| 研究課題/領域番号 |
18K11435
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
荒瀬 由紀 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (00747165)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 対話システム / 応答生成 / ニューラル対話モデル / 対話コーパス / 語用論的言い換え / 自然言語処理 / 対話破綻検出 / スタイル変換 / 言語資源 |
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| 研究成果の概要 |
深層学習をベースとするニューラル対話モデルにより流ちょうな応答文生成が可能となった。しかし文としては流ちょうであるものの、話者の発話の内容を充分に考慮した応答の生成には至っておらず、対話を破綻させる、もしくは面白みのない応答を生成する問題が指摘されている。本研究では、ユーザの発話内容に則しつつ情報量の多い応答を生成するモデルを開発し、さらにニューラル対話モデルの発展に資する対話コーパスを構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したユーザの発話内容に則しつつ情報量の多い応答を生成できるモデルは、これまで当該研究分野で広く認識されていた問題を解決するものであり、学術的だけでなく産業的貢献も大きい。また本研究で構築した対話コーパスは、これまで重要性を認知されながら手つかずであった、ユーザ発話に隠された言外の意図の推定を可能とするものであり、対話システム研究に新たな扉を開く、顕著な学術的貢献を持つ。
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