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外国語を効果的・効率的に学習する方法として、コンピュータ支援型言語学習Computer-Assisted Language Learning (CALL)システムが注目を集めている。これまで研究代表者らは、音声認識処理に基づいて発音を自動的にチェック・指導するCALLシステムの研究開発を行ってきた。本研究では、与えられた単語や文章の発音をするだけでなく、あるシナリオの下で会話を行う訓練を実現し、仮想的な語学教師の実現を目指す。対話ベースのCALL(DB-CALL)システムは、一定の自由度のある条件下で、学習者の音声を認識・評定する能力に加えて、発音・語彙・文法などの誤りを検出する機能を要するが、本年度は、音声対話インターフェースにおいてユーザの意図を頑健に推定する方法について研究を行った。
具体的には、音声認識・言語理解・ベクトル空間モデルに基づいて、電子書籍を検索するための音声対話システムを作成・評価した。オンラインサービスのAmazon Mechanical Turk (Mturk)を用いて検索文を収集することにより、文法構築のための発話パターンを分析したり、検索の評価実験を行うことができた。音声書籍検索のためにスロットベースの新たなベクトル空間モデルを提案し、重み付きのスロット毎のモデルと全体のモデルを組み合わせるにとにより、人工的なデータとMturkで収集したデータの双方において最も高い検索性能が得られることを確認した。
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