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J-GLOBAL ID：202002270159846625   整理番号：20A0860279

知識誘導ランダムフォレストを用いたユーザの繰り返し発話を考慮した応答義務推定【JST・京大機械翻訳】

Response Obligation Estimation That Considers Users’ Repetitive Utterances using Knowledge-Guided Random Forest

著者 (4件)： Funakoshi Kotaro (School of Informatics, Kyoto University,Kyoto,Japan) ,  Yamagami Ryota (School of Creative Science and Engineering, Waseda University,Tokyo,Japan) ,  Sugano Shigeki (School of Creative Science and Engineering, Waseda University,Tokyo,Japan) ,  Nakano Mikio (Honda Research Institute Japan Co., Ltd.,Saitama,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： Humanoids  ページ： 99-105  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声対話システムが入力音に反応しなければならないかどうかについて述べた。本論文では,そのユーザのシステムの無視として表示される応答結合推定(ROE)における偽負誤差に焦点を当てた。システムがそれらの音声を無視する後,ユーザが繰り返すと,反復入力が以前の入力に類似しているので,ROEは再び失敗する可能性がある。従って,ユーザの反復を考慮した改良ROE法を提案した。最初に,ROEと反復特徴の単純な連結が2つの他の統合アーキテクチャより良いことを示した。次に,人間のドメイン知識を組み込んだ修正ランダムフォレストアルゴリズムを提案した。この有効性を,ベースラインからの7.6点利得としてのシミュレーション反復により実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *発話 ,  有効性 ,  計算機アーキテクチャ ,  基準線 ,  ドメイン知識 ,  利得
準シソーラス用語： 音声対話システム ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 知識 ,  誘導 ,  ランダムフォレスト ,  発話 ,  応答 ,  義務 ,  推定