2018 Fiscal Year Annual Research Report
Acquiring domain knowledge during dialogues for dialogue systems
| Project/Area Number |
16H02869
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
駒谷 和範 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (40362579)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
武田 龍 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (20749527)
林 克彦 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (50725794)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 対話システム / ドメイン知識獲得 / 未知概念 / 暗黙的確認 / 質問生成 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は，対話システムの知識に注目し，「話すほど自律的に賢くなる対話システム」の実現を目指している．具体的には，ユーザとの対話中に現れる未知語に関する知識を，ユーザとの自然な対話を通じて取得する．この一環として，平成29年度に暗黙的確認というプロセスを提案した．これは単純に「○○って何ですか？」のような明示的確認要求を繰り返してユーザの対話継続意欲を削ぐことなく，推定結果として得られた候補の正誤を検証し，当該知識の獲得を可能とするものである．
本年度は，この暗黙的確認に関して主に以下の2点を推し進めた．まず暗黙的確認要求と，通常の「○○って何ですか？」という明示的確認要求とを比較した印象評定を実施した．暗黙的確認の前提となる「明示的確認が連続すると煩わしい」という仮定を実験的に検証した．このために，クラウドソーシング用のシステムを構築して収集したデータにおける分析を実施した．この結果，明示的確認を複数回繰り返した場合，そうでない場合よりもユーザの印象はより悪化する傾向にあることを示した．
次に，知識を獲得するための質問の内容の選択に，知識グラフ補完の結果を導入する手法に着手した．具体的には「システムが保持していない知識について，ユーザの意欲を削ぐほど明らかな間違いではない」質問を選択するという問題を新たに設定した．知識グラフ補完モデルの一つであるComplEx を食べ物に関する知識グラフに適用し，事実に対する確信度を得て質問選択に利用した．これにより，システムにとって未知の事実に関する質問を選択できることや，その具体例を示した．この成果の一部を，第9回対話システムシンポジウムにおいて発表し，若手奨励賞を受賞した．
さらには，音声を入力とした場合の未知語獲得についての検討も進めた．音声認識により得られる音素列を対象として，その区切り位置（単語境界）を得る手法の開発を進めた．
|
| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
