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公開番号2025155840
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-14
出願番号2025011028
出願日2025-01-27
発明の名称並列コンピューティング・カテゴリー分けプロセス
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人ITOH
主分類H04M 3/42 20060101AFI20251002BHJP(電気通信技術)
要約【課題】並列コンピューティング・カテゴリー分けのためのコンピュータ実装方法、プログラム及び情報処理装置を提供する。
【解決手段】方法は、事項に関するリアルタイム・テキスト・データを取得する。テキスト・データは、複数の情報部分を含む。方法はまた、カテゴリー分けプロセスを実行する。カテゴリー分けプロセスは、複数のスレッドを並列に実行し、複数のスレッドの各スレッドは、一度に1つの情報部分に作用する。方法はさらに、各スレッドを感情分析機械学習(ML)モデルを使用して、情報部分に基づいて感情スコアを取得することと、履歴データでトレーニングされた分類MLモデルを使用して、感情スコアに基づいて事項にカテゴリーを割り当てることと、前記事項に割り当てられた前記カテゴリーに基づいてライブ・カテゴリーを更新するステップを実行することと、ライブ・カテゴリーをユーザーに対してリアルタイムで出力することと、を含む。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータ実装される方法であって：
事項に関するリアルタイムのテキスト・データを取得する段階であって、前記テキスト・データは、複数の情報部分を、段階と；
カテゴリー分けプロセスを実行する段階であって、前記カテゴリー分けプロセスは、複数のスレッドを並列に実行するように構成され、前記複数のスレッドの各スレッドは、一度に1つの情報部分に作用し、各スレッドは以下のステップ、すなわち：
感情分析機械学習（ML）モデルを使用して、前記情報部分に基づいて感情スコアを取得するステップ；
履歴データでトレーニングされた分類MLモデルを使用して、前記感情スコアに基づいて前記事項にカテゴリーを割り当てるステップ；および
前記事項に割り当てられた前記カテゴリーに基づいてライブ・カテゴリーを更新するステップを実行する、
段階と；
前記ライブ・カテゴリーをユーザーに対してリアルタイムで出力する段階とを含む、
コンピュータ実装される方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
当該方法は、前記事項に関するリアルタイム音声データを受領し、前記リアルタイム音声データを前記リアルタイムのテキスト・データに変換することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項３】
前記事項は、イベント、インシデント、問題、クエリー、または問い合わせを含み、
好ましくは、前記事項は緊急インシデントを含み、
さらに好ましくは、前記リアルタイムのテキスト・データは、緊急コールから導出される、請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項４】
割り当てられたカテゴリーは、前記事項がどれくらい深刻および／または緊急であるかを示す深刻さカテゴリーである、請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項５】
前記ライブ・カテゴリーをユーザーに対してリアルタイムで出力することは、前記ライブ・カテゴリーをユーザーに対してグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を介して表示することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項６】
各スレッドは、名前エンティティ認識（NER）MLモデルを使用して、前記情報部分から一つまたは複数のキーワードを取得するステップをさらに実行し；好ましくは、前記感情分析MLモデルは、前記感情スコアを、前記一つまたは複数のキーワードにさらに基づかせ；さらに好ましくは、前記分類MLモデルは、前記カテゴリーを前記一つまたは複数のキーワードにさらに基づかせる、請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項７】
各スレッドは、前記一つまたは複数のキーワードに基づいてライブ・キーワード出力を更新するステップをさらに実行し、当該方法は、前記ライブ・キーワード出力をGUIを介してリアルタイムでユーザーに対して出力することをさらに含む、請求項６に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項８】
履歴データでトレーニングされる前記分類MLモデルは：
それぞれがカテゴリーでラベル付けされたテキスト・データの複数の部分を含む履歴データの履歴データベースを取得し；前記履歴データベースに基づいて前記分類MLモデルをトレーニングすることによってトレーニングされ、
好ましくは、当該方法は、前記テキスト・データをその割り当てられたカテゴリーでラベル付けし、トレーニング目的のためにそれを前記履歴データベースに追加することをさらに含む、
