データベース検索タスクにおける対話文脈を利用した音声言語理解

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タイトル別名
  • データベース ケンサク タスク ニ オケル タイワ ブンミャク オ リヨウ シタ オンセイ ゲンゴ リカイ
  • Spoken Language Understanding Using Dialogue Context in Database Search Task
  • 音声言語

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抄録

データベース検索タスクにおける音声対話システムにおいて，音声認識誤りの棄却や解釈の曖昧性の解消のために対話文脈的な制約を取り入れる手法について述べる．まず，データベース検索タスクの対話は「検索条件の指定」と「情報の提示要求」の遷移からなるとモデル化する．さらに，検索条件をその入力の順序に従って木構造状に管理する．これらのモデルに基づく特徴を決定木としてまとめ，言語理解部に利用する．提案手法をレストランデータベース検索システムとして実装し，20 名の被験者による評価実験を行った．実験の結果，提案手法に基づく対話文脈的な特徴を加えることで，19.8%の意味理解誤り削減が得られた．さらに，ホテルデータベースを用いて同様の実験を行い，提案手法により得られた制約が対象データベースに依存せず適用できることを確認した．

We describe how to introduce contextual information in spoken dialogue systems for the database search task. In this paper, we model dialogues in the database search task as consisting of two modes: “specifying retrieval conditions” and “requesting detailed information about specific entries”. Furthermore, we manage retrieval conditions as a tree structure considering their order. Based on those models, we introduce decision tree learning using features reflecting situations in the task as well as those derived from current utterances. By using the output of the decision tree, the system can appropriately select words from a speech recognition result even when it contains some errors. The experimental result with restaurant database showed that our method identified users’ intentions 19.8% better than that without the contextual information. Moreover, the experiment with hotel database showed that obtained constraints could be applied to another domain without any more training.

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