顔文字情報の半教師有り学習を利用した事例ベース対話システム(テキスト・談話,思考と言語一般)
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概要
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本論文では,顔文字情報の半教師有り学習を利用した事例ベース対話システムを提案する.従来の対話システムは,Dialogue Act(以下DA)などの注釈付きコーパスを用いた教師つき学習で応答能力の向上が図られてきた.しかし,注釈付きコーパスはその作成に大きなコストがかかる.本論文ではこの問題を解決するため,システムを利用する中で得られる少量の注釈付きコーパスを利用し,半教師あり学習を利用して応答能力向上を目指した.また,DAの代わりに顔文字を利用することで,利用者の負担を軽減した.我々のシステムでは,ユーザ発話に対して文の内容が近く,かつ,付加された顔文字情報が近い発話をデータベース中から探しだし,それに対する応答をシステム応答として返す.半教師あり学習では発話に付加された15種類の顔文字情報を利用し,顔文字情報が付加された発話と未付加の発話同士のコサイン類似度を比較し,一番近い文章の顔文字情報を未付加の発話の顔文字とした.今回の実験では,顔文字付加の適合率を交差検定による評価と,システムを利用したユーザによる主観評価を行った.1172発話による学習の後,4分割交差検定により,顔文字情報の付加は約39.1%の適合率を示した.また,学習事例数を増やすことにより適合率が上昇したことを確認した.主観評価では,ベースラインである単純な事例ベース対話システムより自然な発話を行ったとの回答が約57%の被験者から得られた.このことより,顔文字情報の付加が,事例利用対話システムの精度を向上させたと示された.
- 2012-06-16
著者
-
古宮 嘉那子
東京農工大学
-
小谷 善行
東京農工大学大学院工学府
-
小谷 善行
東京農工大
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古宮 嘉那子
東京農工大学工学研究院先端情報科学部門
-
小谷 善行
東京農工大学工学研究院
-
椎名 海順
東京農工大学大学院工学府
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