音声認識技術で貴社をサポート
eVOICE

展示会（2017年11月）

対話の文書（音声認識などでテキスト化した文書など）から、自動的に要約した文書を出力するシステムです。
コールセンターで利用する場合、オペレータは自動出力された要約文を確認することで、応対履歴の作成などの通話後の作業を短縮できます。
要約する前提条件として事前に重要語の登録が必要です。
また、人手で確認した対話文と要約文をチューニング作業し、学習データベースを作成することで、お客様の利用用途に近づけていくことが可能です。
eVOICE独自の対話要約アルゴリズムを特許化しています。
特許第6513869号、特許第6517419号 「対話要約生成方法」

• 通話終了後の報告書作成の負荷を下げたい。
• 通話内容の重要点だけをチェックしたい。

• CPUへ負荷を掛けない、使用するメモリ容量を抑えたシステムです。
• 要約する対話があれば、連携する音声認識システムなどを限定していません。
• 電話応対（対話）における要約アルゴリズムの独自機能を搭載しました。
• 要約アルゴリズムを下記に示します。
  ①自然言語処理（Natural Language Processing）を使用。
  ②各解析処理は、「形態素解析」「構文解析」「係受・対象関係解析」 などで構成し、解析結果により要約処理単位に分離。
  ③自然言語処理の 「句読点解析」 の結果から、読点「、」は無視、句点「。」の位置で改行し、文章の区切り位置を取得。
  ④丁寧語の解除し、会話体を文章体（体言止）に置換。不要語、挨拶、復唱などの同一内容削除。重要語定義による重み付けで重要文の抽出。
  ⑤自然言語処理の 「係受・対象関係解析」 にて、応対の受け答え結果を解析。解析した結果から結論を示す語彙（確認、希望、など）を選択。
  ⑥学習データベースによる規則的な文章置換。
  学習データベースとは、認識結果と要約結果から規則変換のデータベース（基本となる要約規則）を作成。
• 要約→修正→学習を繰り返す事で、要約データベースが更新され、要約結果がお客様のニーズに合ったもの近づいていきます。

• 認識結果例 (入力データ)
  OP, 毎度ありがとうございます通販担当高橋でございます
  CS, 伊藤と申しますが領収書をお願いしたいのですが
  OP, はいかしこまりました
  CS, えーと５月１０日にＡＢＣ酒造で注文したもので
  OP, はい５月１０日ご注文のコーヒーカップセット３万円でよろしいでしょうか
  CS, あっはいはい
  OP, はいかしこまりました領収書のお名前はこちらにご登録がございますＡＢＣ酒造株式会社様でよろしいでしょうか
  CS, はい
  OP, 但し書きはお品代でよろしかったでしょうか
  CS, はいそれでお願いします
  OP, はいかしこまりましたそれではお作りいたしまして郵送でお送りしますのでニ三日お待ちいただけますでしょうか
  CS, はい大丈夫です
  OP, その他はよろしかったでしょうか
  CS, はい特に他はないですよありがとう
  OP, はいかしこまりましたそれでは失礼いたします
• 要約結果例 (出力データ)
  伊藤様が領収書を希望。5月10日注文のコーヒーカップセット3万円を確認。領収書の宛名はABC酒造株式会社を確認。但し書きは品代を確認。作成し郵送するのでニ三日待つ事を了承

• ※ソフトウェアパッケージでのご提供になりますが、お客様の要望に従った
  　カスタマイズも承ります。