請求項１ないし７のうちいずれか一項に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項９】
コンピュータ上で実行されると、該コンピュータに請求項１に記載の方法を実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項１０】
メモリと、前記メモリに接続されたプロセッサとを有する情報処理装置であって、前記プロセッサは、請求項１に記載の方法を実行するように構成されている、情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書に記載される本発明の実施形態は、並列コンピューティング・カテゴリー分け（categorisation）プロセスに関し、特に、コンピュータ実装される方法、コンピュータ・プログラム、および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 4,300 文字）【背景技術】
【０００２】
コールおよび／またはメッセージに基づいて事項をカテゴリー分けすることは、さまざまなドメインにわたる効率的な通信管理にとって枢要である。たとえば、顧客サービスにおいて、カテゴリー分けは、問い合わせの流れをよくするのに役立ち、問い合わせが適切な部門または人員にすみやかに到達することを確実にする。問い合わせの性質に基づいてコールにラベル付けすることによって、企業は、資源を効果的に優先順位付けし、割り当てることができ、その結果、顧客満足度および解決時間が改善される。別の例では、緊急コールは、応答を優先し、資源を効果的に割り振るために、しばしば深刻度によってカテゴリー分けされる。正確なカテゴリー分けシステムは、緊急応答組織および国に依存して変わりうるが、一般に、深刻度レベルは、認識された緊急性および生命または財産に対する潜在的な脅威に基づいて割り当てられる。緊急派遣係〔エマージェンシー・ディスパッチャー〕または通報受付係〔コール・テイカー〕は、しばしば、各コールの深刻さを評価し、適切な応答レベルを割り当てるために、自分の組織によって提供されるプロトコルおよびガイドラインを使用する。彼らは、より多くの情報を集め、状況の迅速な評価を行うために、特定の質問をすることがある。全体として、コールおよび／またはメッセージに基づく事項の効果的なカテゴリー分けは、さまざまな産業およびセクターにわたって効率、応答性、および全体的なサービス品質を高めるために不可欠である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
カテゴリー分けのための改良された方法が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ある実施形態によれば、本明細書では、コンピュータ実装される方法が開示される。本方法は、事項に関するリアルタイム・テキスト・データを取得することであって、テキスト・データは、複数の情報部分を含む、ことと；カテゴリー分けプロセスを実行することであって、カテゴリー分けプロセスは、複数のスレッドを並列に実行するように構成され、複数のスレッドの各スレッドは、一度に1つの情報部分に作用し、各スレッドは（i）感情分析機械学習（ML）モデルを使用して、前記情報部分に基づいて感情スコアを取得するステップ、（ii）履歴データでトレーニングされた分類MLモデルを使用して、前記感情スコアに基づいて前記事項にカテゴリーを割り当てるステップ、および（iii）前記事項に割り当てられた前記カテゴリーに基づいてライブ・カテゴリーを更新するステップを実行する、ことと、前記ライブ・カテゴリーをユーザーに対してリアルタイムで出力することと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
本発明の実施形態は、単なる例として、添付の図面を参照して、さらに説明される。
緊急コールのカテゴリー分けのための従来技術のプロセスを示す。
本発明のいくつかの実施形態による、並列言語処理を使用するリアルタイム自動化動的イベント・カテゴリー分けフレームワークの例を示す。
本発明のいくつかの実施形態による、オペレーターが観察する可視化ダッシュボード（未充填）の例示的な概念インターフェースを示す。
本発明のいくつかの実施形態による、オペレーターが観察する可視化ダッシュボード（充填済み）の例示的な概念インターフェースを示す。
本発明のいくつかの実施形態による、並列イベント・カテゴリー分け（PEC）モジュール内の名前エンティティ認識（NER）コンポーネントの例を示す。
本発明のいくつかの実施形態による、PECモジュール内の感情分析コンポーネントの例を示す。
本発明のいくつかの実施形態による、PECモジュール内の分類コンポーネントの例を示す。
本発明のいくつかの実施形態によるフローチャートである。
本発明のいくつかの実施形態による装置を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
概観
