| 研究課題/領域番号 |
20J14823
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
河野 誠也 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
採択後辞退 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2020年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 自然言語処理 / 対話システム / 質問応答システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
図書館員は、レファレンスインタビューと呼ばれる対話を通じて、ユーザの情報ニーズを明確化したり、ニーズの特性に適した資料案内を行なう．レファレンスインタビューにより、情報案内の質が向上することが従来の定性的・定量的研究から明らかになっている．そのような背景のもと、本研究では、現在人的に行われているレファレンスインタビューのような、情報ニーズの明確化のための対話をモデル化し、情報案内を行う対話システムに応用することを目的とする．
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| 研究実績の概要 |
本研究では、レファレンスインタビューのような人間の専門家が行うような対話を対話システム上で再現するために、特に、対話システムのための言語理解と応答生成モデルを中心とした諸検討を行った。
1)対話における意図がどのような構造を持ち、対話の中で何が実現されたかということを解析するためのニューラル対話構造解析モデルを提案した。提案した対話構造解析モデルは、対話システムにおける対話制御に応用することができる。
2)エントレインメント現象を陽に制御して応答を生成するニューラル会話モデルを提案した。エントレインメントは対話における話者間の言語使用の傾向が類似するような現象であり、様々なドメインで対話のタスク成功率や自然性と相関することが示唆されている。提案したニューラル会話モデルは主観評価・客観評価の両方で、ベースラインモデルを上回るエントレインメントの制御性と応答の自然性を示した。また、複数の対話コーパスを用いた分析を通じて、強くエントレインメントした応答がユーザの主観評価を向上させる傾向があることを示した。
3)ユーザの質問が曖昧な場合にその質問意図を明確化するような聞き返しを生成する応答生成モデルを提案した。曖昧な質問に対する聞き返しはレファレンスインタビューのような情報案内対話における重要な戦略の一つであり、それを再現する対話システムに必要不可欠である。提案したモデルは、ユーザの質問に対する聞き返しを生成することで、質問応答システムが回答に必要な補完し、その質問応答精度を向上させることを示した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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