2005 Fiscal Year Annual Research Report
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17500087
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
新田 克己 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (60293073)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
片上 大輔 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助手 (90345372)
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| Keywords | 調停 / ADR / 事例ベース / 教育支援 / エージェント / 強化学習 / 助言 |
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| Research Abstract |
本年度は以下の2つの研究成果を得た。
(1)調停事例の収集と調停ルールの抽出
今までに開発してきたオンライン調停支援システムの有効性を評価するため,このシステムにさまざまな調停事例を入力してタグ付けを行った。具体的には,商取引に関するトラブルの相談機関から入手した事例や,大学対抗の模擬仲裁コンテストの事例を入力し,タグ付け機能や類似場面検索機能が十分に利用できることを確認した。
また,自然言語(日本語)のテキストデータと,調停事件の予備知識から,その論理構造をルールとして抽出する手法を提案し,一部の機能を実装した。これはテキストデータを形態素解析を行い,どのような話題が発言されているかを推測するとともに,事件の予備知識を使って,「それを補強する話題は何か」,「それを攻撃する話題は何か」を認識し,使われている接続詞に着目して,「〜だから〜である」、または、「〜だから〜でない」という形式の情報を精度良く抽出しようとするものである。
(2)調停戦略の学習
オンラインで行われている調停をモニタし,必要に応じて調停者に助言を行うエージェントを実装し,その評価を行った。このエージェントは調停事件に関する予備知識を利用して,調停の最中に「次に行える発言の種類」を提示し,あわせて「次に行うべき論争テーマ」について助言するものである。
さらにこの機能を拡張し,過去の事例から,どのような発言をするとどのような態度をとるかに着目し,「断定的に強気に発言すべきである」とか「妥協的に発言すべきである」というような発言の仕方を助言する仕組みを実装し,評価実験によってその有効性を確認した。
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