発話分類モデルを含んだ対話破綻検出器の構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS21006

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2021/03/07

タイトル(英語): Construction of Dialog Breakdown Detector using Utterance Classification Model

著者名: 加畑 悠太朗(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学)

著者名(英語): Yutaro Kahata(Kanagawa university),Masanori Akiyoshi(Kanagawa university)

キーワード: 対話破綻検出|発話分類|不変情報クラスタリング|Dialog breakdown detection|utterance classification|invariant information clustering

要約(日本語): 対話システムによるサービスは人件費の削減や、時間、場所 を問わずに対応できるなどメリットが多く、人材不足の業界、場面で特に有効である。し かし、現状の対話システムは人間の言語表現を完全に理解してはいないため、不自然な発 言で会話が途切れたり、論理的に話せなかったりという問題がある。それに対する取り組 みとして対話破綻検出チャレンジがおこなわれている。この取り組みによる、対話破綻の 検出精度は未だ不十分であり、改善の余地がある。本研究では発話を分類するモデルを検 出器に取り込んで、対話の破綻検出精度向上を狙う。

要約(英語): This paper addresses how to detect dialog breakdown detection that is_x000D_ considered to be indispensable for_x000D_ constructing human-like dialogue generation by computer. Since our_x000D_ dialogue is usually done by logically correct_x000D_ turn-taking, subtle dialogue breakdown make us think it is not_x000D_ natural. "Dialogue Breakdown Detection Challenge"_x000D_ aims to solve this problem, however, the accuracy of it is still_x000D_ insufficient, and needs improvement on it._x000D_ The proposed detector incorporates utterance classification model in_x000D_ addition to dialogue encoding model._x000D_ Experimental results are also discussed from accuracy points of views.

本誌: 2021年3月10日―2021年3月11日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 29-32 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,147 Kバイト