| 研究課題/領域番号 |
19H04171
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
駒谷 和範 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (40362579)
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| 研究分担者 |
武田 龍 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (20749527)
林 克彦 群馬大学, 社会情報学部, 准教授 (50725794)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 対話システム / 知識グラフ補完 / ドメイン知識獲得 / 質問選択 / ユーザ心象 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，対話システムの知識に注目し，「話すほど自律的に賢くなる対話システム」の実現を目指している．この際に知識を獲得するためのシステムからの質問は，ユーザが対話を継続する意欲を削がないものである必要がある．例えば，「フランス料理はタイ料理店で食べられますか？」のような，明らかに誤った質問は，ユーザが対話を続ける意欲を削ぐ．つまり，「システムが保持していない知識のうち，ユーザの意欲を削ぐほど明らかな間違いではない質問」を選択して尋ねる必要がある．
本年度は，知識を獲得するための質問内容の選択に，知識グラフ補完結果を用いる手法について研究を進めた．知識グラフ補完が高い性能を発揮するには，知識グラフを構成するトリプルが学習データとして十分に存在する必要があるが，対話システムの各ドメインで構築される知識グラフでは，その条件が成立しないことが多い．このような知識グラフが不十分な状況に対応するために，2点の工夫（エンティティの部分文字列の利用，負例サンプリング範囲の制限）を考案した．この工夫を導入したうえで，食べ物に関する知識グラフに対して知識グラフ補完モデルの一つであるComplEx を適用し，交差検証により性能向上を確認した．またこれまでの成果の一部を人工知能学会第33回全国大会において発表し，全国大会優秀賞を受賞した．
確認要求の印象評定実験についても分析や取りまとめを進めた．5種類の確認要求の印象の定量化や，「明示的確認が連続すると煩わしい」という仮定を実験的に検証するために，クラウドソーシング用のシステムを構築して収集したデータにおける分析を進めた．
さらには，音声を入力とした場合の未知語獲得についての検討も進めた．未知語を含む音素列から，未知語が料理や場所の名前である場合にそのカテゴリを推定する手法を開発した．また対話研究の基盤となるデータ収集の準備も進めた．
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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
知識グラフ補完の結果を対話システムで利用するというアイデアを推し進め，実際に対話システムで用いられている知識グラフに対して，知識グラフ補完を適用し検討を進めた．この結果，対話システムの各ドメインで構築される知識グラフはしばしば不完全であることを確認し，それへの対応として，知識グラフ内の限られた情報を有効活用する手法の開発に取り組んだ．このように進捗は順調である．
また成果として，人工知能学会第33回全国大会での発表が全国大会優秀賞を受賞した．研究代表者が自然言語生成に関する国際会議INLG2019に招かれ，招待講演を行った．第2回対話システムライブコンペティション シチュエーショントラックにおいて，構築したシステムが最高評価を得たことから，最優秀賞を受賞した．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度途中に研究代表者に不測の病気が発覚し，入院・手術が必要となったため，実験やその取りまとめが一部滞った．しかしながら手術は無事成功し徐々に回復したことから研究を再開できた．
知識グラフ補完を使った知識獲得対話については，知識グラフ補完の性能向上を交差検証で示すに留まっているため，全データを学習に用いて実際に未知の部分に対して予測を行い，その性能を検証する．
確認要求の印象評定については，分析結果の取りまとめを行い，対話と談話に関する第一線の国際会議であるSIGDIALに投稿した．採録され発表できた際には，その後過去の成果も含めて取りまとめてジャーナル論文化を検討する．また対話データの収集を本プロジェクトの一環として実施する．
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