ニューラルネットワークを用いた多人数対話での対話の繋がり抽出(翻訳,対話)
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概要
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チャットなどの多人数対話では,様々な話題が同時に平行しているため,各発話間の繋がりを見るけることは容易ではない.多人数対話のリンク構造を複雑にしている要因の一つとして,その発話が誰に対して発せられたものか分からないということが挙げられる.しかし,これまでの研究では,発話相手の情報を利用しているものは少ない.そこで,本稿では対話の繋がりに影響する要素として,文章の関連性,発話相手の推定と相手指定の有無,話者人数,発話間の距離,前10発話での発話率の5つの情報を用いて,ニューラルネットワークで繋がりを学習させるシステムを作成した.その結果,Closedデータで79.3%,Openデータで74.9%の精度を得た.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-05-19
著者
-
但馬 康宏
東京農工大学共生科学技術研究院先端情報科学部門
-
小谷 善行
東京農工大学共生科学技術研究院先端情報科学部門
-
中村 純平
東京農工大学情報コミュニケーション工学科
-
小谷 善行
東京農工大学大学院工学府
-
但馬 康宏
東京農工大学大学院工学府
-
小谷 善行
東京農工大
-
中村 純平
東京農工大学 工学府 電子情報工学専攻
-
但馬 康宏
東京農工大学 工学部 情報工学科
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