機械翻訳を用いた対話における思い違いに関する分析(グループインタラクション支援, <特集>ユビキタス社会におけるコラボレーションサービス)
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概要
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東アジアを中心に, 機械翻訳を用いて議論をするコミュニティが増加している.しかし, 機械翻訳を用いた対話には誤訳ノイズが混入するため, ユーザ間の相互理解を構築することは難しい.我々は, 機械翻訳を介した対話で大量に発生する思い違いの問題に焦点を当て, 機械翻訳を介した対話の特徴と思い違いの関係について分析, 考察した.その結果, 思い違いが大量に発生する異国ユーザ間の返信メッセージは, 内容をとらえずメッセージの部分的なところでつながる傾向が強いことが分かった.そこで, これらの対話の特徴をふまえ, 誤訳による思い違いを機械的に検知する手法を提案した.提案手法では, 通常のスレッド(syntactic thread)と語彙的結束性に基づいたスレッド(semantic thread)の差異を計測し, この差異が大きければユーザ間の話題に関する思い違いが生じやすいと判断するものである.実際に対話データを用いて提案手法を検証したところ, 提案手法によって計測した思い違いと実際の思い違いの間には有意な正相関が観測され, 手法の有効性が示された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-01-15
著者
-
石田 亨
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻
-
山下 直美
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
平田 圭二
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
山下 直美
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション基礎科学研究所
-
石田 亨
京都大学大学院情報学研究科
-
平田 圭二
日本電信電話(株)nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
石田 亨
京都大学大学院 情報学研究科
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