統計的手法による局所的対話モデルと談話セグメンテーションへの応用

概要

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音声対話システムはまず話し言葉を認識・理解しなければならなく, その実現には様々な問題を解決する必要がある.これらの問題のいくつかを解決するためには発話間の情報(文脈)が要求される.文脈解析は, プラン認識に基づく談話モデルを中心として研究が行われてきた.しかし, プラン認識では談話知識を人手で作成しなければならず, 拡張性に乏しいという欠点がある.また, 手がかり語・句や韻律情報を用いた談話モデルが提案されているが, これらの情報は頻繁に現れるわけではないので談話知識として十分でない.むしろ定常的に現れる表層情報を使うほうが談話解析には効果的であると期待される.本論文では, 局所的対話モデルについて述べ, そのモデルに必要となる談話知識を自動的に獲得する手法について述べる.我々の対話モデルは談話知識として文末表現を用いている.日本語音声対話の場合, 文末表現は安定して出現する, 自動獲得できるという利点がある.談話知識は文末表現辞書と文末表現バイグラムとから構成され, 注釈付きコーパスから自動的に獲得される.また, 本モデルの有効性を検証するために行った, 談話セグメンテーション実験の結果についても述べる.
一般社団法人情報処理学会の論文
1998-09-15

統計的手法による局所的対話モデルと談話セグメンテーションへの応用

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