事例ベース推論による音声入力文の理解

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本研究では,音声入力文に対して事例ベース推論を適用し、意味理解を行う方法について研究を行った。本年度の研究成果は以下のようなものである。1.事例ベースの構築スケージュル管理タスクおよび最短経路発見タスクでの対話データを収集し(人間-機械模擬対話:15対話,人間-人間音声対話:15対話、e-mail対話:12対話)、書き起こしを行って、対話データベースとした。その対話データのうち、最短経路発見タスクのe-mail対話(150発話)を対象として、形態素解析を行い、各単語に品詞を付与した事例ベースを作成した。2.類似事例の検索手法の開発上記の事例ベースに関して、類似事例の検索手法を開発した。検索手法の概略は、まず入力文を形態素解析し、各open class ward(タスク依存の意味を持つ単語:名詞、動詞など)に関して、その単語と前後2語に関する単語表記・品詞の情報を抽出する。それらの情報と一致する部分を多く持つ事例を事例ベースから検索し、最も一致する個数の多い事例を類似事例とする。音声対話に頻出すると思われる非文法的な文50文を対象に検索実験を行った結果、62%の文に対して類似事例の検索が行えた。3.類似事例を利用した意味解析手法の開発各事例に対して意味テンプレートを準備し、事例と入力文のopen class warb間の対応をとり、入力文中の単語を対応するスロットに埋め込むことで、意味表現とする。この手法によって通常の構文解析では失敗してしまうような音声対話文に関しても、ある程度の意味表現が出力できることになる。