対話コーパスに基づく階層化された発話意図の推定
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概要
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本論文では、機械学習に基づく発話意図推定の一手法を提案する。本研究では、対話システムにおいて意図推定の結果を直接的に利用することを目的に、階層化された発話意図を用いる。これは、話者の意図に関わる情報を、その詳細度に応じて体系化したものである。本手法では、多様なレベルの意図情報を正しく推定するために、機械学習により獲得した決定木を意図推定ルールとして使用する。発話意図が階層化されていることを考慮し、階層ごとに決定木を作成し、それらを動的な順序で適用する。名古屋大学CIAIR車内音声対話コーパスを用いて意図推定実験を実施した。2972発話から学習した決定木による発話意図推定の正解率は73.1%であり、本手法の有効性を確認した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-05-11
著者
-
松原 茂樹
名古屋大学情報連携基盤センター
-
河口 信夫
名古屋大学
-
稲垣 康善
豊橋技術科学大学
-
稲垣 康善
愛知県立大学情報科学部
-
松原 茂樹
名古屋大学:atr音声言語コミュニケーション研究所
-
山口 由紀子
名古屋大学情報連携基盤センター
-
入江 友紀
名古屋大学大学院情報科学研究科:(現)株式会社デンソー
-
河口 信夫
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
-
山口 由紀子
名古屋大学大型計算機センター
-
河口 信夫
名古屋大 大学院工学研究科
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