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アイテム
深層学習(RNN/LSTM)を用いた2段階発話意図分析方法の提案とソフトウェア開発会議への適用評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/191064
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1910648c025c58-74f2-449e-9e84-768150c7fc54
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-SES2018022.pdf (2.1 MB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2018-08-29 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 深層学習(RNN/LSTM)を用いた2段階発話意図分析方法の提案とソフトウェア開発会議への適用評価 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | A Two-Step Speech Intention Analysis Method for Software Development Meetings Using RNN/LSTM | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 南山大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 南山大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 南山大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 南山大学 | ||||||||||||||
| 著者名 |
久保井, 恵里香
× 久保井, 恵里香
× 野田, 菜月
× 鈴木, 陽子
× 青山, 幹雄
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| 著者名(英) |
Erika, Kuboi
× Erika, Kuboi
× Natsuki, Noda
× Yoko, Suzuki
× Mikio, Aoyama
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | ソフトウェア開発会議の発話データ分析を用いてその意図を特定する方法が提案されている．しかし，個別の発話からその意図を正確に分析することは困難である．これに対して機械学習を用いて発話意図を特定する方法が提案されているが，発話毎に分析しているため，その意図が適切に分析できない場合がある．この問題を解決するために，本稿では，機械学習を用いて一連の発話データの文脈を考慮した 2 段階発話意図分析を提案する．LSTM を用いた再帰型ニューラルネットワーク (RNN) により 1 段階目で発話データのクラス分類行い，さらに，2 段階目で分類された発話データの文脈から意味を推定する方法である．提案方法を実際のソフトウェア開発者会議での発話データに適用し，文脈を考慮しない分析に比べ意図分析の精度の改善を確認した． | |||||||||||||
| 書誌情報 |
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2018論文集 巻 2018, p. 64-73, 発行日 2018-08-29 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
