複数トピック分類の信頼度に基づくドメイン外発話の検出(システム・信頼度)(第5回音声言語シンポジウム)
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概要
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音声言語システムにおいては,バックエンドシステムが受理できない発話(ドメイン外発話)への対処が問題となる.本稿では,このようなドメイン外発話の検出法の枠組みを新たに提案する.本手法は,複数トピックの分類の信頼度を用いて,ドメイン内検証モデルをGPD (Generalized Probabilistic Descent)により学習する。この学習は,ドメイン内データの削除補間に基づいて行うため,ドメイン外の実データを必要とせず,移植性が高い.トピック分類手法として3つの手法(単語N-gram,LSA,SVM)を比較した結果, SVMが最も高い識別能力を得た.ドメイン外検出タスクにおいて,提案手法は,トピック分類結果の単純な組合せによるベースライン法と比較して,6.5ポイントも検出誤り率を改善した.さらに,実際のドメイン外データを用いて学習したシステムと比較しても,ドメイン外データを使用しない提案手法によりほぼ同等の性能が得られることがわかった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-12-18
著者
-
松井 知子
統計数理研究所
-
河原 達也
京都大学 情報学研究科
-
中村 哲
ATR 音声言語コミュニケーション研究所
-
中村 哲
独立行政法人情報通信研究機構|株式会社国際電気通信基礎技術研究所
-
Lane Ian
京都大学情報学研究科
-
イアン レーン
京都大学情報学研究科知能情報学専攻:atr音声言語コミュニケーション研究所
-
レーン イアン
京都大学情報学研究科知能情報学専攻:atr音声言語コミュニケーション研究所
-
レーン イアン
京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻
-
松井 知子
統計数理研
-
河原 達也
京都大学 学術情報メディアセンター
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