@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00057316,
 author = {上野, 晋一 and 駒谷, 和範 and 河原, 達也 and 奥乃, 博 and Shinichi, Ueno and Kazunori, Komatani and Tatsuya, Kawahara and Hiroshi, Okuno},
 issue = {65(2002-SLP-042)},
 month = {Jul},
 note = {音声対話システムにおいては、ユーザに応じて適応的に対話の制御・応答生成を行うことが望ましい。本研究では開発中の京都市バス運行情報案内システムに、システムに対する習熟度、タスクドメインに関する知識レベル、性急度のつのユーザモデルを導入し、それに応じた対話制御を検討する。また、音声や言語、対話レベルなどの種々の特徴から、本システムによる実対話データを用いて分類したユーザモデルの判別方法の決定木学習を行った。その結果、判別に有効な特徴が示され、習熟度においては83.6％の精度での判別が実現できた。, Our goal is to generate cooperative responses to each user in a spoken dialogue system by choosing an appropriate user model. User models are implemented in Kyoto city bus information system which has been developed at our laboratory. The category of user models are skill level to the system, knowledge level of the task domain and the degree of hastiness. We perform decision tree learning using real dialogue data collected by the system picks up features specific to spoken dialogue systems and semantic attributes. The result shows features appropriate for classification and we get accuracy of 83.6\% for classification of skill level.},
 title = {バス運行情報案内システムにおけるユーザモデルを用いた適応的応答の生成},
 year = {2002}
}