性實施例係關於基於特定領域資訊之自助式使用者支援應用。作為實例,本發明之實施例可適用於資訊技術(IT)、金融服務、衛生保健、公共部門資訊、法律服務、教育及產品營銷中的客戶支援系統。實施例可作為獨立產品資訊或服務支援系統提供,或與客服中心支援應用整合。實施例允許客戶或使用者以自由文字形式鍵入難題或需要。舉例而言,在金融服務環境中,客戶可鍵入呈「如何建立自銀行帳戶至經紀人帳戶之轉帳?」之形式的問詢。
實施例可接收一使用者查詢,識別來自該使用者查詢之相關術語及細節,且在必要時基於知識驅動型理解及來自本體之所充分利用的智慧產生特定上下文之使用者問題。查詢可用對呈現給使用者之額外問題的使用者答案來精細化。此情形為可基於問題及答案重新處理查詢的反覆程序。實施例可使用提取自使用者查詢之相關術語及細節來分析特定領域資訊之本體並產生一搜尋查詢。實施例可使用該搜尋查詢自可用資訊存放庫識別與使用者查詢相關之資訊或建議相關後繼動作,諸如可用工具或輔助程序。藉由本發明之實施例識別之資訊可包括文件標題、文件之多個部分、使用者指南、網頁、工具、程序,及至與使用者查詢有關之文件的連結。
參看圖1,其說明例示性電腦組態之方塊圖,本發明之態樣可以該組態提供。電腦組態10可包括用於存取伺服器13從而經由網路14接收使用者支援的多個用戶端電腦11至12。伺服器13可主控用於關於產品資訊或服務難題向客戶提供幫助並提供客戶詢問之答案的自助式使用者支援應用程式15。
圖2說明用於提供本發明之態樣的可用於使用者支援組態(諸如圖1中之組態10)中的代表性電腦系統之方塊圖。資料處理系統200可包括處理器單元211、記憶體單元212、永續性儲存體213、通信單元214、輸入/輸出單元215、顯示器216及系統匯流排217。電腦程式通常儲存於永續性儲存體213中,直至需要執行電腦程式,此時將程式帶至記憶體單元212中,使得程式可直接由處理器單元211存取。處理器211藉由將處理器211提供至記憶體212之位址與一讀取及/或寫入之請求一起使用來選擇記憶體212之一部分進行讀取及/或寫入。通常,一位址處之已編碼指令之讀取及解譯使處理器211提取後續位址或某一其他位址處的後續指令。
圖3說明根據本發明之一例示性實施例的用於基於特定領域資訊之本體接收一使用者查詢、分析該查詢並傳回與該使用者查詢有關之資訊的自助式支援系統300之方塊圖。作為實例,領域可係關於金融服務或IT產品之客戶支援。系統300可為在伺服器13上操作之軟體應用程式,且可包含使用者介面系統302及查詢邏輯系統303。使用者介面系統302允許使用者301鍵入(例如)關於所支援之產品或服務之難題、使用者需要或詢問。使用者之難題、需要或詢問可呈使用者查詢陳述式304之形式。
一旦使用者查詢陳述式304已由查詢邏輯系統303分析並處理,查詢邏輯系統303即可將查詢邏輯系統303識別為與使用者查詢有關之文件或其他資訊311傳回至使用者301。所識別之資訊311可經由使用者介面系統302傳回。下文參看圖5至圖8來描述使用者介面系統302可呈現給使用者301之例示性使用者介面選單。
使用者介面系統302可向使用者呈現如由查詢邏輯系統303產生的關於使用者查詢304之額外問題。使用者介面系統302亦可在使用者查詢之處理期間將使用者答案轉遞至查詢邏輯系統303。查詢邏輯系統303之功能可為在使用者查詢304的使用者之自由形式描述與基於本體之使用的固定後端類別之間進行橋接,該等本體經分析以闡明使用者查詢陳述式。橋接程序可包括使用者查詢304之使用特定領域本體之歧義消除、擴增及擴展,以改良使用者查詢之特定性及完整性。查詢邏輯系統303可對比知識庫、工具、程序或可支援使用者之自助式請求之資產來評價所得使用者查詢。所得查詢可基於針對使用者之問題及使用者答案由查詢處理器來進一步精細化。
本體為形式上表示技術支援領域(例如,銀行業、衛生保健、電腦產品等)中之概念及關聯關係的資料結構。本體不僅可用以定義領域並提供共用詞彙表,而且可用以提供領域中之資料的性質。在本發明之實施例中,本體最初可由領域及本體專員準備。如下文參看圖4中之本體編輯器409及本體建立器410以及圖11中之本體分析程序所描述,查詢邏輯系統303可經由額外使用者輸入之文字採擷(text mining)及本體匹配隨時間來精細化並擴展本體。
本體可包含本體模型及知識儲存。本體模型可呈含有主要領域概念之Web本體語言(OWL)檔案之形式,該等概念為相對靜態的。知識儲存可呈資源描述格式(RDF)並與OWL檔案一致。作為領域使用之實例,本體模型可擷取「完全(perfect)」或「完整(complete)」查詢之四個主要要素,該等要素可包括關於以下各者之資訊:(1)使用者之需要或難題是什麼(例如,情形、徵兆);(2)需要或難題出現之地方(例如,受影響組件);(3)在何環境中(例如,受影響產品);及(4)改變之事項(例如,導致問題之使用者活動)。
查詢邏輯系統303可推演使用者查詢中之語意意義且相對於領域表示來分析語意意義。查詢邏輯系統303可向使用者呈現一系列問題,直至可產生將傳回合理量之結果的搜尋查詢。查詢邏輯系統303可經由本體之結構之問題而向使用者進一步揭露本體之結構,且基於使用者對問題之答案來精細化使用者查詢。精細化並非自動的,而是涉及使用者。精細化允許混合式主動互動(mixed-initiative interaction),其中使用者藉由回答問題或提供額外資訊而有助於經精細化查詢之闡述。搜尋查詢可用以執行彙整式搜尋(meta-search),其中搜尋查詢可經由多個搜尋引擎發送至單一或多個異質後端資料庫、知識儲存及可用工具。查詢邏輯系統303可以資訊之統一但藉由查詢輸入分類並篩選之清單傳回相關結果。
在本發明之一例示性實施例中,查詢邏輯系統303可包含自然語言處理器305、本體分析器306、查詢處理器307及搜尋引擎308。自然語言處理器305可分析由使用者鍵入之查詢以自使用者查詢提取關鍵細節。查詢細節可包括(例如)使用者難題之類型、使用者在難題發生時正在進行何操作、難題出現所在之環境、受影響之產品組件,及由於難題而已改變之條件。來自自然語言處理器305之輸出可呈相關子串(例如,關鍵術語)及關於相關子串之註釋的形式。下文參看圖4及圖10來詳細描述自然語言處理器305。
本體分析器306可自自然語言處理器305接收相關串及註釋,從而分析與使用者查詢相關之特定領域資訊之本體並識別本體中與使用者之難題或需要匹配的概念及關係。下文參看圖3至圖4及圖11來詳細描述本體分析器306。查詢邏輯系統303可進一步包含用於依據完整性及特定性精細化使用者查詢的查詢處理器307。作為使用者查詢精細化程序之部分,查詢處理器307可產生使用者介面系統302可向使用者提問的關於使用者之難題或需要之額外問題,且處理使用者對此等問題之答案。下文參看圖4及圖12來描述關於使用者問題之產生及使用者答案之處理的細節。
查詢處理器307可進一步判定後繼使用者服務動作且向使用者呈現此等服務動作,諸如建議使用者打開難題記錄或資訊請求。作為查詢精細化程序之輸出,查詢處理器307可產生更準確地描述使用者之難題或需要的更特定術語、片語及額外資訊(若缺失)。查詢處理器307可接著將此等術語、片語及額外資訊提供至搜尋引擎308。下文參看圖4及圖12來進一步描述查詢處理器307。
搜尋引擎308可自產品及服務資料之資料庫309、網際網路及內部網路310以及資訊之其他可用存放庫來識別與使用者查詢304有關之資訊。查詢邏輯系統303可經由使用者介面系統302將所識別之資訊傳回至使用者301。搜尋引擎308可包含資料搜尋或資料分析程式,諸如GoogleTM搜尋引擎或IBM DB2 Intelligent MinerTM
圖4更詳細地說明用於基於特定領域資訊之本體接收及分析使用者查詢並將相關資訊傳回至使用者的查詢邏輯系統400之一例示性實施例。查詢邏輯系統400可實施為數個層,其中每一層對一組相關處理任務負責。舉例而言,自然語言處理層402可對剖析採用自然語言(例如,英語)之使用者查詢負責。語言處理層402可包括自然語言處理器403,其用於將使用者查詢打斷為關於難題之詞彙基元(token)或關鍵字,諸如「故障(failed)」、「程式(program)」、「啟動(start up)」、「懸置(hang)」等。自然語言處理器403之實例可為IBM LanguageWareTM自然語言處理器。自然語言處理器403可將關鍵字進一步剖析為更易於由電腦應用程式利用之形式表示。
在本發明之一實施例中,自然語言處理器403可執行使用者對難題或需要之描述之語彙分析。自然語言處理器403最初可使用打斷規則字典(break-rules dictionary)將描述剖析成段落、句子及詞彙基元。自然語言處理器403可在一或多個字典中查找詞彙基元以找出關於詞語之更多資訊,例如,詞語之詞性(POS)。該等字典可包括含有所選擇語言中之所有詞語之標準語言學字典及含有來自特定知識領域之詞語的自定義字典兩者。
此外,自然語言處理器403可執行其他類型之分析以判定正在處理之文字的本質、形式及意義。舉例而言,自然語言處理器403可將一語言識別應用於文字之主體以判定撰寫文字所採用之語言。語彙分析可用以識別詞語及詞語之屬性,以及判定每一詞語的詞性(POS)。語意分析可用以經由使用相關語法結構之程序理解語言之文法結構型樣來判定詞語及片語之上下文意義。語意分析為剖析之後的自然語言處理之階段,其涉及提取句子之意義的獨立於上下文之態樣,包括句子中所提及之實體之語意角色及量化資訊(諸如,基數、反覆及相依性)。
作為自然語言處理之部分,自然語言處理器403可進一步包括用於拼字檢查、POS歧義消除、正規化(亦即,判定詞語之引理或典型形式,其亦被稱為「構詞分析(morphological analysis)」)及稱代解析(anaphora resolution)之功能。正規化為判定在文字中找到之詞語或術語之單串表示的程序。對於詞尾變化(inflectional variance)(run、running、runs等)之正規化,此情形傳統上被稱作引理(lemma)、引用(citation)形式或典型(canonical)形式。詞性(POS)為詞語之語言學類別,諸如名詞(the run)、動詞(to run)、形容詞(runny honey)等。POS歧義消除為將正確POS指派給詞語之程序,且詞語意思(語意)歧義消除為在詞語具有許多相異意義時識別詞語之哪一意思用於任一給定句子中的程序。
