@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00057086,
 author = {レーンイアン and 河原, 達也 and 中村, 哲 and Ian, R.Lane and Tatsuya, Kawahara and Satoshi, Nakamura},
 issue = {131(2004-SLP-054)},
 month = {Dec},
 note = {音声言語システムにおいて、システムが想定しない発話（ドメイン外発話）の検出が重要な問題である。我々は以前、トピック分類の信頼度とドメイン内検証モデルを用いた検出の枠組みを提案した。本稿では、自然対話を扱えるように２つの手法を導入する。まず、対話コンテキストを導入するため、文、トピック分類、ドメイン内検証の信頼度の３段階のレベルで複数の発話を結合する手法を検討した。さらに、話し言葉音声に対するシステムの頑健性を向上させるためにトピッククラスタリングを導入する。この手法を用いることでトピックが明確ではない発話でも有用なトピック信頼度を得ることができる。ATRの音声翻訳システムを介した自然対話によりシステムの評価を行い、二つの手法を用いることで、ドメイン外発話の検出制度を改善することができた。, The detection and handling of OOD (out-of domain) user utterances are significant problems for spoken language systems. We have proposed a novel OOD detection framework, which makes use of classification confidence scores of multiple topics. in this paper, we extend this framework in order to handle natural language dialogue. Specifically, two issues are addressed. First, to effectively incorporate dialogue context, we investigate methods to combine multiple utterances at various stages of the OOD detection process: at the sentence, topic classification, and in-domain verification level. Second, to improve robustness on spontaneous speech, we introduce a topic clustering scheme which provides reliable topic classification confidence even for indistinct utterances. The system was evaluated on natural dialogue via the ATR speech-to-speech translation system, and a significant improvement in OOD detection accuracy was achieved by incorporating the two proposed techniques.},
 title = {対話コンテキストとトピッククラスタリングを用いた　ドメイン外発話の検出},
 year = {2004}
}