音声対話システムにおける用例からの単語・概念獲得

从口语对话系统的例子中获取单词和概念

• 批准号: 06780308
• 负责人: 荒木 雅弘
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06780308/
• 关键词: 事例ベース推論; 対話データベース; 自由発話; 未知語処理; 発話内容の推定

本研究では音声対話システムにおいて、対話コーパスなどの用例を利用して単語や概念を獲得する方法に関する基礎研究を行なった。具体的には、1)対象とする音声対話システムの基本要素の開発、2)対話データの収録とデータベース化および3)対話事例ベースによる自由発話解析手法の提案を行ない、知識獲得に必要な要素を明らかにした。音声対話システムの基本要素に関しては、用例からの類推のような不確実な知識も扱えるような、確率推論を用いた発話解析手法を提案した。確率推論の方法としては、計算量などを考慮してベイジアンネットワークを用いた。対話データの収録に関しては、今年度新たに30対話(10人分×3タスク)の対話を収録し、書き起こしを行なった。これらのデータに対して、発話タイプ・意図の情報は付与したが、品詞などを人手で付与するのは大変なので、現在自動タグ付けツールを開発中である。このツールが完成すれば、本研究における用例として十分な量のデータになると思われる。対話事例ベースによる自由発話解析手法では、新たな事例の単位を提案し、その解析結果を知識として獲得する方法を示した。具体的には、従来手法では事例として文を単位として考えるものが大半であったが、我々は対話システムに適用することを考え、対象としている文とその前の発話に関する情報とで事例の単位とした。この枠組の中で、発話内容の推定および未知語の解析方法のアルゴリズムを提案した。結論として、本研究では発話解析手法の開発・用例の収集と並行して、用例を利用した解析手法を提案し、解析結果をシステムの知識として獲得する方法を示した。しかし、新たな知識の追加などによって、獲得した知識が間違いであったと分かった場合に、知識の見直しをする必要がある。これは新しい知識を信念として扱い、一定回数以上使われた信念を知識として格上げするなどの工夫が必要となろう。

This study is to conduct basic research on the use of sound and speech systems and their application methods. Specifically, 1) the development of basic elements of voice response system, 2) the acquisition and transformation of voice response system, 3) the proposal of free voice response analysis method for voice response system, and the identification of essential elements for knowledge acquisition. The basic elements of voice analysis are related to the use of analogy, inaccuracy of knowledge, accuracy of inference, and the use of voice analysis methods. The method for determining the probability of occurrence is discussed in detail below. This year's new 30 pairs of calls (10 minutes ×3 minutes) are recorded in the Internet. The message is sent manually, and the message is sent automatically. This study was conducted in the context of a number of studies. The method of free speech analysis for speech cases is shown in this paper. The new case unit is proposed, and the analysis result is obtained. The specific method of communication is to provide information about the situation. The content of the message is estimated, and the method of parsing the unknown language is proposed. Conclusion: This study demonstrates the development of analytical methods, the integration of use cases, the utilization of analytical methods, the acquisition of analytical results and knowledge. For example, when new knowledge is added, when knowledge is acquired, it is necessary for knowledge to be discovered. The knowledge and belief are new, and the knowledge and belief are necessary for more than a certain number of times

项目成果

Araki,M.: "A Cooperative Man-Machine Dialogue Model for Problem Solving" Proc.of Int´l Conf.on Spoken Language Processing. Vol.2. 883-886 (1994)

Araki, M.：“解决问题的协作人机对话模型”，国际口语处理会议论文集，第 2 卷，883-886（1994 年）

Araki,M.: "Cooperative Spoken Dialogue Model using Bayesian Network and Event Hierarchy" Trans.of IEICE. (to appear). (1995)

Araki,M.：“使用贝叶斯网络和事件层次结构的合作口语对话模型”Trans.of IEICE。

荒木 雅弘: "対話事例ベースによる発話内容の推定および未知語の解析" 第49回情報処理学会全国大会講演論文集. 3. 155-156 (1994)

Masahiro Araki：“基于对话示例的话语内容估计和未知词分析”第 49 届日本信息处理学会全国会议论文集 3. 155-156 (1994)。