| 研究概要 |
本研究は,人間とコンピュータが自然言語を使って対話する自由対話システムの実現を目指した.筆者らの開発した手法では,事例ベースの内容に基づいてシステムの発話が生成されるため,事例ベースをリアルタイムに更新する機能を組み込むことで,ユーザに必要な情報を提供できるという特徴がある.
本研究では,自由対話システムにおいて,副詞の利用を考えた.副詞はユーザの主観的なイメージを反映し,副詞の使い方が不自然であると違和感の強い応答になる.本研究では,特に時間副詞と程度副詞を扱った.時間副詞は,「もう」と「まだ」に代表される,話者の事象の時間に対するとらえ方を表現する時間を表す表現に着目した.これをホーンシュタインのモデル上での時間表現で記述し,対話システムでの実験を行った.程度副詞に関しては,「とても」を取り上げた.「とても」は人間間の会話ではよく現れるが,「とても働いた」などのように「とても」が修飾する形容詞が使われない場合があり,本研究では「とても」が修飾する要素の分析を行った.
ユーザによって入力された文と対話事例とのマッチングは,キーワードによる方法と文の構文構造によるマッチングによって判断する.キーワードによるマッチングでは,名詞,動詞,形容詞を各々一つずつ拾い,事例とマッチングする.構文構造によるマッチングでは,上位にある語のマッチングを重視する手法を開発している.これらの処理を行うために,表層的な処理,具体的にはNグラムを使った形態素・構文解析手法を開発した.文の生成は,マッチングの高い文に関してはスロット法による語の入れ替えによる手法,それ以外の文に関しては,Nグラムを用いた手法を開発した.
さらに,メールやチャットなどで現れる副詞的な要素としての顔文字を扱った.顔文字を選択するメカニズムはよく知られていないが,本論文は感情の動きと文の種類から顔文字を推定して出力するメカニズムを開発した.
|
