自然発話文における統計的な意図理解手法の検討

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概要

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近年、音声認識技術の進展に伴い、音声対話システムの研究が盛んに行われている。しかしながら、音声認識の誤認識や話し言葉特有の表現などが原因で、自然発話においてユーザの意図を正確に抽出することは難しく、十分な結果が得られていない。そこで我々は、自然発話の意味理解において、統計的な意図推定を用いた方法を提案する。これは、発話の大まかな意図というものを捉えて、それをもとに部分的な解析を行うことで発話の意味を理解する手法である。意図の推定規則はコーパスから学習して獲得するが、実際の音声認識結果や自然発話を含むコーパスを用いることで、頑健な意図理解が可能となる。本論文では、意図理解に、N-gramモデル、ベクトル空間モデル、Support Vector Machine(SVM)を利用し、意図推定精度における実験と評価を行った。
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-02-06

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