| 研究課題/領域番号 |
20J22284
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
山本 賢太 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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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 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2022年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
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 | 音声対話システム / 対話ロボット / キャラクタ / パーソナリティ / 対話のふるまい |
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| 研究開始時の研究の概要 |
音声対話システムを用いて自然な対話を実現するためには、対話の状況に合わせたキャラクタ表現が必要がある。本研究では、対話のタスクやユーザに応じたキャラクタ表現を行う音声対話システムを実現する。キャラクタの印象評定データと大規模な対話データを組み合わせた半教師あり学習を用いてキャラクタ表現モデルを構築する。さらに、対話のタスクやユーザに適したキャラクタ表現を強化学習により獲得する。
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| 研究実績の概要 |
この研究では、対話のタスク・ユーザに適したキャラクタ表現を行う音声対話システムの構築に取り組んだ。このモデル構築のためには、対話のタスクに適切なキャラクタ表現方法とユーザが話しやすいと感じるキャラクタの表現方法を明らかにする必要がある。本研究のキャラクタとはシステムの対話におけるふるまいに一貫性を持たせることで表現される個性である。
キャラクタが対話に与える影響を分析するため対話コーパスにキャラクタ印象のアノテーションを実施した。このデータの分析結果から、キャラクタを代表的な4クラスに分類することで、話者のキャラクタの組み合わせが対話相手との相性に関する印象と関係していることを明らかにした。この関係性をモデル化するために、研究紹介と雑談という2種類の対話タスクで、対話のふるまい制御により4クラスのキャラクタを表現するモデルを構築した。このモデルを自律型アンドロイドERICAに実装し、タスク・ユーザに応じた最適なキャラクタの表現方法を調査する被験者実験を実施した。具体的には、パーソナリティ尺度であるBigFiveの評定結果を用いて被験者を4クラスに分類し、被験者のパーソナリティのクラスと音声対話システムとキャラクタとの組み合わせごとに対話に対する印象評定結果を分析した。実験結果から、研究紹介を担うシステムには外向的なキャラクタが適切であると評価された。一方で、雑談対話のような自由度の高い対話では、協調的なシステムが好まれる傾向があった。また、両対話においてユーザ自身と類似したキャラクタを表現するシステムに対しては、システムが被験者に合わせて話してくれていると感じることが確認された。
これまでの研究結果とあわせて、音声対話システムにおいてタスク・ユーザに適したキャラクタ表現が対話の満足度の向上に有効であることが示された。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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