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J-GLOBAL ID：201902283452783556   整理番号：19A2171876

因果関係と事態分散表現を用いた雑談対話応答のリランキングにおける傾向分析

著者 (5件)： 田中翔平 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (JST-さきがけ) ,  須藤克仁 (奈良先端科学技術大学院大) ,  中村哲 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： NL-241  ページ： Vol.2019-NL-241,No.12,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2019年08月22日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,対話履歴に対し一貫した多様な応答を選択する手法を提案する.提案手法では対話履歴に対する一貫性を保つため,対話モデルより生成された応答候補を,対話履歴と応答候補の間に存在する因果関係(ストレスが溜まる→発散する,など)を用いてリランキングする.この際,因果関係の認定には統計的に獲得された因果関係ペアを用いるが,対話中に存在する全ての因果関係を被覆するような辞書を用意することは難しい.そこで,Role Factored Tensor Modelを用いて事態を分散表現に変換することで,因果関係知識のカバレージを向上させ,因果関係知識と対話中の因果関係の頑強なマッチングを実現した.自動評価,人手評価の結果,提案手法は応答の一貫性や対話継続性を向上させることが確認できた.一方で,事態の過汎化に由来する応答の自然性低下が見られる場合もあった.これらの問題についても例示し,解決の方向性について論じる.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *対話処理 ,  モデル ,  因果律 ,  表現 ,  *自然言語処理 ,  順序 ,  一貫性 ,  マッチング ,  問題解決 ,  因子分析 ,  テンソル ,  コーパス ,  実証実験 ,  事例研究 ,  構文分析 ,  電子辞書 ,  傾向解析 ,  *分散表現
準シソーラス用語： Wikipedia ,  *ニューラル対話モデル ,  リランキング ,  因果関係 ,  役割因子テンソルモデル

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (33件)：

• Bahdanau, D., Cho, K. and Bengio, Y.: Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR) (2015).
• Bogdanova, D. and Foster, J.: This is how we do it: Answer Reranking for Open-Domain How Questions with Paragraph Vectors and Minimal Feature Engineering, Proceedings of the 15th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT), pp. 1290-1295 (2016).
• Cho, K., Merrienboer, B. v., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H. and Bengio, Y.: Learning Phrase Representations Using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation, Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (2014).
• Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K. and Bengio, Y.: Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling, Proceedings of the 28th Conference Neural Information Processing Systems, Deep Learning and Representation Learning Workshop (NIPS) (2014).
• Doddington, G.: Automatic Evaluation of Machine Translation Quality Using N-gram Co-occurrence Statistics, Proceedings of the 2nd International Conference on Human Language Technology Research (HLT), pp. 138-145 (2002).

タイトルに関連する用語 (6件)： 因果関係 ,  分散表現 ,  雑談 ,  対話 ,  応答 ,  リランキング