| 研究課題/領域番号 |
19H04159
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
|
|---|
| 研究機関 | 成蹊大学 |
|---|
研究代表者 |
中野 有紀子 成蹊大学, 理工学部, 教授 (40422505)
|
|---|
| 研究分担者 |
坂戸 達陽 成蹊大学, 理工学部, 助教 (10780679)
高瀬 裕 成蹊大学, 理工学部, 助教 (60744000)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
|
|---|
| キーワード | インタビュー対話システム / 大規模知識 / 質問生成 / ジェスチャ生成 / 対話システム / 意味内容 / 生成モデル / マルチモーダルモデル / ユーザ適応 / 会話参加者特性 / ジェスチャ / 性格特性 / マルチモーダル理解 / 会話エージェント / マルチモーダル / 話題埋め込み / 知識埋め込み / ジェスチャ形態決定 / 個人適応 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
AIスピーカーやチャットボット等，機械との音声対話が身近になりつつある．しかし現在，雑談対話といわれる，オープンドメインの対話システムは，個人に適応した知的なコミュニケーションができるレベルには至っていない．本研究では，大規模な知識ベースとコーパス学習モデルを融合し，オープンドメインの個人適応型対話システムの実現を目指す．また，ユーザ応答のマルチモーダルな解析を行うことにより，ユーザとの対話を通して，ユーザモデルを獲得する方法を確立する．さらに，姿を変えても，一貫したユーザ適応性を保証する会話エージェントシステムを実現するために，エージェントマイグレーションのプラットフォームを開発する．
|
| 研究成果の概要 |
本研究は，ユーザの嗜好を獲得するシステムの実現を目指し，料理や食に関する会話の中でユーザの嗜好を訪ねるインタビュー対話システムを開発した．意味のある知的な対話を実現するための工夫は，大規模知識を用いて質問を生成し，インタビュアーの質問の意味表現を学習することに着目した点である．これにより，豊富なバリエーションの対話を生成し，比較的少ない学習データから，従来手法よりも適切な質問を生成することができた．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
対話システムが実用化され，社会に普及し始める中，個人適応型のサービスを提供するためには，対話システムが自動的にユーザの特性を獲得することが必要となる．本研究は，食に関する嗜好獲得に焦点を当て，ユーザがシステムとの対話を楽しむ中で，システムがユーザの嗜好を獲得するインタビュー対話システムを開発した．本研究は，「知識」と「文脈」という対話制御には不可欠である要素に焦点を当て，最新の深層学習の利点を活かしつつ，深層学習モデルに基づく対話生成手法ではあまり注目されていなかった「発話の意味」を重視した手法を提案している．
|
