選択問題を活用した対話システム研究開発プロセスの刷新

利用选择题革新对话系统研发流程

基本信息

  • 批准号:
    22KJ0198
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-03-08 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では,対話応答選択タスク(文脈に続く適切な発話を選択肢から選ぶ選択問題を解かせ対話システムを評価するタスク)の選択肢に含まれる各誤り候補に対し誤り種類ラベルを付与することで,選択誤りの傾向から対話システムを誤り種類ごとに自動分析できる枠組みを構築する.ここで,文脈は現在行っている対話内のやりとりである短期的文脈と,過去行われた別の対話のやりとりである長期的文脈の二つが存在する.本年度から,長期的文脈を有する対話の選択問題の構築と,誤り候補に対する誤り種類ラベル付与に取り組み始めた.まず,長期的文脈を有する対話の収集に取り掛かった.長期的文脈を持つ対話データは分野では少数しか収集されていない.そこで,ターン数の多い対話から擬似的に長期的文脈と短期的文脈の対を作成する方法を提案し,提案方法により高品質な長期的文脈付き対話を収集した.次に,選択問題の選択肢の収集に取り掛かった.1年目の取り組みで,誤り種類のうち矛盾(文脈と相反する内容の発話を生成してしまう誤り)については,事前に収集した誤り候補に対するラベリングにより用意した選択肢を用いたとしても,対話応答選択の枠組みでシステムの応答生成傾向が適切に評価できないことがわかっている.そこで,矛盾に関しては1年目での短期的文脈のみ有する対話に対する取り組みと同様に,対話システムにより実際に生成される矛盾応答を収集することとした.具体的には,1年目で確立した,(i) 対話システムが矛盾を生成しやすい文脈の特定方法, (ii) 矛盾の効率的な収集方法を組み合わせて長期的文脈部分に矛盾するシステム発話を収集する.現時点で,収集のためのフレームワークの構築と,小規模な予備収集実験が完了している.
This study で は, words 応 seaborne answer sentaku タ ス ク (context に 続 く appropriate な 発 words を sentaku limb か ら choose ぶ sentaku を solutions か せ words シ seaborne ス テ ム を review 価 す る タ ス ク) の sentaku limb に containing ま れ る each mistakenly り alternate に し seaborne mistakenly り kinds ラ ベ ル を give す る こ と で, Sentaku mistakenly り の tendency か ら words シ seaborne ス テ ム を mistakenly り kinds ご と に automatic analysis で き る 枠 group み を build す る. こ こ で, context は line now っ て い る words in seaborne の や り と り で あ と る short-term context, line the past わ れ た don't の words の seaborne や り と り で あ る long-term context の two つ が exist す る. This year か ら, long-term context を す る words の seaborne の build と sentaku problem, miss り alternate に す seaborne る mistakenly り kinds ラ ベ ル give に group take り み beginning め た. Youdaoplaceholder0, the long-term cultural heritage を includes する conversation collection に and taking notes to hang った. The long-term cultural context is を, there is a stalemate, there is a デ タ, there is a <s:1> division, there is a で, there is a few <s:1>, there are な, な, な collections. そ こ で, タ ー ン の much い words seaborne か ら quasi similar に long-term context と short-term context の を seaborne made す を proposal し る method, proposed method に よ り な long-term context pay high quality き words を seaborne 収 set し た. For the next に, select 択. For the question, choose 択. For the set of に, take に and hang った. 1 year の group take り み で, mistakenly り kinds の う ち contradiction (context と reverse す る content の 発 words を generated し て し ま う り) に つ い て は, advance に 収 set し た mistakenly り alternate に す seaborne る ラ ベ リ ン グ に よ り intention し た sentaku limb を with い た と し て も, Group words 応 seaborne answer sentaku の 枠 み で シ ス テ ム の 応 a generated tendency が appropriate に review 価 で き な い こ と が わ か っ て い る. そ こ で, contradictions に masato し て は under 1 year で の short-term context の み have す る words に seaborne seaborne す る group take り み と with others に, words シ seaborne ス テ ム に よ り be interstate に generated さ れ る contradiction 応 answer を 収 set す る こ と と し た. Specific に は, 1 year mesh で establish し た, (I) words シ seaborne ス テ ム が contradiction を generated し や す い context の specific method, (ii) contradiction の sharper rate な 収 set approach を group み わ せ て long-term context part に contradiction す る シ ス テ ム 発 words を 収 set す る. Now some で, 収 set の た め の フ レ ー ム ワ ー ク の と, small-scale な reserve 収 set be 験 が finished し て い る.

