| 研究課題/領域番号 |
21K19819
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
稲葉 通将 電気通信大学, 人工知能先端研究センター, 准教授 (10636202)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 知的対話システム / 対話生成 / ユーザ情報推定 / 対話システム / 対話処理 / 自然言語処理 / 対話モデル / 対話 / コンテンツ生成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
情報伝達の形式として，対話形式を採用することは古今東西で行われてきた．例えば，古代ギリシャの哲学者プラトンの多くの著作は対話形式で書かれており，また，論語は孔子と弟子の間の対話形式となっている．その利点は話し言葉であるため，読者にとって理解しやすくなること，質問応答の形をとりやすく論理展開が明確になること，などが挙げられる．本研究では，ニュースや解説記事などの対話形式ではないテキストから，その内容をわかりやすく伝えるための対話形式テキストコンテンツを自動生成する技術開発を行う．
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| 研究成果の概要 |
本研究で得られた成果は，対話からユーザの特性や状況といったユーザ情報を推定・理解する手法，およびそれらの情報を用いてニュースなどのテキストベースのコンテンツをもとに，対話形式のインタラクティブなコンテンツを生成する手法の確立である．ユーザ情報を推定する技術は，AIが与えられたタスクを達成するために不可欠であり，その重要性は大きい．また，本研究で提案した手法は，ユーザのニュース理解度を向上させることが実験的に確認されている．この成果は，個人の特性と状況に合わせ，情報の提示手法を変化させるというAIの社会性の獲得につながる技術である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で得られた成果は，対話からユーザの特性や状況といったユーザ情報を推定・理解する手法，およびそれらの情報を用いてニュースなどのテキストベースのコンテンツをもとに，対話形式のインタラクティブなコンテンツを生成する手法の確立である．ユーザ情報の推定技術はAIが与えられたタスクを達成するため重要であり，その意義は大きい．また，本研究で提案したインタラクティブなコンテンツを生成する手法は推定したユーザ情報を用いることで，ユーザのニュースに対する理解度が向上したことが実験により確認された．本成果は個人の特性と状況に合わせ，情報の提示手法を変化させるという人工知能の社会性の獲得につながる技術である．
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