| 研究課題/領域番号 |
19H04171
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 |
駒谷 和範 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (40362579)
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| 研究分担者 |
武田 龍 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (20749527)
林 克彦 群馬大学, 情報学部, 准教授 (50725794)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2019年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 対話システム / 知識グラフ補完 / ドメイン知識獲得 / 未知概念 / 暗黙的確認 / 質問選択 / ユーザ心象 / 未知語 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
賢い対話システムを作るには知識が不可欠ですが、完璧な知識を作り込むのはほぼ不可能です。このため、話の最中に、知識の欠けを補う技術が必要です。本研究では、システムの知識表現として知識グラフを用い、その上で知識グラフ補完と呼ばれる未知の関係を推測する技術などを用いて、適切な質問内容を選べるようにします。これにより「話すほどに賢くなる対話システム」の実現に向けた基盤技術の確立を目指します。
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| 研究成果の概要 |
対話中に現れる未知語に関する知識を獲得するための質問は，ユーザの対話を継続する意欲を削ぐことなく自然に行われる必要がある．本研究課題では，知識グラフ補完結果を用いて質問を選択する際に，知識グラフ補完スコアと質問内容の正解率との関係を実験的に示した．さらにクラウドソーシングにより質問に対する主観評価を行うことで，スコアに基づき質問を選択するという枠組みの妥当性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
対話システムが対話中に知識を獲得するのは，飽きられず長期にわたる関係性を保てるシステムを構築するうえで重要なトピックである．従来は保持する知識から応答を生成する方法の研究が多いが，本研究では，知識グラフが不完全であることに着目し，質問に対するユーザの印象も考慮しながら，その欠損値をシステムが獲得する．未知語問題や未知の知識など「システムができないこと」に正面から焦点を当てる本研究の取組みは実用上重要である．対話中の知識獲得の研究は未だ世界的にも少ない．
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