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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.62
  3. No.1

共感と助言に着目した自動相談システム――恋愛相談を対象として

https://doi.org/10.20729/00208907
https://doi.org/10.20729/00208907
647119a8-b47b-420f-abf0-8fe0b08011dc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6201045.pdf IPSJ-JNL6201045.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2021-01-15
タイトル
タイトル 共感と助言に着目した自動相談システム――恋愛相談を対象として
タイトル
言語 en
タイトル An Automatic Consultation System Focusing on Sympathy and Advice ―A Case of Relationship Counseling
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [一般論文] Encoder-Decoder,自動相談システム,感性語,LSTM
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
ID登録
ID登録 10.20729/00208907
ID登録タイプ JaLC
著者所属
慶應義塾大学
著者所属
慶應義塾大学
著者所属(英)
en
Keio University
著者所属(英)
en
Keio University
著者名 磯島, 和樹

× 磯島, 和樹

磯島, 和樹

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萩原, 将文

× 萩原, 将文

萩原, 将文

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著者名(英) Kazuki, Isoshima

× Kazuki, Isoshima

en Kazuki, Isoshima

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Masafumi, Hagiwara

× Masafumi, Hagiwara

en Masafumi, Hagiwara

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では,話題語を応答に反映させる話題語Seq2Seqを用いた,共感と助言に着目した自動相談システムを提案する.相談においては相手の感情に共感する発話と,相手に対して情報を与える助言の発話が求められる.提案システムでは相談者の入力文から抽出した感性語や話題語をもとに共感と助言の2つの発話を使い分ける.共感の発話にはテンプレート文を用い,助言の発話には話題語を応答に反映させる話題語Seq2Seqを提案する.話題語Seq2Seqにより,ありきたりな応答を生成しやすい従来のSeq2Seqを改善し,相談内容に関する多様な応答を生成できるようになった.評価実験では,従来のSeq2Seqを用いた相談システムと比較する主観評価実験を行った.その結果,従来システムよりも多様でユーザに寄り添う応答を生成できることが示された.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In this paper, we propose an automatic consultation system focusing on sympathy and advice. In the proposed system, newly proposed Topic Seq2Seq can reflect the topic word to the response. In consultation, there are two important factors. The first one is sympathy to sympathize with the emotions of the conversation partner. The second one is advice to give the information to him/her depending on the situations. In this paper, we focus on “sympathy” and “advice”, based on the sensitivity words and topic words extracted from the user's utterance. We use template sentences for generating “sympathy” and the proposed Topic Seq2Seq that reflects the topic word in the sentence to generate “advice”. Although the conventional Seq2Seq systems tend to generate ordinary responses. By initializing memory cell of LSTM to the topic word, the Topic Seq2Seq can generate various responses related to the topic word. In the evaluation experiments, subjective evaluation experiments were carried out to compare with the conventional systems. As a result, it is shown that the proposed system can generate various and considerate responses compared with the conventional systems.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 62, 号 1, p. 378-386, 発行日 2021-01-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
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Ver.1 2025-01-19 15:04:15.297586
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