| 研究課題/領域番号 |
19H04171
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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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, 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 / 未知概念 / 暗黙的確認 / 質問選択 |
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| 研究成果の概要 |
対話中に現れる未知語に関する知識を獲得するための質問は，ユーザの対話を継続する意欲を削ぐことなく自然に行われる必要がある．本研究課題では，知識グラフ補完結果を用いて質問を選択する際に，知識グラフ補完スコアと質問内容の正解率との関係を実験的に示した．さらにクラウドソーシングにより質問に対する主観評価を行うことで，スコアに基づき質問を選択するという枠組みの妥当性を示した．
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| 自由記述の分野 |
知能情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
対話システムが対話中に知識を獲得するのは，飽きられず長期にわたる関係性を保てるシステムを構築するうえで重要なトピックである．従来は保持する知識から応答を生成する方法の研究が多いが，本研究では，知識グラフが不完全であることに着目し，質問に対するユーザの印象も考慮しながら，その欠損値をシステムが獲得する．未知語問題や未知の知識など「システムができないこと」に正面から焦点を当てる本研究の取組みは実用上重要である．対話中の知識獲得の研究は未だ世界的にも少ない．
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