会話によるニュース記事伝達のための発話意図分類とデータベースの構築 Utterance Intention Classification and Database Construction for Conversational News Delivery System

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抄録

<p>人同士の会話において,聞き手は反射的な短い応答で話者に明示的/暗示的に様々な意図を伝達することが多い.話者はこれらのフィードバックの意図を認識し,コミュニケーションをより効率的にするために発話計画を変更する.これらの機能は人ーシステム間の会話にも役立つことが期待されるが,実際にシステムと対面したときに同様のフィードバックを常に出すとは限らない.そこで,我々の設計したシステムに対する人間のフィードバック現象を調査した.まず,システムの動作に影響を与えるフィードバックの意図をユーザの関心の有無や理解状態,話者交代などの観点から分類した.次に,実システムを用いてユーザの短い応答を収集し,第三者の聞き取りによってその意図をラベル付けした.結果として,現状のシステムでは質問に関するフィードバックは多く得られるが,その他のフィードバックはあまり得られないことが分かった.</p>

<p>In a human-human conversation, a listener frequently conveys various intentions explicitly/implicitly to the speaker with reflexive short responses. The speaker recognizes the intentions of these feedbacks and changes the utterance plans to make the communication more smooth and efficient. These functions are expected to be useful for human-system conversation also, but when human face the system they do not always give the same feedback as they did with human. We investigated the feedback phenomena of human users against our system which is designed to transfer a massive amount of information like news articles by spoken dialogue. First, user's intentions of feedbacks that can affect the behavior of the system were classified from the viewpoint of roles in the progress of conversation: presence/absence of a user's interest, comprehension state, release/keep turn, and so on. Then, using our news delivery conversation system, we gathered user's short responses, and labeled the intention through listening test by the subjects. We also attempted automatic identification of those intentions. As a result, in the current system, it is found that there are many feedbacks to convey doubt and automatic identification of them is possible stably, but there are not so many other feedbacks.</p>

収録刊行物

  • 人工知能学会全国大会論文集

    人工知能学会全国大会論文集 JSAI2018(0), 3Pin123-3Pin123, 2018

    一般社団法人 人工知能学会

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