文献

J-GLOBAL ID：202102221641561589   整理番号：21A2598386

ニューラルネットワークを使った音声対話制御とその展望

Future directions of dialogue management based on deep neural networks

著者 (1件)： 吉野幸一郎 (理研 GRP)
資料名： 日本音響学会研究発表会講演論文集(CD-ROM)  (日本音響学会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2021  号： 秋季  ページ： ROMBUNNO.3-3-12  発行年： 2021年08月24日 
JST資料番号： G0381C  ISSN： 1880-7658  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・統計的音声対話制御の基礎について解説,タスク対話の目標はユーザの意図する情報をできるだけ短い対話ターン数で提供すること,対話状態推定(DST)と行動決定の問題を考察。
・対話状態推定の問題は再起型ニューラルネットワークを用いて記述可能,強化学習を用いた行動方策学習もQ-networkなどの関数近似によりニューラルネットワークが適用可能。
・中間状態である対話状態の推定はアノテーションが必要,end-to-endのネットワーク構成による結合を試行,音響特徴や顔画像特徴などは対話制御ネットワークに直接入力。
・行動クラスを出力するだけでなく,行動クラスに従った言語生成の研究も実施,行動決定だけでなく,決定された行動に適切に従う応答発話生成のタスクとの同時最適化も実施。

シソーラス用語： 会話 ,  機械学習 ,  *対話処理 ,  制御 ,  *ニューラルネットワーク ,  音声認識 ,  計算機利用システム ,  音声処理 ,  音声対話システム
準シソーラス用語： 音声対話 ,  対話制御

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

引用文献 (6件)：

• 吉野幸一郎. ニューラルネットワークによる音声対話制御. 日本音響学会誌, Vol. 77, No. 8, 2021.
• Steve Young et al. The hidden information state model: A practical framework for pomdp-based spoken dialogue management. Computer Speech & Language, Vol. 24, No. 2, pp. 150-174, 2010.
• Tiancheng Zhao et al. Towards end-to-end learning for dialog state tracking and management using deep reinforcement learning. In Proc. SIGDIAL, pp. 1-10, 2016.
• Tung The Nguyen et al. Hierarchical tensor fusion network for deception handling negotiation dialog model. In Proc. ConvAI WS, 2019.
• Tiancheng Zhao et al. Unsupervised discrete sentence representation learning for interpretable neural dialog generation. In Proc. ACL, pp. 1098-1107, 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  音声 ,  対話制御 ,  展望