論文の概要: Towards Automatic building of Human-Machine Conversational System to
support Maintenance Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06517v1
- Date: Wed, 13 May 2020 18:39:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 13:25:31.298019
- Title: Towards Automatic building of Human-Machine Conversational System to
support Maintenance Processes
- Title（参考訳）: 保守プロセス支援のためのヒューマンマシン対話システムの構築に向けて
- Authors: Elena Coli, Nicola Melluso, Gualtiero Fantoni and Daniele Mazzei
- Abstract要約: 本研究の目的は,産業環境下での対話が可能な人間と機械の対話システム構築のための方法論を設計することである。
維持マニュアルで見つかると思われるエンティティを含む初期分類法は、BOBST SAによって提供されるマニュアルの関連文を特定するために使用される。
最終結果は、実体とその関係を表す分類ネットワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.333582981327498
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Companies are dealing with many cognitive changes with the introduction of
the Industry 4.0 paradigm. In this constantly changing environment, knowledge
management is a key factor. Dialog systems, being able to hold a conversation
with humans, could support the knowledge management in business environment.
Although, these systems are currently hand-coded and need the intervention of a
human being in writing all the possible questions and answers, and then
planning the interactions. This process, besides being time-consuming, is not
scalable. Conversely, a dialog system, also referred to as chatbot, can be
built from scratch by simply extracting rules from technical documentation. So,
the goal of this research is designing a methodology for automatic building of
human-machine conversational system, able to interact in an industrial
environment. An initial taxonomy, containing entities expected to be found in
maintenance manuals, is used to identify the relevant sentences of a manual
provided by the company BOBST SA and applying text mining techniques, it is
automatically expanded. The final result is a taxonomy network representing the
entities and their relation, that will be used in future works for managing the
interactions of a maintenance chatbot.
- Abstract（参考訳）: 企業は産業4.0パラダイムの導入で多くの認知的変化に対処している。
この絶えず変化する環境では、知識管理が重要な要素です。
対話システムは、人間と会話できるので、ビジネス環境における知識管理を支援することができる。
しかし、現在これらのシステムは手書きで書かれており、人間があらゆる可能な質問や回答を書いて、対話を計画する必要がある。
このプロセスは時間を要するだけでなく、スケーラブルではありません。
逆に、技術ドキュメントからルールを抽出するだけで、スクラッチからダイアログシステム(チャットボットとも呼ばれる)を構築することができる。
そこで本研究の目的は,産業環境下での対話が可能な人間機械対話システムの自動構築手法を設計することである。
メンテナンスマニュアルに見いだされるエンティティを含む初期分類法を、BOBST SAによって提供されるマニュアルの関連文を特定し、テキストマイニング技術を適用し、自動的に拡張する。
最終的な結果は、エンティティとその関係を表す分類ネットワークであり、将来の作業でメンテナンスチャットボットのインタラクションを管理するために使用される。
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