2019 Fiscal Year Research-status Report
会話ロボットによる相手の良さを引き出すインタビュー対話の研究
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19K12174
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| Research Institution | Kagawa National College of Technology |
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Principal Investigator |
篠山 学 香川高等専門学校, 情報工学科, 講師 (60508232)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松本 和幸 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (90509754)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 発話意図タグ / インタビュー対話コーパス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度は，インタビュー対話コーパスを構築するためにTVの対談番組から388対話(放送1回分が1対話)収集した．総発話数は193046発話となり，1対話中の平均発話数は497.54であった．さらに，対話文を分類して発話意図タグを設計した．発話意図タグは発話の機能と発話の欲求によって設計した．設計したタグは，a1, a2s,a2m,q1k,q2k,ds,dk,w,z,fの10種類である．a1は情報の提供(Yes/No可能)，a2情報の提供(Yes/No以外)，q1は情報の要求(Yes/No可能), q2は情報の要求(Yes/No以外),dは注目や理解の提供(相槌)などとした．また，人間の欲求リストから発話に関連する欲求を割り当てた．s,m,kはそれぞれ親和・服従欲求，承認・顕示・証明欲求，認知欲求とした．設計した発話意図タグが作業者によってぶれずに付与できるのかを確認するために発話意図タグの付与実験を行った．実験には作成したインタビュー対話コーパスから6対話を用いた．発話意図タグ設計者と非設計者の2名が作業を行った．2名によるタグ付与結果の一致率の計算にはCohenのカッパ係数を用いた．カッパ係数は0.67以上のときに十分な信頼性があるとみなす．実験の結果1つの対話(0.66)を除き0.67以上あり，作業者によるぶれが少ないタグが設計できたと言える．研究分担者は，発話意図と発話文の関係を，自己相互情報量，勾配ブースティング，K近傍法，多層パーセプトロン，およびBERTとt-SNEを用いた可視化などの複数の観点から分析を行った．分析結果から，設計した発話意図タグは，発話文単体の特徴のみでは識別しづらいものが存在することが分かった．
研究成果としては，研究代表者は情報処理学会第82回全国大会において発表を行い，研究分担者は第15回日本感性工学会春季大会で発表を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画通りにTVの対談番組の字幕情報を抽出してインタビュー対話コーパスを構築できた．発話文は約20万文である．次に，発話意図タグの設計を行った．また，タグを実際に付与してぶれの少ないタグを設計できていることを確認した．研究分担者の実験から得られた知見に基づき，設計した発話意図タグに修正を加える．
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| Strategy for Future Research Activity |
人の良さを引き出す方法についての検討ができていないため，発話意図タグの修正を行ったあとに検討する．発話意図タグの設計が確定したら，研究協力者8名程度にタグ付けをお願いする．並行して，３対話程度が可能なインタビュー対話システムを構築する．
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| Causes of Carryover |
深層学習用PCは60万円を予定していたが約35万円でほぼ同等の性能のPCが販売されていた。
残りは予定より多くのタグ付けをするための謝金に使用する。
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Research Products
(3 results)
