統計的手法による局所的対話モデルと談話セグメンテーションへの応用

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1998-09-15
• タイトル: 統計的手法による局所的対話モデルと談話セグメンテーションへの応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Local Dialogue Model Based on Statistics and Its Application to Discourse Segmentation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 自然言語処理
• 著者所属: 株式会社エイ・ティ・アール音声翻訳通信研究所
• 著者所属: 株式会社エイ・ティ・アール音声翻訳通信研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ATR Interpreting Telecommunications Research Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ATR Interpreting Telecommunications Research Laboratories
• 著者名: 加藤, 直人; 森元, 逞
• 著者名(英): Naoto, Katoh; Tsuyoshi, Morimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音声対話システムはまず話し言葉を認識・理解しなければならなく，その実現には様々な問題を解決する必要がある．これらの問題のいくつかを解決するためには発話間の情報（文脈）が要求される．文脈解析は，プラン認識に基づく談話モデルを中心として研究が行われてきた．しかし，プラン認識では談話知識を人手で作成しなければならず，拡張性に乏しいという欠点がある．また，手がかり語・句や韻律情報を用いた談話モデルが提案されているが，これらの情報は頻繁に現れるわけではないので談話知識として十分でない．むしろ定常的に現れる表層情報を使うほうが談話解析には効果的であると期待される．本論文では，局所的対話モデルについて述べ，そのモデルに必要となる談話知識を自動的に獲得する手法について述べる．我々の対話モデルは談話知識として文末表現を用いている．日本語音声対話の場合，文末表現は安定して出現する，自動獲得できるという利点がある．談話知識は文末表現辞書と文末表現バイグラムとから構成され，注釈付きコーパスから自動的に獲得される．また，本モデルの有効性を検証するために行った，談話セグメンテーション実験の結果についても述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a local dialogue model based on shallow information in utterances.To improve a spoken dialogue system,discourse plays an important role in Natural Language Processing.In dealing with discourse,two major models were proposed traditionally;a plan recognition-based model and a clue phrases and/or prosody-based model.However,these models are hard to apply to a practical system,because the former is difficult to produce a lot of deep discourse knowledge and the latter is lack of evidence in many utterances such as clue phrases and prosody.In our model,we use fixed expressions lying on the parts at the end of utterances as discourse knowledge.The expressions,which indicate speech act,appear stable in Japanese utterances and are easy to be identified.We can automatically acquire the discourse knowledge from an annotated corpus with local cohesion.The method consists of two steps;1)identifying the speech act expressions in an utterance,and 2)calculating the plausibility of local cohesion between the speech act expressions by using an annotated corpus.To evaluate the proposed model,we conducted a series of experiments of detecting discourse segments.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 39, 号 9, p. 2593-2602, 発行日 1998-09-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764