自然語言處理器403可查閱字典404來獲得使用者鍵入之不熟悉術語之意義。自然語言處理器403可為了同義字、反義字等而查找同義詞典405,且為了表達而查找專門字典406。專門字典為包括詞語以及公用表達的語言詞彙表。專門字典為詞素之語言詳細目錄。專門字典不僅包括詞語及片語之條目,而且包括語彙關係、語法自變量結構及語法關係。在由自然語言處理器403進行之使用者查詢的處理期間,自然語言處理層402可自使用者查詢提取關鍵子串並將該等子串提供給本體層407。本體層407可使此等子串與相關於使用者之需要或難題的特定領域資訊之本體匹配。
作為實例,使用者可輸入查詢為「Instollation problem on UNIX」。自然語言處理層402可執行以下任務:
- 識別文字之語言為英語。
- 辨識出「installation」之錯誤拼寫(Instollation)。
- 判定「installation」之典型形式(install)。
- 辨識技術支援領域術語(UNIX)。
- 事件之語意辨識(Installation problem)。
一旦自然語言處理完成,查詢邏輯系統400之本體層407即可開始相對於相關領域本體分析使用者查詢。以增加搜尋結果之關聯性為目標,查詢邏輯系統400可基於本體層407自本體識別之概念及關係反覆地精細化使用者查詢。
本體層407可包括本體概念匹配器408,其用於檢查本體中之術語及關係,並使術語及關係與提取自使用者查詢之子串匹配。可將本體視覺化為樹結構,其中樹中之每一節點與一術語相關聯,且兩個節點之間的連接表示與所連接節點相關聯之術語之間的關係。基於本體之分析,本體概念匹配器408可提供與提取自使用者查詢之相關子串匹配的來自本體之一組術語及其關係。匹配之術語及關係可被轉遞至查詢處理層416以由查詢邏輯系統400繼續處理。
本體概念匹配器408可使提取自使用者查詢之詞彙基元與本體中之每一概念(例如,本體結構中之節點)以及與概念相關聯之屬性及關係匹配。屬性可包括概念之子組件、字首語及同義字。若詞彙基元與本體中之概念之間存在匹配,則自然語言處理層402可用匹配概念及其關聯柱對詞彙基元進行註釋。關聯柱可包括反映「完全」查詢之要求的情形、活動、產品、IT組件等。
若本體概念匹配器408識別詞彙基元與本體概念之間的部分匹配,則自然語言處理層402可對匹配詞彙基元進行註釋,且在必要時,查詢邏輯系統400可確認與使用者之部分本體匹配。在本體概念匹配器408識別與詞彙基元匹配之多個本體概念的狀況下,查詢邏輯系統400可向使用者提問以經由針對使用者之問題來闡明並選擇最佳本體匹配。使用者可基於匹配詞彙基元及本體概念之上下文、柱及描述來選定正確詞語。
本體層407可進一步包含本體編輯器409及本體建立器410。本體編輯器409允許本體專員編輯並建立針對特定領域之本體。實例本體編輯器為開放原始碼Protege編輯器。使用Protege編輯器,本體專員可以RDF及OWL指令碼語言來編輯並建立本體。本體建立器410允許本體得以用查詢邏輯系統400在處理使用者查詢時可識別之額外術語及關係來更新。本體建立器410因此擴展本體,且基於實際使用者需要及難題以及回應於使用者查詢識別之資訊依據完整性及準確度隨時間來精細化本體之內容。
一旦本體匹配程序完成,查詢邏輯系統400即可將匹配之本體概念轉遞至查詢處理層416以評價使用者查詢對處理而言是否足夠完整且特定,或是否需要額外使用者輸入之精細化。查詢處理層416可包括術語檢查程式411,其用於判定提取自使用者查詢之關鍵術語的特定性。對於使用者查詢之每一部分,術語檢查程式411可判定傳回之本體匹配對於搜尋是否足夠特定。若本體匹配並不足夠特定,則查詢處理層416可向使用者提問額外問題以改良本體匹配之特定性。
查詢處理層416可包括完整性檢查程式412以評價使用者查詢對處理而言是否足夠完整。完整性檢查程式412可判定「完全」查詢之每一部分是否得到滿足。在一例示性實施例中,完整性可意謂著查詢邏輯系統400具有足夠資訊以允許領域中之專家對使用者做出回應。舉例而言,查詢邏輯系統400可需要關於以下各者之資訊:a)使用者正設法進行之操作,b)使用者所遭遇之難題,及c)使用者正使用之產品或服務。將需要難題描述之所有三個態樣以滿足完整性。對於任何缺失要素,以滿足完全查詢之每一部分為目標,查詢處理層416可向使用者提問另外問題。
查詢處理層416可包括使用者問題及答案處理器413,其用於產生使用者問題並獲得關於使用者之難題或需要的額外細節。如上文所描述,自使用者問題及答案獲得之資訊被用以精細化使用者查詢。在一例示性實施例中,問題可定址將幫助系統更好地「理解」難題之區域,諸如「難題為何事項?」、「難題出現於何處?」、「在何環境中?」及「何事項改變?」。問題及答案處理器413可能並非一直提問所有問題。問題及答案處理器413可視使用者查詢之特定性及細微性(granularity)之位準來判定提問哪些問題,以允許查詢邏輯系統400合理地傳回相關結果。結果可包括來自對各種領域中之使用者之需要或難題之搜尋的合適文件,或相關後繼動作(諸如,適用工具及服務)。
在一實例實施例中,使用者問題及答案處理器413可組合領域本體中之資訊與使用者之特定難題或需要,以解釋可能已引起使用者之難題的條件並改良使用者之信任及關係。舉例而言,回應於客戶之關於金融交易的難題,問題及答案處理器413可告知客戶新近系統升級、藉由電話向客戶提供幫助,且向客戶提供可能有價值的激勵。
問題及答案處理器413可進一步定製問題以顯示適合於使用者情形之特定詞語。問題可包括經取代詞語以允許系統在與使用者有關之語境(context)中互動。舉例而言,使用者在使用者查詢中可陳述「筆記型電腦未能啟動」。在產生針對使用者之問題中,問題及答案處理器413可用詞語「筆記型(notebook)」取代其問題存放庫中的詞語「膝上型(laptop)」。經由針對使用者之問題的精細化,問題及答案處理器413可向使用者揭露本體結構,藉此允許使用者更多地學習查詢邏輯系統400正使用之特定領域。基於使用者之答案,問題及答案處理器413可產生額外使用者問題以進一步精細化使用者查詢。
使用者問題及答案互動因此為用於藉由使用者輸入來精細化使用者查詢的反覆程序。問題及答案處理器413可擷取使用者查詢之有效要素,但可提問其他問題且基於特定領域本體提供答案建議,直至使用者查詢逼近「完全」查詢。查詢邏輯系統400正向使用者提供學習經驗以更好地闡述問題,同時使用者正潛在地將隨時間添加之額外但尚未擷取的特定領域知識提供給領域之形式表示(本體)。具體而言,問題及答案處理器413精細化並最佳化使用者之自由形式文字鍵入,其目的為以足夠特定性及完整性描述使用者之需要或難題。問題及答案處理器413充分利用來自本體之概念及關係來判定問題及向使用者呈現問題的順序。
查詢處理層416可進一步包括先前查詢檢查程式414以判定使用者查詢是否類似於先前已由查詢邏輯系統400處理的查詢。先前經處置之查詢及其解決方案可保存於查詢邏輯系統400可存取之知識存放庫中。舉例而言,使用者查詢可係關於電腦之由特定程式之安裝引起的啟動故障,且此難題先前已由查詢邏輯系統400處理並儲存於資料庫中。先前查詢檢查程式414可在存放庫中查找關於此特定難題之資訊,且以用於解決難題之經識別程序回應使用者而不用重新處理使用者查詢。
查詢處理層416可包含其他服務415,諸如,用以判定使用者之後繼動作或請求使用者建立難題報告、購買請求或線上程序/活動的功能。其他服務415可判定使用者查詢更適合於服務而非搜尋。使用者服務可包括分析系統記錄檔、編目徵兆(cataloging symptom),或檢查銷售或支援功能中任一者之產品、型號、發行版本等的相容性。
一旦查詢處理層416已檢查使用者查詢之完整性及特定性且在必要時精細化使用者查詢,則查詢處理層416可將關於使用者之需要或難題之相關關鍵術語及關係發送至搜尋層419。搜尋層419可包括能夠存取相關資訊源418(諸如,產品文件之資料庫)之搜尋引擎或資料分析程式417。在公眾領域及私密領域兩者中,搜尋引擎或資料分析程式417亦可存取網際網路或公司內部網路以搜尋與查詢有關之資訊。搜尋層419可使用用於對與使用者查詢之關鍵術語最佳匹配之資訊源排序並傳回一組最佳匹配結果之結果排序公用程式。搜尋層419可接著經由使用者介面302將最佳匹配結果傳回至使用者。
圖5說明根據本發明之一實施例的用以允許使用者鍵入關於產品或服務之使用者查詢或問題的自助式支援系統(例如,系統300)之例示性使用者螢幕。使用者螢幕501可包括使用者可鍵入問題或描述服務需要或難題所在的使用者介面組件502。在選擇提交按鈕503後,自助式支援系統300即可顯示如圖6中所展示之後繼螢幕,該後繼螢幕可向使用者提示關於使用者查詢之額外資訊。舉例而言,若使用者已在使用者介面組件502中鍵入「改變磁碟機」,則支援系統300可要求使用者選擇磁碟機係針對邏輯磁碟區抑或實體磁碟區,如圖6中之使用者選擇604所說明。此外,使用者介面302可顯示一使用者介面組件,其中使用者並非必須選擇系統選擇中之一者,而是可鍵入使用者自己之術語。此等術語可接著用於由本體建立器410來擴展本體。
支援系統300可藉由呈現其他使用者螢幕而繼續向使用者提示關於使用者之需要或難題的額外細節,直至支援系統300可判定使用者查詢之描述對資料搜尋而言足夠完整且特定。舉例而言,在磁碟機改變情境下,支援系統300可要求使用者指定磁碟機改變之類型,如圖7中之使用者問題705所說明。如參看圖4所描述,一旦查詢邏輯系統400具有使用者之需要或難題之合理完整描述,查詢邏輯系統400之組件即可處理使用者查詢。來自針對與使用者查詢有關之資訊之搜尋之結果可作為圖8中之文件清單806向使用者顯示。
圖9為根據本發明之一實施例的用於基於特定領域本體接收及分析使用者查詢並傳回與使用者查詢有關之資訊的程序之流程圖。程序可在步驟901處開始,在步驟901處,使用者以自由文字形式(諸如,片語「改變磁碟機」)鍵入查詢或問題。在步驟902處,諸如查詢邏輯系統400之自然語言處理層402的自然語言處理器可自查詢提取關於使用者之需要或難題之關鍵術語,例如「改變」及「磁碟機」。
在步驟903處,諸如查詢邏輯系統400中之本體層407的本體分析器可分析相關領域本體且使所提取之關鍵術語與本體中之概念及關係匹配。若查詢邏輯系統400判定使用者查詢對於搜尋而言不夠完整或特定,則根據步驟904,查詢處理層416可產生關於使用者之需要或難題之額外問題。在步驟905處,查詢處理層416可基於使用者對此等問題之答案而進一步精細化使用者查詢,以使得使用者查詢對於搜尋而言更完整且特定。如自步驟905返回至步驟902之迴圈所展示,查詢處理層416可重新處理經精細化之使用者查詢。
