| 研究概要 |
膨大かつ複雑な情報を誰もが理解・活用できるようにするには,人間と対話しながら,その人の意図や興味を推察することによって,的確な情報を検索し提示するシステムの実現が重要となる.現状の情報検索システムでは,キーワードにマッチする数多くの候補がディスプレイに表示されて,ユーザがそれらを1つずつチェックするというインタフェースとなっている.これに対して,音声対話によるリアルタイムのインタラクションを介して,ユーザの興味を喚起し,意図や選好を顕在化しながら,情報を検索・提示するプロアクティブなシステム「情報コンシェルジェ」の実現を目指して研究を行った.
前年度に引き続いて,Web上のニュースサイトの情報を元にして,ユーザの意図・嗜好に沿って,対話的に検索・提示するシステムを実装した.本システムの特徴は,述語項構造解析による情報抽出を基に情報検索・推薦を行う点である.これにより意味レベルのマッチングが可能になるが,解析自体やマッチングがうまくいかない場合に対応できる必要がある.また,情報検索や推薦に有用な述語項構造はドメインに依存する.そこで,当該ドメインの新聞記事コーパスから,情報抽出に用いる述語項構造のテンプレートを自動抽出するとともに,述語項の要素や用言の類似度を定義した.これにより,完全にマッチする情報がない場合でも,関連する情報を的確に提示できる機構を実現した.この枠組みは,人手で知識を記述しなくても,必要な知識が自動学習できるので,様々なドメインに適用できると考えられる.
また,人間どうしの自然なインタラクションであるポスター会話の分析を引き続き行った.特に今年度は,視線やうなずきなどの非言語情報も取り入れて,ユーザがいつどのような質問をするか予測するモデルを検討した.
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