| Project/Area Number |
15K12095
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 剛士 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90303693)
大野 誠寛 東京電機大学, 未来科学部, 准教授 (20402472)
村田 匡輝 豊田工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (30707807)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 音声言語処理 / 音声対話 / 応答生成 / 傾聴 / コーパス / 会話ロボット / 語り / 発話タイミング / 会話 / パーソナルロボット / 音声 / 相槌 / 対話システム / 聞き役 / 対話コーパス / コミュニケーションロボット / 深層学習 / 系列変換 / 言語生成 / 音声データ / 自然言語処理 / 発話生成 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We developed a method of creating and using a dialogue corpus to detect the timing of generating back-channel feedback. It is possible to create a coherent corpus by tagging dialogue data with back-channel feedback comprehensively. The effectiveness of this method was confirmed by experiments. In addition, we conducted a collection of responsive utterances showing attentive hearing. We adopted a collection method of giving appropriate response expressions and their generation timing to narrative speech. It was confirmed that natural responses can be efficiently collected by this method.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ロボットとの対話では、対話の過程が快適であることも重要である。ロボットの認識や理解の状態を、ユーザに適宜フィードバックすることが有効であり、聴覚的フィードバック手段である相槌は重要な役割を果たす。本研究で、適したタイミングでの相槌生成の実現性を示した。一方、語ることは人間に備わる基本的な欲求といえる。人が語れる機会を増やすことは現代社会の重要な課題に対し、パーソナルロボットが語りを聞く役割を担うことが考えられる。本研究では、ロボットによる傾聴を実現するための効果的な応答データ収集を提案した。
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