本発明の実施形態は、事項にカテゴリーを割り当てるために、教師あり機械学習プロセスのいくつかの層を有する並列化されたフレームワークを使用してイベント・カテゴリー分けを扱う、並列言語処理（Parallel Language Processing）を使用するリアルタイム自動化動的イベント・カテゴリー分け（Real-Time Automated Dynamic Event Categorisation、rt-ADEC）フレームワークを提供する。本発明の実施形態は、並列コンピューティング・パイプラインを使用して、テキスト・ベースのデータに対して、履歴データおよび分類（classification）ベースのアルゴリズムを使用して、事項（たとえば、イベント、インシデント、問題、クエリー、問い合わせ）をカテゴリー分けする。より多くの情報がリアルタイムで取得されるにつれて、カテゴリーは更新され、変化しうる。本発明のいくつかの実施形態の1つの用途は、より良好なニーズ・カテゴリー分けのために緊急派遣係をサポートするツールを提供することによって、緊急サービスの資源の管理をサポートすることである。本発明は、主にこの用途に関連して以下に記載される。しかしながら、本発明の実施形態は、履歴データおよびリアルタイム・テキスト・データ（これは、音声テキスト化データであってもよい）に基づいてタスクの重要性および緊急性を決定することに焦点を当てており、これは、緊急サービスを超えたさまざまな領域において用途を有することができる。本発明の実施形態は、テキスト・データが任意の事項に関連でき、カテゴリー分けがカテゴリーの任意のセットに関連でき、履歴データが任意のコンテキストに関連できるので、リアルタイムで、はいってくるテキスト・データに基づいて事項をカテゴリー分けすることから恩恵を得る任意の産業またはセクターのために、等しく使用されうる。
【０００７】
コールおよび／またはメッセージをカテゴリー分けすることは、以下を含むさまざまな産業およびセクターにわたって重要である。
１．
顧客サービス
：ビジネスにおいて、顧客の問い合せを効率的に管理するためには、カテゴリー分けが枢要である。トピックおよび／または緊急性に基づいてコールおよびメッセージをカテゴリーに仕分けすることによって、企業は、各クエリーが適切な部門または代表者に向けられることを確実にすることができ、より迅速な解決時間および改善された顧客満足度をもたらす。
２．
緊急サービス
：緊急応答システムでは、コールをカテゴリー分けすることは、資源を効果的に優先順位付けしディスパッチする際に枢要な役割を果たす。コールは、緊急事態の深刻さまたは緊急性またはタイプに基づいてカテゴリー分けされうる。これにより、派遣係は、状況に対処するために適切な人員および機器を迅速に割り当てることができる。
３．
ヘルスケア
：医療場面において、患者のコールおよびメッセージをカテゴリー分けすることは、医療スタッフが問い合わせおよび懸念に優先順位を付け、対処するのに役立つ。コールは、緊急性、医学的状態、または部門に基づいて分類されてもよく、ヘルスケア提供者が適時かつ適切なケアを提供することを可能にする。
４．
技術サポート
：技術産業において、緊急性、トピック、または問題に基づいてサポート・コールおよびメッセージをカテゴリー分けすることにより、サポート・チームは、問題を効率的にトラブルシューティングし、解決することができる。この分類は、特定のタイプの技術的問題を扱うために専門のサポート人員が割り当てられることを確実にし、より迅速な解決時間および改善された顧客満足度をもたらす。
【０００８】
全体として、コールおよびメッセージに基づいて事項をカテゴリー分けすることは、通信管理を最適化し、応答時間を改善し、さまざまなセクターにわたる効率的な資源割り振りを保証するために重要である。
【０００９】
当面の技術的課題の一例は、着信コールの深刻度のカテゴリー分けのために緊急サービスによって用いられる従来の手法に関する。このプロセスは、典型的には、コール・ハンドラー（call handler）が発信者と関わり、口頭プロンプトを使用して情報を収集し、次いで、自分自身の経験および訓練に基づいて緊急コールをさまざまな深刻度レベルに主観的にカテゴリー分けする手動ステップを含む。この方法は、いくつかの点で不十分である：制限された、偏っている可能性もある情報に頼り、カテゴリー分けプロセスに主観性を導入し、しばしば、緊急サービスにかなりの金額をかけさせる非効率的な資源割り当てをもたらす。結果として、類似しているように聞こえることがあるインシデントは、性質が非常に異なることがあり、主観的判断に頼ることは、資源の過剰割り当てまたは過小割り当てをもたらすことがある。この課題は、緊急コールのカテゴリー分けおよび資源割り当てを最適化するための、より洗練された、データ駆動型の解決策の必要性を浮き彫りにする。
【００１０】
本発明の実施形態は、コールのカテゴリー分けの精度を高めるために、言語処理アルゴリズムなどの自動化および高度な技術を導入することによって、これらの課題に対処しようとするものである。主観的な評価から離れ、データ駆動型の洞察を組み込むことによって、このシステムは、各緊急コールに最も適切な資源が割り当てられることを確実にし、緊急サービスの全体的な効率および有効性を改善し、最終的には公共の安全を高めることを目的とする。緊急事象の深刻さをカテゴリー分けすることに適用される場合、本発明の実施形態は、緊急サービスのコールの扱いを最適化し、口頭の手がかりから深刻さを主観的に識別しなければならないコール・オペレーターに対する精神的圧力を軽減する、より効率的なカテゴリー分けを提供する。
（【００１１】以降は省略されています）

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