AdaBoost を用いたシステムへの問い合わせと雑談の判別  [in Japanese] System Request Discrimination Based on AdaBoost  [in Japanese]

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音声をインターフェイスとして用いる際,認識結果中の単純なキーワードを基にシステムへの要求を推定することには問題がある.これだけでは,キーワードを例に使い方を説明するような発話でも動作してしまったり,関係のない雑談からキーワードがわき出しただけでも動作してしまう.一方で,固定されたネットワーク文法から要求を推定することにも問題がある.柔軟な表現による要求が困難になり,システムに慣れないと思い通りに操作することができなくなる.本研究では,AdaBoostを用いて,音声認識による言語情報からシステムへの要求か否かの判別を行う.認識誤りを考慮してConfusion Networkを構築し,深い認識仮説まで用いて判別を行う.単語正解精度42.1%のタスクにおいて,システム要求判別の適合率93.8%,再現率93.8%を実現した.

It is difficult to discriminate a request to a system from a chat based on only simple keywords, because keywords are sometime included in utterances of explaining an usage of a system, or appear by misrecognition in chats. On another front, it has troubles to use network grammar, bacause it makes the usage difficult for people unaccustomed to a system due to fixed expressions of system request. In this paper, we propose a discrimination method based on AdaBoost using linguistic information obtained from speech recognition. To solve a problem of misrecognition, a confution network is employed. The confusion network permits deep hypothesises of speech recognition. The experimental results showed that 95.7% of precision and 89.8% of recall on a task which is recognized with 42.1% of word accuracy.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 106(443), 19-24, 2006-12-14

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  12

Cited by:  2

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110006163024
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013221
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    8608877
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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