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J-GLOBAL ID：201402248522205935   整理番号：14A0227459

Twitterを用いた非タスク指向型対話システムのための発話候補文獲得

Candidate Utterance Acquisition Method for Non-task-oriented Dialogue Systems from Twitter

著者 (3件)： 稲葉通将 (広島市立大学) ,  神園彩香 (株式会社リョービシステムサービス) ,  高橋健一 (広島市立大学)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 29  号： 1  ページ： 21-31 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  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： 著者らは以前に人間と自然な対話が可能な非タスク指向型対話システムの実現を目指し,複数の発話候補から状況に応じた適切な発話を選択する統計的応答手法を提案した。本論文では,入力された任意の話題語に関する発話候補文を獲得するために,容易に大量のデータが入手できるTwitterからの発話自動生成手法を提案した。本手法では,1)Twitterからの入力された話題語を含む文の抽出,2)ルールに基づくフィルタリング,3)文中の単語の重要度(点数)に基づく文の点数付け,4)閾値以上の点数の文のヒューリスティックに基づく語尾変形という手順で発話として使用できる文を出力する。3)では人手で判定を行った複数の正解発話と不正解発話を教師データとし,その単語が正解発話の総単語数に占める割合と不正解発話の総単語数に占める割合の比から助詞以外の単語wの点数x_wを求める。また,助詞の点数は教師データにおける3-gramの出現回数を用いて計算し,単語の点数が点数の上限αより小さい場合はそのままx_wを,α以上ならばαを掛け合わせて文の点数付けを行う。評価実験を行ったところ4)による誤りを不正解とすると正解率95.8%,正解とすると96.4%と本手法の有効性が確かめられた。

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *対話処理 ,  *統計解析 ,  Web【情報システム】 ,  発話 ,  用語 ,  会話 ,  単語 ,  度 ,  *発見的方法 ,  評価試験 ,  比率 ,  等級づけ
準シソーラス用語： ツイッター ,  *ヒューリスティクス ,  ランキング ,  語尾 ,  *自然言語生成 ,  重要度 ,  正解率 ,  話題 ,  話題語

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (25件)：

• [Chang 11] Chang, C.-C. and Lin, C.-J.: LIBSVM: a library for support vector machines, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), Vol. 2, No. 3, p. 27 (2011)
• [Goldstein 00] Goldstein, J., Mittal, V., Carbonell, J., and Kantrowitz, M.: Multi-document summarization by sentence extraction, in Proceedings of the 2000 NAACL-ANLP Workshop on Automatic summarization-Volume 4, pp. 40-48 (2000)
• [Hu 07] Hu, M., Sun, A., and Lim, E.-P.: Comments-oriented blog summarization by sentence extraction, in Proceedings of the sixteenth ACM conference on Conference on information and knowledge management, pp. 901-904 (2007)
• [Huang 07] Huang, J., Zhou, M., and Yang, D.: Extracting chatbot knowledge from online discussion forums, in Proceedings of IJCAI, pp. 423-428 (2007)
• [Jurafsky 97] Jurafsky, D., Shriberg, E., and Biasca, D.: Switchboard SWBD-DAMSL shallow-discourse-function annotation coders manual, Draft 13, University of Colorado, Boulder Institute of Cognitive Science Technical Report, pp. 97-102 (1997)

タイトルに関連する用語 (6件)： Twitter ,  タスク ,  対話システム ,  発話 ,  文 ,  獲得