HMMによる非タスク指向型対話システムの性能の比較評価(言語理解のためのコーパスからの知識獲得)
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概要
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近年,人間と対話のできるコンピュータ(対話システム)は様々な分野で利用されている.このようなシステムの実現のためには,性能の定量的評価が不可欠である.チケット,切符の予約などを目的としたタスク指向型対話システムでは,客観的・定量的な評価法がある程度確立されているのに対し,非タスク指向型対話システムではアンケートなどの主観的な評価法が用いられているに過ぎない.本論文ではテキスト対話を取り上げ,非タスク指向型対話システムの客観的・定量的な評価法を提案する.本手法では,人間同士の対話は自然で理想的な対話であると仮定し,人間同士の対話に発話タグを自動的に付与し,付与したタグの系列を学習したHMMを作成する.自動タグ付与には2-gramを用いる.学習したHMMの出力確率の大小により,対話の自然さを評価する.実験の結果,自動タグ付与の正解率は71%,意味的に近いものを許容した場合で87%であった.また,HMMによって複数の非タスク指向型対話システムの性能を比較評価できることが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-09-28
著者
-
鳥海 不二夫
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
石井 健一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
磯村 直樹
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
石井 健一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科社会システム情報学専攻
-
石井 健一郎
名古屋大学 大学院情報科学研究科
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