在步驟906處,查詢邏輯系統400中之查詢處理層416可基於經精細化之使用者查詢產生包括搜尋術語、概念及註釋的搜尋查詢。在步驟907處,查詢邏輯系統400可將搜尋查詢提供至搜尋層419,從而使用搜尋查詢識別與使用者之難題或需要有關之資訊。搜尋層419可使用搜尋引擎或資料分析程式417來搜尋產品及服務資訊之存放庫418。除在步驟908處向使用者呈現搜尋結果外,根據步驟909,查詢邏輯系統400可請求關於所得資訊之關聯性的使用者回饋。
圖10為自然語言處理層402可遵循的用於分析使用者查詢以提取關於使用者之需要或難題之相關術語及細節並將該等相關術語及該等細節提供至本體層407之例示性程序的流程圖。自然語言處理層402可藉由判定使用者查詢之語言(例如,英語)而於步驟101處開始。在步驟102處,自然語言處理層402可剖析使用者查詢以自查詢提取動詞及名詞。動詞通常係關於使用者對執行感興趣之動作,且名詞通常對應於所涉及之物件(諸如,特定產品、情形或技術組件)。自然語言處理層402可忽略陳述式中之連接詞語,例如「關於(about)」、「在......中(in)」及「藉由(by)」(步驟103)。根據步驟104,自然語言處理層402可對使用者查詢執行其他任務,諸如,文字(text)分段、詞彙基元化(tokenization)、歧義消除、拼字檢查及正規化。先前參看圖4描述了此等任務。
在步驟105處,自然語言處理層402可識別使用者查詢中之實體(例如,關鍵術語)及關係(例如,「故障(failed)」、「在...之後(after)」及「安裝(installation)」)。若使用者查詢中存在自然語言處理層402不能辨識之術語,則在步驟106處,自然語言處理層402可查閱字典、同義詞典或專門字典以幫助判定術語之意義及使用者之意圖。一旦自然語言處理層402已自使用者查詢提取相關術語,根據步驟107,自然語言處理層402即可將此等術語轉遞至本體分析器(諸如,本體層407),從而分析與使用者查詢相關之特定領域本體並使術語與本體中之概念匹配。
圖11為本體層407可遵循的用於使來自使用者查詢之相關術語與特定領域本體中之概念及關係匹配之例示性程序的流程圖。程序可在步驟111處開始,在步驟111處,本體概念匹配器408使提取自使用者查詢之詞彙基元與本體中之每一概念(例如,本體結構中之節點)以及與概念相關聯之屬性及關係匹配。屬性可包括概念之子組件、字首語及同義字。根據步驟112,若詞彙基元與本體中之概念之間存在匹配,則自然語言處理層402可用匹配概念及其關聯柱對詞彙基元進行註釋。關聯柱可包括反映「完全」查詢之要求的情形、活動、產品、IT組件等。
根據步驟113,若本體概念匹配器408識別詞彙基元與本體概念之間的部分匹配,則自然語言處理層402可對匹配詞彙基元進行註釋,且在必要時,查詢邏輯系統400可確認與使用者之部分本體匹配。在步驟114處,在本體概念匹配器408識別與詞彙基元匹配之多個本體概念的狀況下,查詢邏輯系統400可向使用者提問以經由針對使用者之問題來闡明並選擇最佳本體匹配。根據步驟115,使用者可基於匹配詞彙基元及本體概念之上下文、柱及描述來選定正確詞語。
以增加搜尋結果之關聯性為目標,查詢邏輯系統400可對提取自使用者查詢之每一詞彙基元執行圖11中所說明之程序,且可基於來自本體之概念及關係反覆地精細化使用者查詢。基於本體之分析,本體概念匹配器408可輸出與提取自使用者查詢之相關子串匹配的來自本體之一組術語及其關係。在步驟116處,本體層407可為查詢處理層416提供匹配之術語及關係以由查詢邏輯系統400繼續處理。
如上文參看圖4所描述,本體層407可包含本體建立器410,根據步驟117,本體建立器410用於用查詢邏輯系統400在處理使用者查詢時識別之術語及關係來更新領域本體。本體建立器410因此擴展本體,且基於實際使用者需要及難題以及回應於使用者查詢識別之資訊依據完整性及準確度隨時間來精細化本體之內容。一旦本體匹配程序完成,查詢邏輯系統400即可將匹配之本體概念轉遞至查詢處理層416以在必要時用額外使用者輸入精細化查詢。
圖12為查詢處理層416可遵循的用以判定使用者查詢之完整性及特定性之例示性查詢精細化程序的流程圖。程序可用額外使用者問題及答案來精細化查詢且判定後繼使用者動作。查詢邏輯系統400中之查詢處理層416可在步驟121處開始以判定如自本體概念匹配器408傳回的針對使用者查詢之本體匹配對於相關資訊之搜尋而言是否足夠特定。如先前參看圖4所描述,若匹配並不足夠特定,則問題及答案處理器413可產生額外問題並向使用者提問該等問題以闡明使用者之需要或難題。
根據步驟122,查詢處理層416可進一步判定使用者查詢對於處理而言是否足夠完整。舉例而言,查詢邏輯系統400之完整性檢查程式412可判定「完全」查詢之每一部分是否存在於使用者查詢中。對於任何缺失關鍵描述符,在步驟123處,以滿足「完全」查詢之每一部分為目標,查詢邏輯系統400可向使用者提問額外問題。在步驟124處,查詢處理層416可用使用者回應於問題供應之額外資訊來精細化關鍵描述符之特定性及完整性。
在步驟125處,查詢處理層416可基於提取自使用者查詢之資訊斷定:使用者查詢更適合於服務而非資訊搜尋(例如,由缺陷引起之產品更換)。在該狀況下,查詢邏輯系統400可將使用者導引至服務處置系統而非繼續資訊搜尋。此外,若查詢處理層416判定需要使用者動作以準確地判定使用者之需要或難題或相關資訊,則在步驟126處,查詢處理層416可闡述後繼動作並向使用者呈現該等動作。
在查詢處理層416判定使用者查詢描述符足夠完整且特定之狀況下,在步驟127處,查詢處理層416可將描述符轉遞至查詢邏輯系統400中之搜尋層419。搜尋層419可使用搜尋引擎或資料分析程式417來搜尋資訊源418,諸如資料庫、內部網路或網際網路。搜尋引擎或資料分析程式417可自源418識別與使用者查詢相關之資訊,且經由使用者介面302將經識別資訊傳回至使用者。
上文所描述之標的僅經由說明來提供且不應被解釋為限制性的。熟習此項技術者可進行所描述組件及操作之各種修改及取代而不偏離在以下申請專利範圍中所界定的本發明之精神及範疇,申請專利範圍之範疇應與最廣泛解譯一致以涵蓋此等修改及等效結構。如熟習此項技術者應瞭解,本文中所描述之系統、方法及程序可體現於可程式化電腦、電腦可執行軟體或數位電路中。軟體可儲存於電腦可讀媒體上。舉例而言,電腦可讀媒體可包括軟性磁碟、RAM、ROM、硬碟、抽取式媒體、快閃記憶體、「記憶卡(memory stick)」、光學媒體、磁光媒體、CD-ROM等等。
因而,本發明之態樣可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例(包括韌體、常駐軟體、微碼等)或組合軟體態樣與硬體態樣之實施例的形式,該等實施例在本文中皆可通稱為「電路」、「模組」或「系統」。此外,本發明之態樣可採用體現於一或多個電腦可讀媒體中之電腦程式產品的形式,該一或多個電腦可讀媒體具有體現於其上之電腦可讀程式碼。
可利用一或多個電腦可讀媒體之任何組合。電腦可讀媒體可為電腦可讀信號媒體或電腦可讀儲存媒體。舉例而言,電腦可讀儲存媒體可為(但不限於)電子、磁性、光學、電磁、紅外線或半導體系統、裝置或器件,或前述各者之任何合適組合。電腦可讀儲存媒體之較具體實例(非詳盡清單)將包括以下各者:具有一或多條導線之電連接件、攜帶型電腦磁片、硬碟、隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、可抹除可程式化唯讀記憶體(EPROM或快閃記憶體)、光纖、攜帶型光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、光學儲存器件、磁性儲存器件,或前述各者之任何合適組合。在本文件之上下文中,電腦可讀儲存媒體可為可含有或儲存供指令執行系統、裝置或器件使用或結合指令執行系統、裝置或器件使用之程式的任何有形媒體。
電腦可讀信號媒體可包括傳播資料信號,該經傳播之資料信號具有體現於其中(例如,在基頻中或作為載波之部分)之電腦可讀程式碼。此傳播信號可採用各種形式中任一者,包括(但不限於)電磁、光學或其任何合適組合。電腦可讀信號媒體可為並非電腦可讀儲存媒體且可傳達、傳播或傳送供指令執行系統、裝置或器件使用或結合指令執行系統、裝置或器件使用之程式的任何電腦可讀媒體。
可使用任何適當媒體來傳輸體現於電腦可讀媒體上之程式碼,適當媒體包括(但不限於)無線、有線、光纖纜線、RF等或前述各者之任何合適組合。
可以一或多種程式設計語言之任何組合來撰寫用於進行本發明之態樣之操作的電腦程式碼,該一或多種程式設計語言包括諸如Java、Smalltalk、C++或其類似者之物件導向式程式設計語言及諸如「C」程式設計語言或類似程式設計語言之習知程序性程式設計語言。程式碼可完全在使用者之電腦上執行、部分地在使用者之電腦上執行、作為獨立套裝軟體而執行、部分地在使用者之電腦上執行且部分地在遠端電腦上執行,或完全在遠端電腦或伺服器上執行。在完全在遠端電腦或伺服器上執行的情境中,遠端電腦可經由任何類型之網路(包括區域網路(LAN)或廣域網路(WAN))連接至使用者之電腦,或可形成至外部電腦(例如,使用網際網路服務提供者經由網際網路)之連接。
上文參看根據本發明之實施例之方法、裝置(系統)及電腦程式產品的流程圖說明及/或方塊圖來描述本發明之態樣。應理解,可藉由電腦程式指令來實施該等流程圖說明及/或方塊圖之每一方塊及該等流程圖說明及/或方塊圖中之方塊的組合。可將此等電腦程式指令提供至通用電腦、專用電腦或其他可程式化資料處理裝置之處理器以產生一機器,以使得經由電腦或其他可程式化資料處理裝置之處理器執行之指令產生用於實施在該或該等流程圖及/或方塊圖方塊中所指定之功能/動作的構件。
亦可將此等電腦程式指令儲存於一電腦可讀媒體中,其可指導電腦、其他可程式化資料處理裝置或其他器件以特定方式發揮作用,以使得儲存於該電腦可讀媒體中之指令產生一製品,該製品包括實施該或該等流程圖及/或方塊圖方塊中所指定之功能/動作的指令。
亦可將該等電腦程式指令載入至一電腦、其他可程式化資料處理裝置或其他器件上,以使一系列操作步驟在該電腦、其他可程式化裝置或該等其他器件上執行以產生一電腦實施程序,以使得在該電腦或其他可程式化裝置上執行之指令提供用於實施該或該等流程圖及/或方塊圖方塊中所指定之功能/動作的程序。
