会話によるニュース記事伝達のための発話意図理解 Utterance Intention Understanding for News Articles Transfer by Conversation

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抄録

<p>我々はニュース記事のようなまとまった量の情報を音声対話によって効率的に伝達する会話システムの開発を行っている.ここで「効率的」とは,伝達対象となる記事の中から,ユーザーにとって不要な情報を除き,必要な情報だけを伝えることを意味する.このシステムにおいて,高い情報伝達効率(EoIT; Efficiency of Information Transfer)を実現するにはユーザーからのフィードバックが必要不可欠である.そこで,ユーザーからの多様なフィードバックを理解することを目的として,言語情報と韻律情報を組み合わせた発話意図認識手法を提案する.提案手法の特徴は,従来意図の種類ごとに観察に基づいて行われてきた特徴パラメータの設計を深層学習を用いることで,寄与率の高い韻律特徴量を自動で抽出しているところにある.我々の会話システムを用いて収集した対話データに基づいて設計した発話意図タグ付きコーパスを用いた実験により,提案手法の有効性を確認した.</p>

<p>We are developing a conversation system which efficiently transfers a massive amount of information like news articles by spoken dialogue. Here, "efficient" means that only the necessary information is transferred except unnecessary information for the user from target articles. In our system, feedbacks from the user are indispensable in order to realize high EoIT (Efficiency of Information Transfer). Therefore, we propose a utterance intention recognition method combining language information and prosodic information for the purpose of understanding diverse feedbacks from users. The feature of the proposed method is that it automatically extracts prosodic features with a high contribution ratio by using deep learning. We confirmed the effectiveness of the proposed method using a corpus with utterance intention tags designed based on dialogue data collected using our conversation system.</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), 4Pin129-4Pin129, 2018

    一般社団法人 人工知能学会

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