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確率・統計的手法による対話のモデル化とコーパスからの自動生成に関する研究

概率统计方法建模对话及语料库自动生成研究

基本信息

批准号：
07221209
负责人：
北研二
金额：
$ 0.51万
依托单位：
The University of Tokushima
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、確率・統計的手法に基づいた対話のモデル化について研究し、このような対話モデルを大規模言語データベースであるコーパスから自動的に生成するための研究を行なった。まず第一に、学習データを幾つかのクラスタに分割し、各クラスタから確率文脈自由文法のパラメータを推定することにより、対話状況依存性を持つ確率文脈自由文法を構築する研究を行なった。IFT(Illocutionary Force Type;発話行為タイプ)付きの対話コーパスを用いた評価実験を行ない通常の確率文脈自由文法よりも優れていることを示した。次に、IFT付きのコーパスから、話者の交替や質問・応答・確認といった会話の基本的な構造を確率・統計的にモデル化するための研究として、Ergodic HMMおよびALERIGIAアルゴリズムを用いた対話構造のモデル化について研究を行なった。Ergodic HMMによるモデル化では、質問・応答等の対話の基本構造を抽出することができ、話者ラベルとIFTを併用した場合には、状態遷移が事務局側の発話と質問者側の発話で比較的きれいに分かれたモデルが得られた。また、ALERGIAアルゴリズムにより得られるモデルは、決定性オートマトンであるため、エントロピーの小さなモデルを作成するためには、状態数を非常に大きくする必要があると分かった。

This study is based on statistical methods to analyze speech quality and speech quality on a large scale. The first is to study the segmentation of the class, the accuracy of the class, the estimation of the context-free grammar, and the construction of the context-free grammar according to the dependency of the class. IFT(Illicit Force Type; Voice Behavior) is used to evaluate the behavior of voice communication. It is usually used to determine the context of free syntax. Second, IFT and communication, speaker's alternate query, response, confirmation, basic structure of conversation, accuracy, statistical analysis, research, Ergodic HMM and ALERIGIA, application, structure of conversation, research Ergodic HMM is the basic structure of the communication, such as the query, the answer, etc., and the state transition is the case where the communication on the office side and the communication on the questioner side are compared.また、ALERGIAアルゴリズムにより得られるモデルは、决定性オートマトンであるため、エントロピーの小さなモデルを作成するためには、状态数を非常に大きくする必要があると分かった。