音声認識結果とコンセプトへの重みづけによるWFSTに基づく音声言語理解の高精度化(学生セッション I)
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概要
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Weighted Finite State Transducer (WFST)を用いた言語理解では,入力となる音声認識結果の単語列に対して,各単語に適切な重みを与えることで頑健な言語理解を実現する.しかし一般にその学習には大量のデータが必要であるため,新たなドメインで構築した音声対話システムにおいてWFSTを用いた言語理解は困難であった.そこで我々は,音声認識結果をフィラーや単語,コンセプトなどとして抽象化し,これらに対して音素数や音声認識の信頼度を利用した重みを割当てる方法を開発した.これにより,大量の学習データが用意できない状況でも頑健な言語理解部を容易に構築できる.評価実験では,発話の音声認識率に応じて重みを適切に設定することで,言語理解精度が向上することを確認した.この結果は,音声認識率やユーザなどの状況に合わせて重みづけを選択することで言語理解精度が向上する可能性を示した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-24
著者
-
中野 幹生
(株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン
-
駒谷 和範
京都大学大学院情報学研究科
-
船越 孝太郎
(株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン
-
辻野 広司
(株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン
-
尾形 哲也
京都大学大学院情報学研究科
-
奥乃 博
京都大学大学院情報学研究科
-
中野 幹生
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 幹生
Ntt基礎研究所
-
福林 雄一朗
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
福林 雄一朗
京都大学大学院情報学研究科
-
中野 幹生
日本電信電話(株)nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
奥乃 博
京都大学大学院
-
中野 幹生
(株)ホンダリサーチインスティチュートジャパン
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