著者

大元 聡 林 暁紅 永井 秀利 中村 貞吾 野村 浩郷

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.53, pp.47-52, 2006-05-19

被引用文献数

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パソコン技術サポートを行うメールコールセンターの自動化に関して、本研究では、既存の質問応答メールデータをカテゴリ化することによる質問応答データベースを構築し、さらにカテゴリごとにカテゴリ回答文を作成し、未知の問い合わせメールが文書ベクトルを用いて類似度を計算する質問カテゴリ判定システムによって属するカテゴリに判定され、そのカテゴリのカテゴリ回答文を用いて回答を作成し、作成した回答を最終査読者に提示する手法とシステムを提案する。提案手法の有効性を確認するため、実際のシステムを作成して実験を行った結果、145個の質問カテゴリを用いて、86%の割合で正解の質問カテゴリを上位3位以内に推定した。このシステムは、メールコールセンターで実務に供用できる状態にある。キーワード メールコールセンター 質問応答データベース 文書 ベクトル 類似度判定The present paper discusses a support system at a mail call center.The mail call center receives inquiries from computer user by e-mails.Then the mail call center replies to them within 24hours.In order to cope with such a hard task,we propose system that can perform almost all automatic processing except the final check by a human befbre sending off the reply to the user.First,we develop a Q&A database by using the reviewed Q&A mails,We categorize these Q&A data depending on their contents.Every category has its own angwer respectively.Second,we apply the document vector method so that the system calculates the similarity between the new inquiry and the question categories in the Q&A database.From the answers attached to the found question categories,it generates the candidate new answers that might be adequate to the question,Finally, they are transferred to the reviewer in order to select the most adequate one.According to our examination,by using145 question categories,we obtamed86% precision about determning the right question category.The system is ready to use at a mail call center Keyword mail-call center,Q&A database,document vector.similarity evaluation