強化学習による車載器への命令発話文解析の試み

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-12-13
• タイトル: 強化学習による車載器への命令発話文解析の試み
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Trial of Reinforcement Learning to Analyze Command Utterances for In-vehicle Computer
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 応用
• 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: 鳥取大学大学院工学研究科
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者名: 徳久, 雅人; 木村, 周平
• 著者名(英): Masato, Tokuhisa; Shuhei, Kimura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，車載器に音声で命令するための発話文解析に，強化学習を用いたことを報告する．車載器は観光ガイド，音楽，気象報告等のサービスを行なう．車内では付け足した発話や訂正の発話があるため，それらを受理する解析器が必要となる．目的指向発話におけるスロット ・ フイリング，すなわち，発話の断片から情報を抽出することや注目する単語をずらすことを 「認識アクション」 とすることで，アクション系列を学習する強化学習が利用可能になる．実験では，85 種類のサービス ・ メソッドに対応する 900 件の発話文の解析を行なったところ，正解率は 98．2% であった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper reports a trial of reinforcement learning to analyze command utterances for an in-vehicle computer. The computer gives such services as music, tourism guide, weather report, and so on. Since the users utter additional or revisal words in their utterances, the utterance analyzer needs to accept the illegal sentences. We propose recognition-actions that extract information or shift the focus to the word of the utterance so as to use reinforcement learning, which can learn the sequences of actions. The experimental results show the accuracy is 98.2% to analyze 900 utterances that cover 85 kinds of methods for the in-vehicle computer's services.
• 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: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2017-NL-234, 号 12, p. 1-6, 発行日 2017-12-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• 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