対話コーバスに基づく階層化された発話意図の推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2006-05-11
• タイトル: 対話コーバスに基づく階層化された発話意図の推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Layered Speech-Act Detection based on Spoken Dialogue Corpus
• 言語: eng
• 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: 名古屋大学大学院情報科学研究科 現在、株式会社デンソー
• 著者所属: 名古屋大学情報連携基盤センター
• 著者所属: 名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻
• 著者所属: 名古屋大学情報連携基盤センター
• 著者所属: 愛知県立大学情報科学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of lnformation Science, Nagoya University,Currently, DENSO CORPORATION
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center，Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical Engineering and Computer Science，Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center，Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center，Nagoya University
• 著者名: 入江, 友紀; 松原, 茂樹; 河口, 信夫; 山ロ, 由紀子; 稲垣, 康善
• 著者名(英): YUKI, IRIE; SHIGEKI, MATSUBARA; NOBUO, KAWAGUCHI; YUKIKO, YAMAGUCHI; YASUYOSHI, INAGAKI
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では、機械学習に基づく発話意図推定の一手法を提案する。本研究では、対話システムにおいて意図推定の結果を直接的に利用することを目的に、階層化された発話意図を用いる。これは、話者の意図に関わる情報を、その詳細度に応じて体系化したものである。本手法では、多様なレベルの意図情報を正しく推定するために、機械学習により獲得した決定木を意図推定ルールとして使用する。発話意図が階層化されていることを考慮し、階層ごとに決定木を作成し、それらを動的な順序で適用する。名古屋大学ＣＩＡＩＲ車内音声対話コーパスを用いて意図推定実験を実施した。２９７２発話から学習した決定木による発話意図推定の正解率は73.1％であり、本手法の有効性を確認した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a technique for speech intention understanding based on decision tree learning，The technique can extract the feature quantity strongly related to the intentions，and therefore cope with the addition of dialogue examples robustly，The organization of intention tag has been designed hierarchically according to the informational degree of details，and the tag more detailed than an illocutionary act is given to each utterance unit. In speech intention detection, high accuracy can be realized by adopting the procedure of processing sequentially from the decidable class. An experiment on driver`s speech intention detection has been made using the restaurant search conversations of an in-car spoken dialogue corpus. The decision trees for intention detection were created from 2,972 utterance units to which the intention tags were given. As a result,73.1％ of precision was acquired and the technique has been confirmed to be effective．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2006, 号 40(2006-SLP-061), p. 31-36, 発行日 2006-05-11
• 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