対話型エージェントのための漸次的PDFA学習
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概要
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対話システムを構成する対話モデルとして有限状態機械を利用する場合, 種々の応用ドメインに適用するためには, 事例からの学習技術が利用できる.これには状態マージング手法を用いたサイクリックな確率有限状態オートマトンの学習アルゴリズムが利用可能である.これらのアルゴリズムでは学習データが増えた時に最初から学習をやり直す必要があるが, 事例が少ない状態から断続的に対話モデルを構築する場合のように, 事例の増加に伴ってその都度学習することが必要となる場合にそのコストが大きくなる.我々は, マージング情報をキャッシュすることにより, 結果を変えることなく学習データが増えた時の再計算コストを減らす手法を提案し, マージングの判定回数と学習モデルとを評価した.観光案内に関する合計約150対話からの対話モデルの学習結果の比較により, 再計算の必要な箇所を全て再計算する方式ではほとんど効果がなかったものの, マージング情報の更新箇所だけキャッシュする方式を用いることで, パープレキシティをほとんど変えることなくマージング判定の比較回数を合計13%〜24%削減した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-11-08
著者
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