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J-GLOBAL ID：201302237939724880   整理番号：13A1735350

自然な発話により操作可能なカーナビゲーションシステムの開発

著者 (3件)： 藤本拓 (NTTドコモ R&Dセ) ,  原隆浩 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  西尾章治郎 (大阪大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J96-D  号： 11  ページ： 2815-2824  発行年： 2013年11月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： NTTドコモは,ユーザの自然な発話によりカーナビの操作が可能なサービス「ドコモドライブネット(DDN)」の提供を開始した。DDNが備える意図解釈機能は,ユーザの話し言葉に近い自然な発話の意図を理解し,ユーザの発話がカーナビのどの処理を実行することを意図してなされたものか,判定を行う機能である。意図解釈機能による判定は,あらかじめ収集した多数の発話文例と地名の辞書を元に,機械学習により構築した判定モデルを利用する。高精度な判定モデルを構築するためには,発話文から機械学習のための適切な特徴ベクトルを生成する必要がある。意図解釈機能の開発では,発話文から抽出される様々な言語的特徴を組み合わせ,実験的に高精度な判定が可能なモデルを探索した。本論文では,判定モデルを生成する過程を示し,実験環境において92%,実サービス環境において97%以上の精度で,ユーザの発話を正しく判定可能であることを示す。更に,実際のサービスログの分析を行った結果得られた知見,及び明らかとなったサービスの課題と解決方法について示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *カーナビゲーション ,  *操作 ,  話し言葉 ,  *発話 ,  分類 ,  サポートベクトルマシン ,  機械学習 ,  モデル ,  ベクトル ,  特徴抽出 ,  *音声操作 ,  意思決定モデル ,  特徴ベクトル ,  *航法
準シソーラス用語： 文書分類

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  電装品  (QG03070C)

引用文献 (25件)：

• A.L. Berger, S.D. Pietra, and V.J.D. Petra, "A maximum entropy approach to natural language," Proc. Computational Linguistics, vol.22, no.1, pp.39-71, 1996.
• F. Sebastiani, "Machine learning in automated text categorization," ACM Comput. Surv., vol.34, no.1, pp.1-7, 2002.
• J. Lafferty, A. Mccallum, and F. Pereira, "Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data," Proc. 18th International Conference on Machine Learning, pp.282-289, 2001.
• K. Nigam, A.K. McCallum, S. Thrun, and T. Mitchell, "Text classification from labeled and unlabeled documents using EM," Mach. Learn., vol.39, no.2, pp.103-132, 2000.
• R.-E. Fan, K.-W. Chang, C.-J. Hsieh, X.-R. Wang, and C.-J. Lin, "LIBLINEAR: A library for large linear classification," J. Machine Learning Research 9, pp.1871-1874, 2008.

タイトルに関連する用語 (3件)： 発話 ,  カーナビゲーションシステム ,  開発