上文所描述之諸圖中的流程圖及方塊圖說明根據本發明之各種實施例之系統、方法及電腦程式產品之可能實施的架構、功能性及操作。就此而言,流程圖或方塊圖中之每一方塊可表示程式碼之一模組、區段或部分,其包含用於實施指定邏輯功能之一或多個可執行指令。亦應注意,在一些替代實施中,區塊中所提到之功能可不以諸圖中所提到之次序發生。舉例而言,取決於所涉及之功能性,連續展示之兩個區塊實際上可實質上同時執行,或該等區塊有時可以相反次序執行。亦應注意,可藉由執行指定功能或動作的基於專用硬體之系統或專用硬體及電腦指令之組合來實施方塊圖及/或流程圖說明之每一方塊及方塊圖及/或流程圖說明中之方塊的組合。
10‧‧‧電腦組態
11‧‧‧用戶端電腦
12‧‧‧用戶端電腦
13‧‧‧伺服器
14‧‧‧網路
15‧‧‧自助式使用者支援應用程式
200‧‧‧資料處理系統
211‧‧‧處理器單元/處理器
212‧‧‧記憶體單元
213‧‧‧永續性儲存體
214‧‧‧通信單元
215‧‧‧輸入/輸出單元
216‧‧‧顯示器
217‧‧‧系統匯流排
300‧‧‧自助式支援系統
301‧‧‧使用者
302‧‧‧使用者介面系統/使用者介面
303‧‧‧查詢邏輯系統
304‧‧‧使用者查詢陳述式
305‧‧‧自然語言處理器
306‧‧‧本體分析器
307‧‧‧查詢處理器
308‧‧‧搜尋引擎
309‧‧‧資料庫
310‧‧‧網際網路及內部網路
311‧‧‧與使用者查詢有關之資訊
400‧‧‧查詢邏輯系統
402‧‧‧自然語言處理層
403‧‧‧自然語言處理器
404‧‧‧字典
405‧‧‧同義詞典
406‧‧‧專門字典
407‧‧‧本體層
408‧‧‧本體概念匹配器
409‧‧‧本體編輯器
410‧‧‧本體建立器
411‧‧‧術語特定性檢查程式
412‧‧‧查詢完整性檢查程式
413‧‧‧使用者問題及答案處理器
414‧‧‧先前查詢檢查程式
415‧‧‧其他服務
416‧‧‧查詢處理層
417‧‧‧搜尋引擎或資料分析程式
418‧‧‧資訊源/產品及服務資訊之存放庫
419‧‧‧搜尋層
501‧‧‧使用者螢幕
502‧‧‧使用者介面組件
503‧‧‧提交按鈕
604‧‧‧使用者選擇
705‧‧‧使用者問題
806‧‧‧文件清單
圖1說明例示性使用者支援組態之方塊圖,本發明之態樣可以該組態提供。
圖2說明用於提供本發明之態樣的可用於基於電腦之使用者支援系統(諸如圖1中之支援組態)中的代表性電腦系統之方塊圖。
圖3說明根據本發明之一實施例的用於基於特定領域資訊之本體接收及分析使用者查詢並傳回與使用者查詢有關之資訊的自助式支援系統之方塊圖。
圖4更詳細地說明根據本發明之一實施例的用於基於特定領域資訊之本體接收及分析使用者查詢並傳回與使用者查詢有關之資訊的另一自助式支援系統。
圖5說明用於鍵入可由本發明之一自助式支援系統之一實施例處理的使用者查詢之例示性使用者介面選單。
圖6至圖8說明一自助式支援系統可呈現給使用者以獲得關於使用者查詢之更多細節以便有效地處理查詢並識別相關結果的額外例示性使用者介面選單。
圖9為根據本發明之一實施例的用於基於特定領域資訊之本體接收及分析使用者查詢並傳回與使用者查詢有關之資訊的程序之流程圖。
圖10為根據本發明之一實施例的自然語言處理器可遵循之用於分析使用者查詢以提取相關術語及參數並將該等術語及參數提供至本體分析器之程序的流程圖。
圖11為根據本發明之一實施例的本體分析器可遵循之用於使來自使用者查詢之相關術語與特定領域資訊之本體匹配以產生適合於搜尋引擎之搜尋查詢之程序的流程圖。
圖12為根據本發明之一實施例的查詢精細化程序之流程圖,該查詢精細化程序判定使用者查詢之完整性及特定性,藉由使用者問題及答案來進一步精細化查詢且判定後繼動作。
300‧‧‧自助式支援系統
301‧‧‧使用者
302‧‧‧使用者介面系統/使用者介面
303‧‧‧查詢邏輯系統
304‧‧‧使用者查詢陳述式
305‧‧‧自然語言處理器
306‧‧‧本體分析器
307‧‧‧查詢處理器
308‧‧‧搜尋引擎
309‧‧‧資料庫
310‧‧‧網際網路及內部網路
311‧‧‧與使用者查詢有關之資訊
权利要求:
Claims (15)
[1] 一種用於提供與一使用者查詢相關之資訊的系統,其包含:一自然語言處理器,其用於識別來自該使用者查詢之相關術語;一本體分析器,其用於使該等相關術語相匹配於與該使用者查詢相關之本體中之一概念;一查詢處理器,其用於基於該等匹配相關術語及該等本體概念精細化該使用者查詢;及一搜尋引擎,其用於自一資料庫識別與該經精細化之使用者查詢有關之資訊。
[2] 如請求項1之系統,其中該自然語言處理器將該使用者查詢分解成由一電腦應用程式處理的詞彙基元。
[3] 如請求項1之系統,其中該使用者查詢包含詞語及片語,且該自然語言處理器基於一語意分析來判定該等詞語及該等片語之上下文意義。
[4] 如請求項1之系統,其中該自然語言處理器對該使用者查詢執行如下至少一任務:語言識別、文字分段、詞彙基元化、歧義消除、拼字檢查及正規化。
[5] 如請求項1之系統,其中該本體分析器用本體資訊對該等匹配之相關術語進行註釋並確認與該使用者之部分及多重本體匹配。
[6] 如請求項1之系統,其中該本體分析器包含一本體建立器,該本體建立器用於在處理該使用者查詢中用由該系統識別之相關術語及關係擴展該本體。
[7] 如請求項1之系統,其中該查詢處理器判定該使用者查詢是否完整且特定,且用使用者問題及答案來精細化該使用者查詢以使該使用者查詢更完整且特定。
[8] 一種用於提供與一使用者查詢相關之資訊的電腦實施方法,該方法包含:剖析該使用者查詢以識別來自該使用者查詢之相關術語;使該等相關術語相匹配於與該使用者查詢相關之本體中之一概念;基於該等匹配相關術語及該等本體概念精細化該使用者查詢;及在一資料庫中搜尋與該經精細化之使用者查詢有關之資訊。
[9] 如請求項8之方法,其進一步包含向該使用者提問問題以達成一完整查詢,且基於使用者對該等問題之答案來精細化該查詢。
[10] 如請求項9之方法,其中該等問題及該等答案係基於該本體中之概念及關係。
[11] 如請求項8之方法,其中精細化該使用者查詢包含判定該使用者查詢是否完整且特定;或其中精細化該使用者查詢包含判定關於本質、環境及受該使用者需要影響之組件的資訊。
[12] 如請求項8之方法,其進一步包含基於該經精細化之使用者查詢產生一搜尋查詢及藉由一搜尋引擎處理該搜尋查詢;或該方法進一步包含判定與該使用者查詢相關聯之後繼使用者動作。
[13] 一種用於提供與一使用者查詢相關之資訊的電腦程式產品,其包含一電腦可讀儲存媒體,該電腦可讀儲存媒體具有由之體現之電腦可讀程式碼,該電腦可讀程式碼包含:經組態以剖析一使用者查詢以識別來自該使用者查詢之相關術語之程式碼;經組態以使該等相關術語相匹配於與該使用者查詢相關之本體中之一概念之程式碼;經組態以基於該等匹配相關術語及該等本體概念精細化該使用者查詢之程式碼;及經組態以在一資料庫中搜尋與該經精細化之使用者查詢有關之資訊之程式碼。
[14] 如請求項13之電腦程式產品,其中該電腦可讀程式碼包含經組態以向該使用者提問問題以達成一完整查詢且基於使用者對該等問題之答案來精細化該使用者查詢之程式碼;或其中該電腦可讀程式碼包含經組態以判定關於與該使用者查詢相關之本質、環境及受影響組件的資訊。
[15] 如請求項13之電腦程式產品,其中該使用者查詢係以一自然語言進行;或其中該使用者查詢係關於一產品;或其中該使用者查詢係關於一服務。
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同族专利:
公开号 | 公开日
DE112012001750T5|2014-02-06|
CN103548023B|2017-09-29|
CN103548023A|2014-01-29|
US10019512B2|2018-07-10|
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US20120303356A1|2012-11-29|
WO2012162822A1|2012-12-06|
CA2741212C|2020-12-08|
CA2741212A1|2012-11-27|
US20180276293A1|2018-09-27|
US10037377B2|2018-07-31|
US10162885B2|2018-12-25|
引用文献:
公开号 | 申请日 | 公开日 | 申请人 | 专利标题
US5794050A|1995-01-04|1998-08-11|Intelligent Text Processing, Inc.|Natural language understanding system|
US6061675A|1995-05-31|2000-05-09|Oracle Corporation|Methods and apparatus for classifying terminology utilizing a knowledge catalog|
US5778157A|1996-06-17|1998-07-07|Yy Software Corporation|System and method for expert system analysis using quiescent and parallel reasoning and set structured knowledge representation|
US5953718A|1997-11-12|1999-09-14|Oracle Corporation|Research mode for a knowledge base search and retrieval system|
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US7225183B2|2002-01-28|2007-05-29|Ipxl, Inc.|Ontology-based information management system and method|
US6847966B1|2002-04-24|2005-01-25|Engenium Corporation|Method and system for optimally searching a document database using a representative semantic space|
KR100467016B1|2002-05-30|2005-01-24|삼성전자주식회사|반도체기판의 세정방법|
