発話を出力単位とするHMMによる対話に対する話題分割(対話)
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概要
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本研究において,比較的長い対話に対する話題分割を行う手法を提案する.隠れマルコフモデル(HMM)による話題分割は,これまでも盛んに研究されており,音声認識の分野で特に成果をあげている.しかし,一般的に対話を単語の列として取り扱うため,長さが数百語程度以上の対話の場合にその対話の発生確率が著しく低くなり,有効精度不足となる.本手法では,対話における発話をHMMの出力単位として話題分割を行う.対話における1発話ごとにベイズ推定によりあらかじめ話題のラベルを付けた後,そのラベル列を出力するHMMを構成することにより話題の切り替わりを特定する.ここで,HMMはすべての状態間の遷移を許したモデルとした.68名の被験者で対話実験を行い,62対話を作成し,本手法の有効性を検証した.この結果,1500単語程度の長さの対話にたいして良好な分割精度を出せたことを報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-07-17
著者
-
藤本 浩司
東京大学
-
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
-
北出 大蔵
トランス・コスモス株式会社
-
中野 未知子
トランス・コスモス株式会社
-
中林 智
株式会社金融エンジニアリング・グループ
-
北出 大蔵
トランスコスモス(株)
-
中野 未知子
トランスコスモス(株)
-
藤本 浩司
(株)NIWS-FEG
-
中林 智
テンソルコンサルティング(株)
-
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
-
北出 大蔵
トランスコスモス株式会社
-
藤本 浩司
東京農工大学大学院工学府
-
但馬 康宏
東京農工大学 工学部 情報工学科
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