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Evaluating Dialogue Response Generation Systems via Response Selection with Well-chosen False Candidates
  • DOI:
    10.5715/jnlp.29.53
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shiki Sato;Reina Akama;Hiroki Ouchi;Jun Suzuki;Kentaro Inui
  • 通讯作者:
    Shiki Sato;Reina Akama;Hiroki Ouchi;Jun Suzuki;Kentaro Inui
N-best Response-based Analysis of Contradiction-awareness in Neural Response Generation Models
神经响应生成模型中基于 N 最佳响应的矛盾意识分析
Target-Guided Open-Domain Conversation Planning
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2209.09746
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yosuke Kishinami;Reina Akama;Shiki Sato;Ryoko Tokuhisa;Jun Suzuki;Kentaro Inui
  • 通讯作者:
    Yosuke Kishinami;Reina Akama;Shiki Sato;Ryoko Tokuhisa;Jun Suzuki;Kentaro Inui
感想付きニュース雑談対話コーパスの構築
带有印象的新闻聊天对话语料库构建
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    成田風香;佐藤志貴;赤間怜奈;乾健太郎
  • 通讯作者:
    乾健太郎
人間同士の雑談における話題遷移モデリング
人类聊天中的主题转换建模
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    岸波 洋介;赤間 怜奈;佐藤 志貴;徳久 良子;鈴木 潤;乾 健太郎
  • 通讯作者:
    乾 健太郎
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

佐藤 志貴其他文献

佐藤 志貴的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

MFB: Better Homologous Folding using Computational Linguistics and Deep Learning
MFB:使用计算语言学和深度学习更好的同源折叠
  • 批准号:
    2330737
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Conference: Doctoral Consortium at Student Research Workshop at the Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL)
会议:计算语言学协会 (NAACL) 北美分会年会学生研究研讨会上的博士联盟
  • 批准号:
    2415059
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Conference: Doctoral Consortium at Student Research Workshop at the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
会议:计算语言学协会年会学生研究研讨会上的博士联盟
  • 批准号:
    2307288
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Conference: Training the US Computational Linguistics Team
会议:培训美国计算语言学团队
  • 批准号:
    2329963
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Standard Grant
WORKSHOP: Doctoral consortium at Student Research Workshop at the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics
研讨会:计算语言学协会北美分会学生研究研讨会上的博士联盟
  • 批准号:
    2225202
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Standard Grant
発声運動学習が音声認識学習に与える影響に関する計算言語学的研究
发声运动学习对语音识别学习影响的计算语言学研究
  • 批准号:
    21K17805
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Natural Language Processing and Computational Linguistics - Discourse Parsing and Summarization
自然语言处理和计算语言学 - 语篇解析和摘要
  • 批准号:
    566113-2021
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Master's
微分幾何学と計算言語学に基づくデザイン言語学の構築
基于微分几何和计算语言学的建筑设计语言学
  • 批准号:
    21H03765
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Quantum Computing for Computational Linguistics
计算语言学的量子计算
  • 批准号:
    2407119
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
    Studentship
Characterizing Episodes of Lucidity in Dementia Using Observational and Applied Computational Linguistics Approaches
使用观察和应用计算语言学方法表征痴呆症的清醒发作
  • 批准号:
    10266124
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.41万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了