音声対話での利用を目的としたDeep Neural Networkによるユーザ発話のトピック分類方法の検討

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概要

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ユーザの自由な言い回しを許容する音声対話システムにおいて,ユーザ発話が属する話題を分類する技術 (トピック分類技術) は,基本技術の 1 つである.本研究では,近年注目されている Deep Neural Network (DNN) をトピック分類に適用し,有効性を評価した.NIST の TREC 質問応答トラックで使われた英語質問文データ (約 5,500 文) を学習データとし,入力質問文が 50 種類のトピックのうちいずれに属するかを分類するトピック分類器を構築した.分類精度の評価の結果,Dropout 法を用いて学習した DNN による分類正解率が 84.1%となり,従来手法で最高性能であった最大エントロピー法の 83.4%を上回った.
2014-05-15

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