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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

ALBERTおよびLSTMベースのモデルによる対話破綻検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215097
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215097
837809cc-601e-4264-859b-85a079033186
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-6S-05.pdf IPSJ-Z83-6S-05.pdf (316.9 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル ALBERTおよびLSTMベースのモデルによる対話破綻検出
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
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
東京都市大
著者所属
早大
著者所属
東京都市大
著者所属
東京都市大
著者所属
東京都市大
著者所属
東京都市大
著者所属
東京都市大
著者所属
東京都市大
著者名 戎, 浡

× 戎, 浡

戎, 浡

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曹, 婷

× 曹, 婷

曹, 婷

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木村, 優平

× 木村, 優平

木村, 優平

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片倉, 多智

× 片倉, 多智

片倉, 多智

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早坂, 絵央

× 早坂, 絵央

早坂, 絵央

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吉原, 圭祐

× 吉原, 圭祐

吉原, 圭祐

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西村, 百之輔

× 西村, 百之輔

西村, 百之輔

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延澤, 志保

× 延澤, 志保

延澤, 志保

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 品質の良い対話システムを開発するため,対話システムの発話内容の品質を確保することは重要であると考えられる.本研究では,雑談対話システムを対象として,ユーザとの会話の継続性の向上のため,システムの対話破綻検出の精度を向上させる方法を検討する.提案手法では,ALBERTを用いた事前学習と,LSTMを用いた深層学習による対話破綻検出のモデルとを用いる.DBDCデータセットで実験を行い,事前学習モデルALBERTを微調整することで,提案モデルはベースラインのパフォーマンスのモデルよりも優れていることが示された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 601-602, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:19:25.759921
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