| Project/Area Number |
19H04159
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂戸 達陽 成蹊大学, 理工学部, 助教 (10780679)
高瀬 裕 成蹊大学, 理工学部, 助教 (60744000)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2019: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | インタビュー対話システム / 大規模知識 / 質問生成 / ジェスチャ生成 / 対話システム / 意味内容 / 生成モデル / マルチモーダルモデル / ユーザ適応 / 会話参加者特性 / ジェスチャ / 性格特性 / マルチモーダル理解 / 会話エージェント / マルチモーダル / 話題埋め込み / 知識埋め込み / ジェスチャ形態決定 / 個人適応 |
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| Outline of Research at the Start |
AIスピーカーやチャットボット等，機械との音声対話が身近になりつつある．しかし現在，雑談対話といわれる，オープンドメインの対話システムは，個人に適応した知的なコミュニケーションができるレベルには至っていない．本研究では，大規模な知識ベースとコーパス学習モデルを融合し，オープンドメインの個人適応型対話システムの実現を目指す．また，ユーザ応答のマルチモーダルな解析を行うことにより，ユーザとの対話を通して，ユーザモデルを獲得する方法を確立する．さらに，姿を変えても，一貫したユーザ適応性を保証する会話エージェントシステムを実現するために，エージェントマイグレーションのプラットフォームを開発する．
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| Outline of Final Research Achievements |
With the goal of developing a system that acquires users' preferences through dialogue, we proposed an interview dialogue system that asks users' food preferences through conversations. In order to realize meaningful and intelligent dialogues, we focus on generating questions using large-scale knowledge and learning semantic content of the interviewer's questions. This allows to generate a rich variety of dialogues and more appropriate questions than previous methods.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
対話システムが実用化され，社会に普及し始める中，個人適応型のサービスを提供するためには，対話システムが自動的にユーザの特性を獲得することが必要となる．本研究は，食に関する嗜好獲得に焦点を当て，ユーザがシステムとの対話を楽しむ中で，システムがユーザの嗜好を獲得するインタビュー対話システムを開発した．本研究は，「知識」と「文脈」という対話制御には不可欠である要素に焦点を当て，最新の深層学習の利点を活かしつつ，深層学習モデルに基づく対話生成手法ではあまり注目されていなかった「発話の意味」を重視した手法を提案している．
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