| 研究概要 |
本研究は,自然言語による人間とコンピュータの間の対話システムを実現することを目指している.特徴としては,形態素解析,構文解析,文生成といった自然言語処理の部分を事例ベースで行う,現在の対話を継続するのに適した事例を選択するルールを簡単な式によって記述する,ことが挙げられる.これによって,コーパスが与えられれば,どんな話題に関してどんな言語を使っても対話システムが容易に実現できる.本年度は,対話事例の収集,自然言語処理解析精度の向上をメインに研究を進めた.また,本研究のもう一つの特徴である,副詞の有効な利用方法に対する検討を行った.
ユーザによって入力された文と対話事例とのマッチングは,キーワードによる方法と文の構文構造によるマッチングによって判断する.キーワードによるマッチングでは,名詞,動詞,形容詞を各々一つずつ拾い,事例とマッチングする.構文構造によるマッチングでは,上位にある語のマッチングを重視する手法を開発している.これらの処理を行うために,表層的な処理,具体的にはNグラムを使った形態素・構文解析手法を開発した.
文の生成は,マッチングの高い文に関してはスロット法による語の入れ替えによる手法,それ以外の文に関しては,Nグラムを用いた手法を開発した.
現在,プロトタイプシステムを実装し,実験を行っている.利用者(小学生)のアンケートでは,生成された文に不自然なところがあるものの,対話として成り立っている結果が得られている.
副詞の利用に関連して,利用者が入力した顔文宇から感情を理解し,システムの出力文に顔文字を付加する研究を行っている.これによって,対話に対するフレンドリさが増すことになる.本研究で得られた結果を,副詞の出力にも活用するように検討を加えている.
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