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Computational Modeling of Stylistic Aspects of Dialogue Utterances

对话话语文体方面的计算建模

基本信息

批准号：
19J21913
负责人：
赤間怜奈
金额：
$ 1.79万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J21913/
关键词：
自然言語処理計算言語学

项目摘要

本年度は、前年度に引き続き、対話データ中のノイズを自動で除去するための効果的な方法論の確立に取り組んだ。本年度の大きな研究成果として、対話データ中に含まれる低品質な発話-応答ペアを自動で検出するための方法論を確立したことが挙げられる。自然言語処理だけでなく社会言語学等の周辺分野も対象とした広域的な文献調査、および実データに基づくデータ科学的な観察と分析に基づき、発話系列において、発話間の表層的な接続の度合いと意味内容の関連の度合いが大きいものほど対話として成立する可能性が高い、すなわち、品質の良い発話-応答ペアである可能性が高いということを明らかにした。その上で、表層的な接続性については統計的機械翻訳の句アライメント抽出技術を、意味内容の関連性については単語埋め込み技術を利用してそれぞれスコア関数としてモデル化し、これらを組み合わせることで発話-応答ペアの自動品質評価を可能にした。提案した方法論の有用性については、クラウドソーシングを用いた人手評価により、提案法を用いて算出したスコアが発話-応答ペアの品質評価の観点で人間の主観と概ね相関することを実証した。本研究成果は、言語処理分野の権威ある最難関国際会議のひとつである Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020) に採択され、口頭発表をおこなった。また、関連する内容を人工知能学会全国大会でも発表し、全国大会学生奨励賞を受賞した。本年度の研究成果は、研究課題の実現に向けて研究を確実に前進させたと同時に、当該分野においては国内外でその学術的貢献が高く評価されている。

This year, compared with the previous year, the method of automatic elimination of the results of the introduction of information, information and communication is established. This year's major research results include the establishment of a methodology for automatic detection of low-quality voice messages Natural speech processing is divided into four parts: sociolinguistics, etc., literature research, basic science, observation and analysis, speech series, speech surface, connection, meaning, content, relationship, and probability of establishment. Good quality information-high probability of failure In addition to the above, the surface of the connection between the mechanical translation of the sentence extraction technology, meaning of the content of the relevance of the single language buried in the technology to use, but also to reduce the number of connection, the combination of the two groups of words-answer loss of automatic quality evaluation possible The usefulness of the proposed methodology is demonstrated by the human evaluation of the proposed methodology, the evaluation of the quality of the proposed methodology, and the correlation between the proposed methodology and the proposed methodology. The results of this research were collected and presented orally at the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020), the most difficult international conference on the division of speech processing. The National Conference of the Artificial Intelligence Society was held in Beijing. This year's research results are highly appraised for their academic contributions both at home and abroad.