独居高齢者の認知予備力向上のための実用的な非タスク指向型対話システムの開発

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K12738
• Research Institution: National Institute of Technology, Kumamoto College
• Principal Investigator: 博多 哲也 熊本高等専門学校, 電子情報システム工学系CIグループ, 教授 (60237899)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 柴里 弘毅 熊本高等専門学校, 電子情報システム工学系AEグループ, 教授 (60259968)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 医療福祉工学 / 生活支援技術 / 健康福祉工学 / 対話システム / アシスティブテクノロジー

Outline of Annual Research Achievements

認知機能の低下を防ぐ生活習慣として，会話により認知予備力を高めることの重要性が指摘されているが，独居高齢者の発話機会は極めて乏しいという問題がある．本研究では，独居高齢者の認知予備力を高めQOL改善に役立つ非タスク指向型対話システムを開発した．従来の対話システムでは，複数の意味を持つ単語の解釈が上手くできない，利用者の質問に対して答えるだけの受動的なものに陥りやすいという課題が指摘されている．対話システムが長期にわたり利用されるためには，ユーザの信頼獲得が必要不可欠である．利用者に機械と話しているという違和感を抱かせないように，意味のある対話を継続できるよう語義の曖昧性を解消することが求められる．対話システムの応答文生成に関しては，再帰型ニューラルネットワーク(RNN)による応答生成法などが提案されているが，対話ペアデータが大量に必要で，パターンにマッチしない対話に対する応答の制御が困難という問題が指摘されている．しかし，会話に含まれる１つの話題語から語義の曖昧性を解消することは難しい．そこで，単語をベクトル表現する単語分散技術を利用し，ベクトルの近い類似単語を複数求め情報量を増幅する．現在の会話だけでなく直近の会話を遡り，周辺単語のベクトルを含めて比較することで語義の曖昧性の解消を図り，対話の信頼性を高める．さらに，単語をベクトル化した専用の辞書を作成し，インターネット環境に依存することなく動作できるシステムを構築する．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)による応答生成法などが提案されているが，対話ペアデータが大量に必要で，パターンにマッチしない対話に対する応答の制御が困難という問題が指摘されている．しかし，会話に含まれる１つの話題語から語義の曖昧性を解消することは難しい．そこで，単語をベクトル表現する単語分散技術を利用し，ベクトルの近い類似単語を複数求め情報量を増幅する手法を考案した．現在の会話だけでなく直近の会話を遡り，周辺単語のベクトルを含めて比較することで語義の曖昧性の解消を図り，対話の信頼性を高める改良を行っている．また，Twitter APIを使用することで，対話データの質と量の改善を図った．

Strategy for Future Research Activity

対話インタフェースの改善を図り，ユーザビリティの向上を目指す．