2024-03-29T21:10:24Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000485802024-03-29T05:26:34Z01164:04179:04229:04235
ポーズ情報を導入した対話文の形態素解析Morphological Analysis of Transcripts of Spoken Dialogue Based on Pause Unitjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00048580/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=48580&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2001 by the Information Processing Society of Japan慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科金子, 拓也石崎, 俊自然で自発的な対話を対象とする対話文理解システムの構築を目指して、その要素技術である対話文の形態素解析の研究を進めている。本稿では、休止単位ごとに形態素解析を行う手法について検討する。その結果、休止単位に基づいて対話テキストを形態素解析する場合には、1.話者別の連接規則学習が再現率を向上させる。2.学習に用いるデータが小規模の場合はポーズ情報を学習することで再現率が向上する。3.話者の対話データをある程度の規模で学習すれば、その話者の新規発話を解析する際に、ポーズ情報を追加学習しなくてもよい。4.継続時間を用いたポーズ情報の分類は僅かに再現率を向上させるがそのための計算コストは高いことなどが分かった。We proposed a morphological analysis method for a dialogue text understanding system which progressively understands utterrances alowing for unexpected ones. In this paper, we studied analysis method based on pause unit in several conditions. As a result, we found: the costs that is assigned to each bi-gram of morphems are different among speakers; pauses are effective in incresing recall of analysis in some cases; if the system has learned enough pausal data, additional lerning of pause is unnessesary for it to analyse new utterances; it is not much effective in increasing recall to classify pauses by their duration.AN10115061情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)20019(2000-NL-141)1451502001-01-252009-06-30