研究課題/領域番号 |
18K19811
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研究機関 | 名古屋大学 |
研究代表者 |
松原 茂樹 名古屋大学, 情報連携統括本部, 教授 (20303589)
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研究分担者 |
大野 誠寛 東京電機大学, 未来科学部, 准教授 (20402472)
村田 匡輝 豊田工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (30707807)
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研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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キーワード | 共感的応答 / 応答生成 / 語り / 繰り返し応答 / 対話システム / 音声発話 / リスナー / スマートスピーカー |
研究実績の概要 |
語ることは人間に備わる基本的な欲求といえる。スマートスピーカーが語りを聴く役割を担うことにより、語りのある生活を身近にすることが考えられる。本研究では、語りのリスナーとしての役割を担うスマートスピーカーが、話し手にとって語りたいと思える存在になるような傾聴を示す応答とその表出という課題にアプローチするため、話し手の語りに対して共感的応答を生成することの実現性を示すことを目的とする。初年度は、傾聴を示す応答のうち相槌以外の応答として、繰り返し応答(応答を構成する語句が前の語りに含まれる発話の形式)を取り上げた。本研究ではまず、語りに対する傾聴的応答を付与し、繰り返し応答データを作成した。作成した繰り返し応答データを用いて、繰り返される語りの語句の特徴分析を行った結果、「固有名詞や数詞などの固有表現」「出現頻度が低く、重要度が大きい語句」「言いよどみの一種であるフィラーの直後に出現する語句」が繰り返しの対象になりやすいことを確認した。分析結果に基づき、繰り返される語りの語句の検出手法を開発した。本手法では、文法的・意味的なまとまりを備えた言語単位である節を入力とし、統計的手法により、節を構成する文節集合から、繰り返しの対象となる語句を含んだ文節(繰り返し対象文節)を検出する。学習では、文節と節の基本的な言語情報に加えて、上述の繰り返しの対象となる語句の特徴を導入した。繰り返し対象文節の検出実験を行い、本手法の有効性を確認した。また、繰り返される語句の特徴の有効性を個別に評価するため、各特徴を取り除いて検出実験を行った結果、いずれの場合も評価値が低下しており、本研究で導入した特徴の有効性を確認した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
プロジェクトの初年度として、共感的応答コーパスの作成とその整備を計画していたのに対し、繰り返し応答という共感的応答を取り上げ、その作成、分類、ならびに、語りとの対応付けを進めた。次年度以降に利用可能なデータとして整備するとともに、成果を学会で公表するに至っており、本課題はおおむね順調に進展しているといえる。
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今後の研究の推進方策 |
次年度以降は、今年度整備した共感的応答データを用いて研究を推進する。なお、現行のデータについては今後も可能な限り規模の拡大をはかる。共感的応答のスコアリングを進めるとともに、その生成方式の開発を進める。現状において、研究遂行上の致命的問題は発生しておらず、研究計画を大幅に変更する必要性はない。
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次年度使用額が生じた理由 |
初年度は、共感的応答コーパスを作成し整備することを計画していた。コーパスの収集・作成とその整理を実施したものの、その基本設計を変更したため、計画した規模のデータ作成には、次年度に実施するとの判断に至り、計画を一部変更した。このため、次年度使用額が生じた。
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