US6996575B2|2002-05-31|2006-02-07|Sas Institute Inc.|Computer-implemented system and method for text-based document processing|
US20040010491A1|2002-06-28|2004-01-15|Markus Riedinger|User interface framework|
US7117207B1|2002-09-11|2006-10-03|George Mason Intellectual Properties, Inc.|Personalizable semantic taxonomy-based search agent|
US7302383B2|2002-09-12|2007-11-27|Luis Calixto Valles|Apparatus and methods for developing conversational applications|
US7657417B2|2002-09-19|2010-02-02|Microsoft Corporation|Method, system and machine readable medium for publishing documents using an ontological modeling system|
DE10247241A1|2002-10-10|2004-04-22|Basf Ag|Superabsorbierender Schaum, Verfahren zu seiner Herstellung und seine Verwendung|
US7870279B2|2002-12-09|2011-01-11|Hrl Laboratories, Llc|Method and apparatus for scanning, personalizing, and casting multimedia data streams via a communication network and television|
JP4759269B2|2003-05-16|2011-08-31|株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ|個別サービス選択|
GB0320205D0|2003-08-28|2003-10-01|British Telecomm|Method and apparatus for storing and retrieving data|
CN1591416A|2003-08-29|2005-03-09|财团法人资讯工业策进会|中文本体库自动建构系统及方法以及储存媒体|
US7693827B2|2003-09-30|2010-04-06|Google Inc.|Personalization of placed content ordering in search results|
US7165119B2|2003-10-14|2007-01-16|America Online, Inc.|Search enhancement system and method having rankings, explicitly specified by the user, based upon applicability and validity of search parameters in regard to a subject matter|
JP2005165958A|2003-12-05|2005-06-23|Ibm Japan Ltd|情報検索システム、情報検索支援システム及びその方法並びにプログラム|
JP2005182280A|2003-12-17|2005-07-07|Ibm Japan Ltd|情報検索システム、検索結果加工システム及び情報検索方法並びにプログラム|
DK200301926A|2003-12-23|2005-06-24|Eskebaek Thomas|Videnstyresystem med ontologibaserede metoder for udledning af viden og sögen efter viden|
TWI226560B|2003-12-31|2005-01-11|Lin Guei Mei|Information system with natural language parsing ability and processing method thereof|
US7836083B2|2004-02-20|2010-11-16|Factiva, Inc.|Intelligent search and retrieval system and method|
US20050256819A1|2004-04-28|2005-11-17|Clark Tibbs|Semantic adaptive framework for enabling system self selection of actions by reasoning about self knowledge|
US7562069B1|2004-07-01|2009-07-14|Aol Llc|Query disambiguation|
US7310641B2|2004-07-30|2007-12-18|Microsoft Corporation|Multiple redundant services with reputation|
US7328209B2|2004-08-11|2008-02-05|Oracle International Corporation|System for ontology-based semantic matching in a relational database system|
US7685118B2|2004-08-12|2010-03-23|Iwint International Holdings Inc.|Method using ontology and user query processing to solve inventor problems and user problems|
US7543232B2|2004-10-19|2009-06-02|International Business Machines Corporation|Intelligent web based help system|
US7542969B1|2004-11-03|2009-06-02|Microsoft Corporation|Domain knowledge-assisted information processing|
US7349896B2|2004-12-29|2008-03-25|Aol Llc|Query routing|
TWI315044B|2005-01-21|2009-09-21|Hon Hai Prec Ind Co Ltd|File server and method for displaying and editing information searching conditions|
JP4645242B2|2005-03-14|2011-03-09|富士ゼロックス株式会社|質問応答システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラム|
US7613664B2|2005-03-31|2009-11-03|Palo Alto Research Center Incorporated|Systems and methods for determining user interests|
US7694212B2|2005-03-31|2010-04-06|Google Inc.|Systems and methods for providing a graphical display of search activity|
US7447683B2|2005-03-31|2008-11-04|Jiles, Inc.|Natural language based search engine and methods of use therefor|
US7747632B2|2005-03-31|2010-06-29|Google Inc.|Systems and methods for providing subscription-based personalization|
WO2006108069A2|2005-04-06|2006-10-12|Google, Inc.|Searching through content which is accessible through web-based forms|
EP1889179A2|2005-05-27|2008-02-20|Hakia, Inc.|System and method for natural language processing and using ontological searches|
US7831545B1|2005-05-31|2010-11-09|Google Inc.|Identifying the unifying subject of a set of facts|
US7539934B2|2005-06-20|2009-05-26|International Business Machines Corporation|Computer-implemented method, system, and program product for developing a content annotation lexicon|
US8027876B2|2005-08-08|2011-09-27|Yoogli, Inc.|Online advertising valuation apparatus and method|
US7668825B2|2005-08-26|2010-02-23|Convera Corporation|Search system and method|
US8856096B2|2005-11-16|2014-10-07|Vcvc Iii Llc|Extending keyword searching to syntactically and semantically annotated data|
