@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00081884,
 author = {吉野, 幸一郎 and 森, 信介 and 河原, 達也 and Koichiro, Yoshino and Shinsuke, Mori and Tatsuya, Kawahara},
 issue = {3},
 month = {May},
 note = {文書集合をバックエンドとして情報検索・案内を行う音声対話システムのための、言語モデル構築手法について述べる。提案手法では、検索対象である文書集合中の書き言葉のテキストに対して、音声対話で想定される話し言葉の質問文への変換を行う。この変換では、係り受け解析に基づいて、述語に係る文節と述語の変換により自然な質問文を生成する。次に、検索対象となるドメインにおいて有用な情報を持ち、検索される可能性が高い文の選択を行う。この選択のために、当該文書集合における統計量に基づいて述語項構造テンプレートを定義する。構築した言語モデルを音声認識で評価した結果、提案手法の有効性、特に文選択の効果を確認した。, We present a novel scheme of language modeling for a spoken dialogue system by effectively exploiting the back-end documents the system uses for information navigation. The proposed method first converts sentences in the document, which are written and plain style, into spoken question-style queries, which are expected in spoken dialogue. In this process, we conduct dependency analysis to extract verbs and relevant phrases to generate natural sentences by applying transformation rules. Then, we select sentences which have useful information relevant to the target domain and thus are more likely to be queried. For this purpose, we define predicate-argument (P-A) templates based on a statistical measure in the target document. An experimental evaluation shows that the proposed method outperforms the conventional method in ASR performance, and the sentence selection based on the P-A templates is effective.},
 title = {述語項構造を介した文の変換と選択に基づく音声対話用言語モデルの構築},
 year = {2012}
}