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J-GLOBAL ID:202102252704918961   整理番号:21A0630151

マルチタスク学習に基づいた複数フロアの対話構造の自動解析

著者 (8件): ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
資料名:
巻: 91st  ページ: 110-115  発行年: 2021年02月20日 
JST資料番号: L1425A  ISSN: 0918-5682  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)
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複数の対話フロアが互いに作用しつつ同時に存在する場合を複数フロアの対話と呼ぶ.複数フロアの対話では,共通の目的を志向した対話が,複数の対話参加者の関与により,複数の異なるフロアにまたがって実行される.複数フロアの対話における構造を理解・認識するモデルを構築することは,複数の人間と協働して実世界の問題を解決する対話ロボットを実用化するうえで重要であると考えられる.複数フロアの対話構造解析は,前件,トランザクション,関係タイプの識別という3つの相互に関連するタスクを解決する問題である.本研究では,複数フロアの対話の対話構造を自動解析するために,マルチタスク学習を適用した注意機構を備えたニューラル対話構造解析モデルを提案した.評価実験の結果,マルチタスク学習を用いた提案モデルは,個別のタスク毎に学習したモデルと比較して,対話構造の全体的な解析性能が改善することが確認できた.(著者抄録)
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分類 (1件):
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人工知能 
引用文献 (7件):
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