US7587308B2|2005-11-21|2009-09-08|Hewlett-Packard Development Company, L.P.|Word recognition using ontologies|
US7657546B2|2006-01-26|2010-02-02|International Business Machines Corporation|Knowledge management system, program product and method|
US7644052B1|2006-03-03|2010-01-05|Adobe Systems Incorporated|System and method of building and using hierarchical knowledge structures|
US7610192B1|2006-03-22|2009-10-27|Patrick William Jamieson|Process and system for high precision coding of free text documents against a standard lexicon|
US7921099B2|2006-05-10|2011-04-05|Inquira, Inc.|Guided navigation system|
KR100852174B1|2006-05-23|2008-08-13|한국전자통신연구원|계층적 분류에 의한 정보 표시 방법 및 장치|
US7533089B2|2006-06-27|2009-05-12|International Business Machines Corporation|Hybrid approach for query recommendation in conversation systems|
US7747601B2|2006-08-14|2010-06-29|Inquira, Inc.|Method and apparatus for identifying and classifying query intent|
US8909616B2|2006-09-14|2014-12-09|Thomson Reuters Global Resources|Information-retrieval systems, methods, and software with content relevancy enhancements|
FR2907934B1|2006-10-27|2009-02-06|Inst Nat Rech Inf Automat|Outil informatique de gestion de documents numeriques|
US7822750B2|2007-01-17|2010-10-26|Aptima, Inc|Method and system to compare data entities|
US7873640B2|2007-03-27|2011-01-18|Adobe Systems Incorporated|Semantic analysis documents to rank terms|
CN100517330C|2007-06-06|2009-07-22|华东师范大学|一种基于语义的本地文档检索方法|
US20090228777A1|2007-08-17|2009-09-10|Accupatent, Inc.|System and Method for Search|
US8131757B2|2007-09-28|2012-03-06|Autodesk, Inc.|Taxonomy based indexing and searching|
US7512576B1|2008-01-16|2009-03-31|International Business Machines Corporation|Automatically generated ontology by combining structured and/or semi-structured knowledge sources|
US20110087670A1|2008-08-05|2011-04-14|Gregory Jorstad|Systems and methods for concept mapping|
US8386475B2|2008-12-30|2013-02-26|Novell, Inc.|Attribution analysis and correlation|
US8335754B2|2009-03-06|2012-12-18|Tagged, Inc.|Representing a document using a semantic structure|
US8498974B1|2009-08-31|2013-07-30|Google Inc.|Refining search results|
US9318108B2|2010-01-18|2016-04-19|Apple Inc.|Intelligent automated assistant|
WO2011097411A2|2010-02-03|2011-08-11|Glomantra Inc.|Method and system for need fulfillment|
KR100980579B1|2010-02-03|2010-09-06|경북대학교 산학협력단|온톨로지에 대한 자연어 질의 검색 방법 및 시스템|
US20140372248A1|2011-04-04|2014-12-18|Google Inc.|Cross-referencing comments|
US9171088B2|2011-04-06|2015-10-27|Google Inc.|Mining for product classification structures for internet-based product searching|
CA2741212C|2011-05-27|2020-12-08|Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee|Automated self-service user support based on ontology analysis|
EP2624180A1|2012-02-06|2013-08-07|Xabier Uribe-Etxebarria Jimenez|System of integrating remote third party services|
CA2767676A1|2012-02-08|2013-08-08|Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee|Attribution using semantic analysis|
US9368114B2|2013-03-14|2016-06-14|Apple Inc.|Context-sensitive handling of interruptions|
US9189742B2|2013-11-20|2015-11-17|Justin London|Adaptive virtual intelligent agent|US9904436B2|2009-08-11|2018-02-27|Pearl.com LLC|Method and apparatus for creating a personalized question feed platform|
US9720899B1|2011-01-07|2017-08-01|Narrative Science, Inc.|Automatic generation of narratives from data using communication goals and narrative analytics|
CA2741212C|2011-05-27|2020-12-08|Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee|Automated self-service user support based on ontology analysis|
US8930939B2|2011-06-25|2015-01-06|International Business Machines Corporation|Comparing system engram with product engram to determine compatibility of product with system|
US9058190B2|2011-06-25|2015-06-16|International Business Machines Corporation|Comparing system engram with product engram to determine compatibility with system|
CA2767676A1|2012-02-08|2013-08-08|Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee|Attribution using semantic analysis|
US20130295546A1|2012-05-04|2013-11-07|Pearl.com LLC|Method and apparatus for identifying and eliciting missing question details in a consultation system|
US9275038B2|2012-05-04|2016-03-01|Pearl.com LLC|Method and apparatus for identifying customer service and duplicate questions in an online consultation system|
US9646079B2|2012-05-04|2017-05-09|Pearl.com LLC|Method and apparatus for identifiying similar questions in a consultation system|
