Interview dialogue system for augmenting awareness opportunity

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当該年度は，実証実験用のプレ・インタビュー対話システムを構築するため，T5transformerを用いた生成AIによる対話システムを構築した． 学習済みモデルやパラメータを保存し，入力文章に対して応答文を出力することが可能である．また，問い返し文を生成するために，既存手法の実装を行った．具体的には，最終述語の不足格判別に基づく問い返し文生成手法である．コーパスから動詞ごとの必須格を決定しておき，発話文内に最終述語の動詞の必須格がなければ，必須格を問い返す問い返し文を生成できる．新聞コーパス１年分のデータから必須格辞書(動詞数460)を構築し，問い返し文を生成できるか評価実験を行った．評価に用いた発話の組は1037分である．これはインタビュー対話コーパス300回分から作成した．ただし，発話者が異なる，発話文の文末が疑問形，共通の動詞を含む，受動態でない，発話文 60 文字以内かつ問い返し文 30 文字以内をすべて満たす組とした．実験の結果以下のことが判明した．まず，問い返しを行う場合，発話文に必須格があるかどうかは無関係であった．必須格があっても任意格を問い返すことが多い．また，問い返しの中でもオウム返しの問い返しが全体の50%と多く，必須格や任意格を問い返す割合は10%程度であることも分かった．動詞に付与した深層格の精度はヲ格やデ格は90%以上の精度があった．反対に二格は20%程度と精度が低かった．研究成果としては，研究代表者は言語処理学会第29回全国大会において１件の発表を行った．