Negotiation Mining based on AI Technology for Collective Decision Making

基于AI技术的集体决策协商挖掘

• 批准号: 21K19818
• 负责人: 藤田 桂英
• 金额: $ 3.99万
• 依托单位: Tokyo University of Agriculture and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K19818/
• 关键词: テキストマイニング; 議論マイニング; 合意形成支援; 交渉ダイアログ; 交渉マイニング; 人工知能

本研究では、人工知能が交渉という人間が行う高等なコミュニケーションを支援することを目指して、新たに交渉マイニング（Negotiation Mining）の確立を目指す。これまで交渉という枠組みでは、歩み寄りなどの交渉戦略が大きく影響するため、人工知能が重要な情報を自然言語による交渉ダイアログから抽出するための研究はほとんどなかった。そこで、交渉問題に関する構造がある程度明らかである場合を想定し、交渉の進行や合意の成否、交渉参加者の歩み寄りのポイントを自動的に実施できる手法を提案し、定量的、定性的評価を実施する。交渉マイニングを教師あり学習に適用させるために、交渉ダイアログデータの収集および生成を行った。これまでの交渉に特化した自然言語対話コーパスは、問題設定が単純化されているうえに規模が小さいため、深層学習等には向いていない。そこで、既存コーパスより大規模でより複雑な交渉を扱ったデータセットをクラウドソーシング等で生成した。さらに、独自のアノテーションスキームを提案し、効率的かつ質の高いアノテーションを実施した。一般的な自然言語の文書に対して重要な情報を抽出する既存研究は存在するが、交渉の場合に抽出するためのスキーム（参加者の発言の種別や関係）は独自である。そこで、最新の深層学習モデルを中心に、交渉判定に有効な要素と構造情報（特に発言したユーザ情報）を生かした学習モデルを提案した。さらに、これまで作成した交渉ダイアログデータおよびそのアノテーションに対して、交渉ダイアログに対するデータ拡張手法を提案し、実際にデータ拡張を行った。

This research is based on artificial intelligence and artificial intelligence. Supports Negotiation Mining) is established. Artificial Intelligenceがimportant information をnatural language による交渉ダイアログからdraw out するための research はほとんどなかった.そこで、The structure of the problem and the level of the problem are determined and the situation is determined、The progress of the transaction and the success or failure of the agreement、渉Participant's automatic proposal, quantitative and qualitative evaluation.交渉マイニングを师あり学に用させるために、 交渉ダイアログデータのCollect および generate を行った.これまでの交渉にSpecialized したnatural language 対语コーパスは、Question setting が単Pure Change the size of the program, the size of the program, the deep learning program, etc.そこで、Existing コーパスよりlarge-scale でより雑な交渉をったデータセットをクラウドソーシング wait for the generation of した.さらに, independent のアノテーションスキームをproposal し, efficient かつquality の高いアノテーションを実事した. General document of natural language, extraction of important information, existing research, existence, communication渉のoccasionにdraws the するためのスキーム (participant's の発言の性やrelations) and は alone である.そこで, the latest deep learning モデルを centerに, effective elements for cross-check judgment and structure information (special に発语したユーザinformation) を生かしたlearning モデルを proposal した.さらに、これまで成した开渉ダイアログデータおよびそのアノテーションに対して, 交渉ダイアログに対するデータ拡 Zhang Technique を Proposal し, 実记にデータ拡 Zhang を行った.

项目成果

Applied AI Research & Computer Science

应用人工智能研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Reyhan Aydogan;Tim Baarslag;Katsuhide Fujita;Holger H. Hoos;Catholijn M. Jonker;Yasser Mohammad;Bram M. Renting;藤田桂英
• 通讯作者: 藤田桂英

Argumentation Mining and Argument-inducing Agent for Persuasive Discussion Forum

用于说服性讨论论坛的论证挖掘和论证诱导剂

• 发表时间: 2023
• 作者: Ryota Higa;Katsuhide Fujita;Toki Takahashi;Takumu Shimizu;Shinji Nakadai;Katsuhide Fujita
• 通讯作者: Katsuhide Fujita

Negotiation Mining toward Agreement Technologies

协商挖掘协议技术

• 发表时间: 2022
• 作者: Toki Takahashi;Ryota Higa;Katsuhide Fujita;Shinji Nakadai;Katsuhide Fujita
• 通讯作者: Katsuhide Fujita

The 13th International Automated Negotiating Agent Competition Challenges and Results

第十三届国际自动谈判代理大赛挑战及结果

• DOI: 10.1007/978-981-99-0561-4_5
• 发表时间: 2023
• 期刊: IJCAI 2022: Recent Advances in Agent-Based Negotiation: Applications and Competition Challenges
• 作者: Reyhan Aydogan;Tim Baarslag;Katsuhide Fujita;Holger H. Hoos;Catholijn M. Jonker;Yasser Mohammad;Bram M. Renting
• 通讯作者: Bram M. Renting

交渉成否検知におけるファインチューニングモデル

协商成功/失败检测的微调模型

• 发表时间: 2022
• 作者: Toki Takahashi;Ryota Higa;Katsuhide Fujita;Shinji Nakadai;Katsuhide Fujita;Katsuhide Fujita;清水拓夢，藤田桂英;松尾飛我，藤田桂英;吉田侃弘，藤田桂英;渡邉賢，藤田桂英
• 通讯作者: 渡邉賢，藤田桂英