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アイテム
教師無し学習に基づくコールセンターの非定型対話検出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232480
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23248078bd2710-2532-46cd-be89-2003681def20
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLP24151010.pdf (596.0 kB)
2026年2月22日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, SLP:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-02-22 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 教師無し学習に基づくコールセンターの非定型対話検出 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Unusual Topic Detection for Telephone Dialogue in Call-center based on Unsupervised Learning | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | SLP | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 中部電力株式会社 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 株式会社Human Dataware Lab. | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Chubu Electric Power Co., Inc. | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Human Dataware Lab. Co., Ltd. | ||||||||||
| 著者名 |
瀬川, 修
× 瀬川, 修
× 林, 知樹
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| 著者名(英) |
Osamu, Segawa
× Osamu, Segawa
× Tomoki, Hayashi
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本稿では，Auto-Encoder による教師無し異常音検知の枠組みを用い，コールセンターにおける非定型対話の検出手法について検討を行った．提案手法では，対話中の言語的な意味情報を用いずに，ルーチン的な受付の音響特徴量から定型対話の特徴分布を表すモデルを学習し，そのモデルから乖離した対話を「非定型」と見なす．提案手法の評価では，コールセンターの通話録音を用いた試行実験を行い，音響特徴量のみによる教師無し学習方式の有効性を確認した．提案手法は，声調に変化が現れやすいクレームのような非定型対話の検出に適している． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | In this paper, we propose a method for unusual topic detection for telephone dialogue in call-center based on unsupervised learning. In the proposed method, a model representing feature distribution of typical-dialogues is learned from the acoustic features in a routine reception without using linguistic semantic information. Consequently, a dialogue that deviates from the detection model is estimated atypical one. To evaluate the proposed method, we conducted an experimental evaluation using recordings in a call-center and confirmed the effectiveness of our unsupervised learning method using only acoustic features. The proposed method is suitable for detecting atypical dialogues such as complaints where changes in tone tend to occur. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10442647 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告音声言語情報処理（SLP） 巻 2024-SLP-151, 号 10, p. 1-5, 発行日 2024-02-22 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8663 | |||||||||
| 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 | |||||||||
