@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00062673,
 author = {駒谷, 和範 and 池田, 智志 and 福林, 雄一朗 and 尾形, 哲也 and 奥乃, 博 and Kazunori, Komatani and Satoshi, Ikeda and Yuichiro, Fukubayashi and Tetsuya, Ogata and Hiroshi, G.Okuno},
 issue = {12},
 month = {Jul},
 note = {本稿では，ヘルプメッセージを提示することにより，音声対話システムにおける想定外発話の問題に取り組む．想定外発話に対する音声認識結果では，重要な単語が誤認識されていたり，ユーザが十分な情報を発話しない場合があるため，想定外発話に対するヘルプメッセージ生成は困難な課題である．本稿ではまず，重みつき有限状態トランスデューサ (WFST) を用いて，想定外発話に対する文法検証手法を開発した．この文法検証では，音声認識結果中の重要な単語が抜けている場合でも，ユーザが意図した表現に最も近い文法を同定する．さらに，この文法検証結果やユーザの経験を表す対話履歴を特徴として用いて，RankBoost アルゴリズムによりヘルプメッセージ候補の順序付けを行った．, We address an issue of out-of-grammar (OOG) utterances in spoken dialogue systems by generating help messages for novice users. Help generation for OOG utterances is a challenging problem because language understanding (LU) results based on automatic speech recognition (ASR) results for such utterances are always erroneous as important words are often misrecognized or missed from such utterances. We first develop grammar verification for OOG utterances by using a Weighted Finite-State Transducer (WFST). It robustly identifies a grammar rule that a user intends to utter, even when some important words are missed from the ASR result. We then adopt a ranking algorithm, RankBoost, whose features include the grammar verification results and the utterance history representing the user's experience.},
 title = {音声対話システムにおける文法検証結果と発話履歴に基づくヘルプメッセージ候補のランキング},
 year = {2009}
}