@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216857,
 author = {廣瀬, 翔 and 北越, 大輔 and 鈴木, 健太郎 and 鈴木, 雅人 and Sho, Hirose and Daisuke, Kitakoshi and Kentaro, Suzuki and Masato, Suzuki},
 issue = {11},
 month = {Mar},
 note = {本研究では，高齢者の習慣的な認知訓練や転倒予防運動，効果的な見守りの実現を目指して我々の研究グループが開発を進めている包括的介護予防システムの構成要素である知的対話エージェントに対して，親近感等の向上のために導入された発話内容調整機構に焦点を当てる．当該機構は利用者の嗜好や状態に応じた発話内容を適切な頻度やタイミングで提供することを目指している．エージェントがより自然かつ自由度の高い対話を実現するために，当該機構に複数の深層強化学習手法を適用して実験を行う．実験では状態行動数の異なる環境に対して方策学習を実施し，従来手法との特性比較から改良の有効性を評価する．, Our research group has been developing a Comprehensive Preventive Care System (CPCS) to provide habitual preventive care approaches (e.g., cognitive training, fall prevention exercises, and effective supervision of older adults). This study aims to improve performance of Speech Content Coordinating Mechanism (SCCM) introduced for Intelligent Dialogue Agent (IDA), one of the components of the CPCS. To achieve more natural and flexible communication between the IDA and its users, we apply several deep reinforcement learning algorithms to the SCCM and evaluate their effectiveness through experiments.},
 title = {知的対話エージェントにおける発話内容調整機構の改良と特性評価包括的介護予防システムの実現に向けて},
 year = {2022}
}