音声対話システムにおけるメタトピックの予測と応答合成
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概要
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いくつかの連続的な会話を通して見ると話題には下記の2つがあることがわかる。(1) "ところで"とか"さて"という言葉で分割されるか、ポーズが長く話題が前のものと全く変わってしまう単位である、話題の最高階層を意味するスーパートピック。(2) このスーパートピック内で"結論"まで到達させるべき過程としてのいくつかの会話片であるメタトピック。自然対話では話者が突然緊急事態に遭遇したり、相互の意見の対立がない限りは、両話者は1つのスーパートピックに関して、一つの"結論"を構成するために協調し、その"結論"が完成された時点で次のスーパートピックに論理的に移行し、新たな"結論"を得るための協調作業が始まる。音声対話システムにおいて、現文章から次文章への状態遷移表を使って、スーパートピックを形成する過程であるメタトピックの予測を可能にし、言語モデルの貧弱さを補うべく従来音韻認識主体で考えられていた音声認識の誤認識部を補完し総体的に音声認識率上昇に寄与するアルゴリズムを提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-01-21
著者
-
堀内 靖雄
千葉大学 工学部
-
岡田 一秀
トヨタ自動車(株)東富士研究所
-
市川 熹
千葉大学 工学部 情報工学科
-
市川 熹
千葉大学 工学部
-
堀内 靖雄
千葉大学 大学院自然科学研究科
-
岡田 一秀
千葉大学 自然科学研究科知能情報科学専攻
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