決定木に基づく対話行為のタグ付け支援

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  • ケッテイギ ニ モトヅク タイワ コウイ ノ タグ ヅケ シエン
  • Support for dialog act annotation using a decision tree

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type:Article

本論文では、対話行為が付与された対話コーパスの構築を目的とし、対話行為のタグ付け作業を支援するツールについて述べる。このツールは、まず、対話を発話単位に自動的に分割する。さらに、作業者が発話単位を容易に変更できるインターフェースを提供する。次に、対話行為を推定する決定木を学習し、これを用いて発話に付与するべき対話行為の候補と信頼度のリストを提示する。実験の結果、決定木による対話行為推定の正解率は74.6%であった。最後に、対話行為を付与する発話に対して、その類似発話と過去のタグ付け事例を提示する。実験により、全体の81.7%の発話に対して対話行為タグ付けの参考となる適切な類似例文を提示できることがわかった。 : This paper describes the tool to annotate a dialog corpus with dialog act tags. First, the tool divides a dialog into utterance units. It also provides a user interface to change boundaries of utterance units easily. Next, it provides a list of dialog act candidates with their reliability score for each utterance based on a decision tree trained from a corpus. The accuracy of dialog acts estimated by the trained decision tree is 74.6%. Finally, it indicates examples of tagging, i.e. similar utterances and their previously annotated dialog acts, for each utterance. Experimental results shows that examples presented by the tool are appropriate for 81.7% of utterances.

identifier:0919-6072

identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/3982

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