情報量に基づく帰納的学習による音声対話処理手法の性能評価
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概要
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我々は,実対話例から帰納的に学習する音声対話処理手法を提案する.従来の帰納的学習の共通部分と差異部分を拡張することで,効率的な学習を実現する.学習能力の向上は字面上に現れない共通を認識できることと考え,情報量,共起頻度,相互情報量に基づいて共通部分の定義を行う.音声対話には,間投詞,各人の表現の癖,雑音,音声認織の誤りが含まれる.このような表現が含まれる入力から,システムは発話者の意図を汲み取り,応答する必要がある.共通部分は表層的に多く出現する部分であり,差異部分は特徴ある部分と考えた場合,情報量の低い部分を共通部分,情報量の高い部分を差異部分と置き換えることができる.本手法に基づくシステムを構築し,ATRコーパスを用いた評価実験を行い,その結果を述べる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-09-17
著者
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