対話破綻検出コーパスに対する学習データ選別の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-09-05
• タイトル: 対話破綻検出コーパスに対する学習データ選別の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An investigation into Training Data Selection for Dialogue Breakdown Detection Corpora
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 自然言語処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 河東, 宗祐; 酒井, 哲也
• 著者名(英): Sosuke, Kato; Tetsuya, Sakai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 対話システムなどの自然言語処理システムの評価においては人間の主観的な判断を扱う必要があり，このためのひとつのアプローチとして，正解を 1 つのラベルではなく複数の判定者によるラベルの分布として扱う評価方法がある．この代表的なものに，与えられたシステム ・ ユーザ間対話の各システム発話の破綻ラベル上の判定者分布を予測する対話破綻検出チャレンジがある．ここで，破綻ラベルは NB (対話を継続することができないあきらかにおかしい発話)，PB (違和感を感じる発話)，B (破綻ではない) の三種類からなり，複数の種類の対話システムを用いて収集された対話集合が与えられる．本研究では，対話集合に付与された破綻ラベルの確率分布群の均衡性，均一性に注目し，学習データの選別を試みた．提案する均一性に注目した学習データ選別手法は，学習データを一切選別しない手法に比べ統計的に有意な性能の向上が見られた．
• 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: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2018-DBS-167, 号 28, p. 1-5, 発行日 2018-09-05
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会