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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2007
  4. 76(2007-NL-180)

対話エージェントにおける不明確性を含む動作表現のモデル化の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47798
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47798
d79cf953-1f3d-4613-ad9e-c20dd4fbc332
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL07180004.pdf IPSJ-NL07180004.pdf (882.3 kB)
Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2007-07-24
タイトル
タイトル 対話エージェントにおける不明確性を含む動作表現のモデル化の検討
タイトル
言語 en
タイトル A Study on Modeling Technique for Vague Expressions of Human Motion in Spoken Dialogue Agents
言語
言語 jpn
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
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
著者所属
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
著者所属
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
著者所属(英)
en
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
著者名 橘, 誠 川島, 啓吾 小林, 隆夫

× 橘, 誠 川島, 啓吾 小林, 隆夫

橘, 誠
川島, 啓吾
小林, 隆夫

Search repository
著者名(英) Makoto, TACHIBANA Keigo, KAWASHIMA Takao, KOBAYASHI

× Makoto, TACHIBANA Keigo, KAWASHIMA Takao, KOBAYASHI

en Makoto, TACHIBANA
Keigo, KAWASHIMA
Takao, KOBAYASHI

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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、対話システムにおいて不明確性を含んだ動作表現を状況に応じて適切に解釈するために、統計的な手法により動作表現をモデル化することを検討する。まず、不明確性を含んだ動作表現を収集し、言語情報と対応する動作や環境情報をデータベースに蓄積する。これらに対し、ノードの分割条件に言語表現に関する質問を用いた決定木を自動構築し、動作表現の統計的なモデル化を行う。また、動作表現モデルの評価を行い、人間同士の対話とほぼ同等の結果を得られることを示す。さらに、得られたモデルに対し強化学習を行うことで、モデルの改善や未知語への対応を行う。
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper describes a statistical modeling technique for appropriately interpreting vague expressions that are appeared in human-computer interaction with spoken dialogue agents. Through human-human interactions, we collect many examples of human motion and their environments that are related to command words including vague expressions. In the statistical modeling of the vague expressions, the distributions which do not have enough training data are shared using decision-tree based context clustering technique. From experimental results, we show that the performance of the human-computer interaction using the proposed model is very similar to that of the human-human interaction. Furthermore, we apply reinforced learning to improve the model and respond to unknown command words.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)

巻 2007, 号 76(2007-NL-180), p. 19-24, 発行日 2007-07-24
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
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Ver.1 2025-01-22 08:48:47.414574
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