Interview dialogue system for augmenting awareness opportunity
Project/Area Number |
22K12213
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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Research Institution | Kagawa National College of Technology |
Principal Investigator |
篠山 学 香川高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (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), 准教授 (90509754)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
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Keywords | transformer / 必須格 / 問い返し / 深層格 / 気づき / インタビュー対話 / インタビュー手法 |
Outline of Research at the Start |
人が自身の価値に気づく機会の一つに他者との対話がある.例えば,人から尋ねられてその回答を考えることで子供のころの夢などを思い出せたり,自分の行動を俯瞰できたりする.しかし,世界的な環境の変化により,人と会って対話する機会が減少している.そのため,気づきが得られる機会を創出することは重要である.そこで,これまでに構築したインタビュー対話コーパスを用いて人が気づきを得られる対話ロボットの研究を行う.本研究により,気づきを得られる対話システムが構築でき,気づきを得た対話も収集できる.また,収集した対話を分析することで,ユーザが気づきを得るための質問文の生成方法や相槌の挿入方法などを明らかにできる.
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Outline of Annual Research Achievements |
当該年度は,実証実験用のプレ・インタビュー対話システムを構築するため,T5transformerを用いた生成AIによる対話システムを構築した. 学習済みモデルやパラメータを保存し,入力文章に対して応答文を出力することが可能である.
また,問い返し文を生成するために,既存手法の実装を行った.具体的には,最終述語の不足格判別に基づく問い返し文生成手法である.コーパスから動詞ごとの必須格を決定しておき,発話文内に最終述語の動詞の必須格がなければ,必須格を問い返す問い返し文を生成できる.新聞コーパス1年分のデータから必須格辞書(動詞数460)を構築し,問い返し文を生成できるか評価実験を行った.評価に用いた発話の組は1037分である.これはインタビュー対話コーパス300回分から作成した.ただし,発話者が異なる,発話文の文末が疑問形,共通の動詞を含む,受動態でない,発話文 60 文字以内かつ問い返し文 30 文字以内をすべて満たす組とした.実験の結果以下のことが判明した.まず,問い返しを行う場合,発話文に必須格があるかどうかは無関係であった.必須格があっても任意格を問い返すことが多い.また,問い返しの中でもオウム返しの問い返しが全体の50%と多く,必須格や任意格を問い返す割合は10%程度であることも分かった.動詞に付与した深層格の精度はヲ格やデ格は90%以上の精度があった.反対に二格は20%程度と精度が低かった.
研究成果としては,研究代表者は言語処理学会第29回全国大会において1件の発表を行った.
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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
ほぼ計画通りに,実証実験用のプレ・インタビュー対話システムを構築できた.ただし,同じ相槌が出現しやすい傾向がある.学習用データとしてインタビュー対話コーパスから作成する対話ペアの見直し,相槌の挿入は別途に行うなどの対応が必要になる.また,必須格の問い返しシステムも実装したが,登録できた動詞が少ないため,既存の格フレームを用いるなどを考えている.また,予定していた,話題データベースと用例データベースの整備は遅れている.
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Strategy for Future Research Activity |
実証実験用のプレ・インタビュー対話システムの学習用データを変更し,特定の相槌が多く生成されないようにする.また,問い返し処理をプレ・インタビュー対話システムに組み込む.遅れている話題データベースと用例データベースの整備を行う.また,予定通りプレ・インタビュー対話システムを用いて実際に被験者に対話してもらう.
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)