高精度な音声入力質問応答のための疑問表現補完(音声質問応答,<特集>インタラクションの理解とデザイン)

概要

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音声入力を備えた質問応答検索システムでの誤認識に対するロバスト性向上のために,質問応答検索で重要となる疑問表現を補完する手法を提案する.我々がこれまで開発を行ってきた質問応答型マルチモーダルヘルプシステムに適用し,本手法の有効性を検証する.このシステムでは,ユーザの質問内容を理解し,ユーザが必要としている情報に対して的確に回答する質問応答技術を備えている.また,マルチモーダルコンテンツ検索技術を備え,映像・音声・取扱説明文などで構成される表現力豊かな回答を行うこともできる.これら2つの技術を融合することにより,より分かりやすい情報提供を実現している.たとえば,数量などを尋ねるFactoid型の質問が入力されると,取扱説明書から質問応答検索により適切な回答が検索される.これに対し,方法などを尋ねるHow型の質問が入力されると,あらかじめ蓄積されたビデオデータベースから適切な説明ビデオを検索して表示することができる.しかし,最初のプロトタイプシステムでは音声認識誤りの影響により,検索処理がうまくいかず,適切な回答ができない場合があった.たとえば,具体的な時間や量をきくFactoid型の質問は,音声認識誤りによって疑問表現の情報が失われて,Factoid型の質問だと認識できなくなる.そこで我々は,音声認識誤りに対するロバスト性向上を目的とし,回答タイプが正しく判定されるように,音声認識結果を補完して検索する手法を開発した.本手法では,あらかじめ用意した疑問表現で音声認識結果を補完する.取扱説明書と音声認識結果との共起関係により候補を絞り込み,音声認識結果の発音の類似度を計算することにより補完する疑問表現を選択する.この手法によりFactoid型質問において平均逆数順位精度(MRR)が0.429から0.597に向上した.
社団法人情報処理学会の論文
2007-12-15

高精度な音声入力質問応答のための疑問表現補完(音声質問応答,<特集>インタラクションの理解とデザイン)

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