US9501580B2|2012-05-04|2016-11-22|Pearl.com LLC|Method and apparatus for automated selection of interesting content for presentation to first time visitors of a website|
GB2503223A|2012-06-19|2013-12-25|Ibm|Redrafting text strings using a vocabulary|
US10339452B2|2013-02-06|2019-07-02|Verint Systems Ltd.|Automated ontology development|
US9268823B2|2013-05-10|2016-02-23|International Business Machines Corporation|Partial match derivation using text analysis|
US10282213B2|2013-06-03|2019-05-07|Avaya Inc.|System and method for conversational configuration of applications|
US9720972B2|2013-06-17|2017-08-01|Microsoft Technology Licensing, Llc|Cross-model filtering|
US9460211B2|2013-07-08|2016-10-04|Information Extraction Systems, Inc.|Apparatus, system and method for a semantic editor and search engine|
US9135318B2|2013-08-20|2015-09-15|Intelligent Medical Objects, Inc.|System and method for implementing a 64 bit data searching and delivery portal|
US20150066506A1|2013-08-30|2015-03-05|Verint Systems Ltd.|System and Method of Text Zoning|
US9626432B2|2013-09-09|2017-04-18|International Business Machines Corporation|Defect record classification|
US9477752B1|2013-09-30|2016-10-25|Verint Systems Inc.|Ontology administration and application to enhance communication data analytics|
US10068016B2|2013-10-17|2018-09-04|Wolfram Alpha Llc|Method and system for providing answers to queries|
US9672497B1|2013-11-04|2017-06-06|Snap-On Incorporated|Methods and systems for using natural language processing and machine-learning to produce vehicle-service content|
US9607081B2|2013-11-15|2017-03-28|Red Hat, Inc.|Ontology based categorization of users|
US20150149450A1|2013-11-27|2015-05-28|International Business Machines Corporation|Determining problem resolutions within a networked computing environment|
US9971967B2|2013-12-12|2018-05-15|International Business Machines Corporation|Generating a superset of question/answer action paths based on dynamically generated type sets|
CN103761272A|2014-01-08|2014-04-30|纳容众慧(北京)科技有限公司|互联网数据处理方法、装置及系统|
US10614468B2|2014-01-24|2020-04-07|Oracle International Corporation|Event-based score processing|
US20150234822A1|2014-02-14|2015-08-20|DAXTecnologia da informação Ltda|Query method to identify relevant interests using modified natural language|
CN103914548B|2014-04-10|2018-01-09|北京百度网讯科技有限公司|信息搜索方法和装置|
WO2015164209A1|2014-04-25|2015-10-29|Mayo Foundation For Medical Education And Research|Enhancing reading accuracy, efficiency and retention|
CN103995870A|2014-05-21|2014-08-20|百度在线网络技术(北京)有限公司|交互式搜索方法和装置|
CN103995880B|2014-05-27|2019-03-12|百度在线网络技术(北京)有限公司|交互式搜索方法和装置|
US20150356090A1|2014-06-09|2015-12-10|Northwestern University|System and Method for Dynamically Constructing Theatrical Experiences from Digital Content|
US10275485B2|2014-06-10|2019-04-30|Google Llc|Retrieving context from previous sessions|
US9836534B2|2014-07-25|2017-12-05|International Business Machines Corporation|Using ontology to discover API requirements|
US10558630B2|2014-08-08|2020-02-11|International Business Machines Corporation|Enhancing textual searches with executables|
US10671929B2|2014-08-29|2020-06-02|International Business Machines Corporation|Question correction and evaluation mechanism for a question answering system|
SG11201702029PA|2014-09-14|2017-04-27|Speaktoit Inc|Platform for creating customizable dialog system engines|
US9864798B2|2014-09-22|2018-01-09|Bmc Software, Inc.|Generation of support data records using natural language processing|
US20160217127A1|2015-01-27|2016-07-28|Verint Systems Ltd.|Identification of significant phrases using multiple language models|
US9514124B2|2015-02-05|2016-12-06|International Business Machines Corporation|Extracting and recommending business processes from evidence in natural language systems|
US10496749B2|2015-06-12|2019-12-03|Satyanarayana Krishnamurthy|Unified semantics-focused language processing and zero base knowledge building system|
US10776700B2|2015-09-10|2020-09-15|Senseforth, Inc.|Method and system for automatic resolution of user queries|
US10049152B2|2015-09-24|2018-08-14|International Business Machines Corporation|Generating natural language dialog using a questions corpus|
US11222184B1|2015-11-02|2022-01-11|Narrative Science Inc.|Applied artificial intelligence technology for using narrative analytics to automatically generate narratives from bar charts|
