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J-GLOBAL ID：201702259132165314   整理番号：17A0690445

知的対話アシスタントにおける雑談を目的としたユーザ発話の検出

著者 (2件)： 赤崎智 (東大) ,  鍜治伸裕 (ヤフー)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： SLP-116  ページ： Vol.2017-SLP-116,No.18,1-9 (WEB ONLY)  発行年： 2017年05月08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： ユーザとの対話により様々な仕事や雑談などを行う知的対話アシスタントが注目されている。知的対話アシスタントはタスク指向型対話システムと非タスク指向型対話システムが混ざった,多種多様なドメインでの対話が行われる全く新しい対話システムである。本稿ではそのような対話システムの実現のため,ユーザ発話が雑談を行おうとしているか否かを判定するという新しいタスクを提案する。我々は商用の知的対話アシスタントの一つであるYahoo!音声アシストのデータを対象に,n-gram等の基本的な特徴量に加え,多様なユーザ発話を扱うためにツイッターとウェブ検索エンジンのクエリを用いた外部特徴量を設計した。実験では2値分類器に上記の特徴量を与え,実際にユーザ発話が雑談であるか否かの判定を行った。結果,基本的な特徴量だけを使うとF値が86.21%だったものが,外部特徴量を加えることで87.53%まで改善できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *会話 ,  インデクシング【計算機】 ,  Web【情報システム】 ,  検索エンジン ,  情報 ,  サポートベクトルマシン ,  ニューラルネットワーク ,  発話 ,  実験 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： Nグラム ,  ツイッター ,  音声対話 ,  雑談 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  対話 ,  特徴量 ,  評価実験

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (40件)：

• Jason D. Williams and Steve Young. Partially observable markov decision processes for spoken dialog systems. Computer Speech & Language, Vol. 21, No. 2, pp. 393-422, 2007.
• Richard S. Wallace. The Anatomy of A.L.I.C.E., pp. 181-210. Springer, 2009.
• Daniel (Zhaohan) Guo, Gokhan Tur, Scott Wen tau Yih, and Geoffrey Zweig. Joint semantic utterance classification and slot filling with recursive neural networks. In Proceedings of IEEE SLT Workshop, 2014.
• Puyang Xu and Ruhi Sarikaya. Contextual domain classification in spoken language understanding systems using recurrent neural network. In Proceedings of ICASSP, pp. 136-140, 2014.
• Suman Ravuri and Andreas Stolcke. A comparative study of neural network models for lexical intent classification. In In Proceedings of ASRU, pp. 368-374, 2015.

タイトルに関連する用語 (3件)： 対話 ,  雑談 ,  発話