2024-03-29T06:39:11Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000483182023-04-27T10:00:04Z01164:04179:04215:04220
対話システムにおける顔文字の学習Learning Face Mark for Natural Language Dialogue Systemjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00048318/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=48318&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan東京農工大学 情報コミュニケーション工学科東京農工大学 情報コミュニケーション工学科東京農工大学 情報コミュニケーション工学科東京農工大学 情報コミュニケーション工学科中村, 純平池田, 剛乾, 伸雄小谷, 善行顔文字は文字対話で感情を表現するのに有効である.顔文字は書き手が感情や対話の成り行きから決めるが,その決め方の実際のメカニズムははっきりしていない.本稿では,インターネットでのチャットログなどから対話に適した顔文字を学習する手法を提案する.顔文字の学習モデルは,3階層のニューラルネットモデルによるバックプロパゲーションで行った.各感情パラメータと行動カテゴリを入力とし,各顔文字のパーツ(口,目,手,オプション)を出力とした.その結果,学習誤差は0.3となり,クローズドデータに関しては約92%,オープンデータに関しては約50%の許容解を得ることができた.本稿の手法で顔文字のパーツと感情・行動要素の間の関係を獲得できた.The face mark is effective for expressing emotions in a text dialogue system. Although each face mark can be determined from histories of emotional elements and activity elements of writers, this real mechanism has not clarified. Hence, we propose a method of learning face mark for a natural language dialogue system using chat dialogue data in the Internet, etc. We use a back propagation error learning of a three-layer neural net to learn a model of face mark. For this neural net, the inputs neurons express emotional parameters and activity categories, and the outputs neurons express parts of face mark that includes mouth, eyes, arms, and optional things. Experimental results showed that, the learning error was 0.3, and we could get the performance approximately 92 % permissible value for the learning set of dialogues and approximately 50 % for the evaluation set of dialogues. It showed that our method expressed the system acquired the information of relationship between parts of face mark and emotional, activity elements well.AN10115061情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)200323(2002-NL-154)1691762003-03-062009-06-30