US11232268B1|2015-11-02|2022-01-25|Narrative Science Inc.|Applied artificial intelligence technology for using narrative analytics to automatically generate narratives from line charts|
US11188588B1|2015-11-02|2021-11-30|Narrative Science Inc.|Applied artificial intelligence technology for using narrative analytics to interactively generate narratives from visualization data|
US10120858B2|2015-11-20|2018-11-06|Bank Of America Corporation|Query analyzer|
US9727554B2|2015-11-24|2017-08-08|International Business Machines Corporation|Knowledge-based editor with natural language interface|
WO2017089252A1|2015-11-25|2017-06-01|Koninklijke Philips N.V.|Reader-driven paraphrasing of electronic clinical free text|
US10127274B2|2016-02-08|2018-11-13|Taiger Spain Sl|System and method for querying questions and answers|
US20170364804A1|2016-06-15|2017-12-21|International Business Machines Corporation|Answer Scoring Based on a Combination of Specificity and Informativity Metrics|
US20170364519A1|2016-06-15|2017-12-21|International Business Machines Corporation|Automated Answer Scoring Based on Combination of Informativity and Specificity Metrics|
US10068207B2|2016-06-17|2018-09-04|Snap-On Incorporated|Systems and methods to generate repair orders using a taxonomy and an ontology|
US11144838B1|2016-08-31|2021-10-12|Narrative Science Inc.|Applied artificial intelligence technology for evaluating drivers of data presented in visualizations|
US10102256B2|2016-09-29|2018-10-16|International Business Machines Corporation|Internet search result intention|
US10657181B2|2016-10-19|2020-05-19|International Business Machines Corporation|Query suggestions using ontology partitions|
US10275514B2|2016-11-22|2019-04-30|International Business Machines Corporation|System and method for generating improved search queries from natural language questions|
US9996523B1|2016-12-28|2018-06-12|Google Llc|System for real-time autosuggestion of related objects|
US10762304B1|2017-02-17|2020-09-01|Narrative Science|Applied artificial intelligence technology for performing natural language generationusing composable communication goals and ontologies to generate narrative stories|
US10943069B1|2017-02-17|2021-03-09|Narrative Science Inc.|Applied artificial intelligence technology for narrative generation based on a conditional outcome framework|
US11068661B1|2017-02-17|2021-07-20|Narrative Science Inc.|Applied artificial intelligence technology for narrative generation based on smart attributes|
CN107679082A|2017-08-31|2018-02-09|阿里巴巴集团控股有限公司|问答搜索方法、装置以及电子设备|
WO2019063365A1|2017-09-29|2019-04-04|Koninklijke Philips N.V.|NATURAL LANGUAGE TREATMENT USING ONTOLOGY MAPPING|
US10810246B2|2017-11-27|2020-10-20|International Business Machines Corporation|Ontology refinement based on query inputs|
GB2569955A|2017-12-30|2019-07-10|Innoplexus Ag|Method and system for providing suggestions for completing user-query|
US11042708B1|2018-01-02|2021-06-22|Narrative Science Inc.|Context saliency-based deictic parser for natural language generation|
US11023689B1|2018-01-17|2021-06-01|Narrative Science Inc.|Applied artificial intelligence technology for narrative generation using an invocable analysis service with analysis libraries|
US10782986B2|2018-04-20|2020-09-22|Facebook, Inc.|Assisting users with personalized and contextual communication content|
US11042713B1|2018-06-28|2021-06-22|Narrative Scienc Inc.|Applied artificial intelligence technology for using natural language processing to train a natural language generation system|
WO2020027843A1|2018-08-02|2020-02-06|Hewlett-Packard Development Company, L.P.|Automated user-support|
US11164562B2|2019-01-10|2021-11-02|International Business Machines Corporation|Entity-level clarification in conversation services|
US10990767B1|2019-01-28|2021-04-27|Narrative Science Inc.|Applied artificial intelligence technology for adaptive natural language understanding|
US11163964B2|2019-04-05|2021-11-02|International Business Machines Corporation|Configurable conversational agent generator|
CN110069604A|2019-04-23|2019-07-30|北京字节跳动网络技术有限公司|文本搜索方法、装置和计算机可读存储介质|
CN111914058A|2019-05-08|2020-11-10|微软技术许可有限责任公司|生成包含特定词的内容的方法和电子设备|
US20200387551A1|2019-06-07|2020-12-10|Microsoft Technology Licensing, Llc|Example-based ontology training for natural language query processing|
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CA2741212A|CA2741212C|2011-05-27|2011-05-27|Automated self-service user support based on ontology analysis|
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