2020 Fiscal Year Annual Research Report
Realizing Situated Multi-Language Communication Environments Based on Service Composition
| Project/Area Number |
18H03341
|
|---|
| Research Institution | Kyoto University |
|---|
Principal Investigator |
林 冬惠 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (90534131)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 陽平 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (00435786)
大谷 雅之 近畿大学, 理工学部, 講師 (00782682)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | サービスコンピューティング / 多言語コミュニケーション / サービス連携 / Internet of Things |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
基盤研究では、IoSサービスとIoTサービスの統合基盤を実際に構築し、スマートホームに関するサービス機能を軸に、20種類以上のサービスインタフェースを設計し、基盤上の複合イベント処理を実現した。また、現場の状況に応じてIoSサービス（対話システム）やIoTサービス（家電など）を選択する半自律対話システムを実装し、大学の研究室で実験した。実際の環境では、利用者の急な入れ替わりや、振る舞いの変化があり、サービスの駆動ルールの再学習が発生する。これに追従するため、アニーリングの概念を取り入れた駆動ルールの学習方法と、状況が急変したことを検出する機構を組み込み、状況の変化に耐え得ることを確認した。
実証研究では、翻訳エージェント及び対話エージェントを対象とし、基盤研究の成果を実世界に適用した。まず、二種のコグニティブサービス（視線トラッキング、表情分析）を用いて、翻訳メッセージの受信者の反応に応じて、翻訳結果を適応させる翻訳エージェントを実装した。具体的には、受信者の表情の変化が起こった際に、受信者が凝視している箇所を検出し、代替候補の翻訳への置き換えを行う。次に、翻訳エージェントが文化差によるコミュニケーション齟齬を回避するために、単語の画像検索結果から特徴量を抽出し、文化差を検出する手法を考案した。WordNetから抽出した500件の概念に本手法を適用したところ、検出精度は76%を達成した。さらに、医療支援の分野において、様々な機械翻訳サービスや辞書サービス、隣接ペアサービスの連携により、文脈を考慮した状況依存型対話エージェントを実装した。これらの成果は、言語資源に関する国際会議LREC 2020やコラボレーションに関する国際会議CollabTech 2020において発表した。
|
| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
