2019 Fiscal Year Annual Research Report
人と社会的に共生する対話システムのための行動決定モデル基盤技術の確立
| Project Area | Studies on intelligent systems for dialogue toward the human-machine symbiotic society |
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| Project/Area Number |
19H05693
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| Research Institution | NTT Communication Science Laboratories |
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Principal Investigator |
杉山 弘晃 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, 主任研究員 (30742283)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石黒 浩 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (10232282)
中村 泰 大阪大学, 基礎工学研究科, 招へい教授 (70403334)
前田 英作 東京電機大学, システムデザイン工学部, 教授 (90396143)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Keywords | ドメイン特化雑談対話システム / 高密度趣味雑談コーパス / システムの個人性モデル / 選好推定モデル / 繰り返し対話の分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
NTTの杉山と成松は，対話システムが一貫した意図を持ち，自然な流れに沿って対話し続けるためのプラットフォームの開発を進めている．ごく小規模な状態遷移モデルと発話テンプレートに，ドメインに紐づく知識を併用することで，システムの意図が感じられる対話を実現している．また，この対話を自動的に実現するため，初対面の人同士が趣味について話す対話コーパスを収集した．個々の人の対話の進め方や相手話者による影響を調査するため，80名の話者がそれぞれ他の79名と対話するという，非常に密な対話を収集した．今後，このデータを対話システム構築の基礎データとして研究を進めていく．
NTTの水上は，システムの内面の一貫性を高める研究に取り組んでいる．今年度は，人があるイベントを観察したときの感想を，個人の内面に応じて適切に推定する手法の開発に取り組んだ．ニューラルネットワーク内の注意機構と呼ばれる部分に個人性を反映する仕組みを導入し，従来の手法よりも適切に個人の内面を反映した感想を生成できることを確認した．
大阪大学の中村と石黒は対話を通して個人の選好を推定するモデルについての研究を進めている．具体的には Dot-product attentionモデルを利用した, 複数の基準を切り替えながら行う価値判断のモデル化手法を構築した．
東京電機大学の前田は，システムによる社会的欲求の充足が人々の生活に与える影響の検討を行っている．合わせて，それを反映した実証実験の設定についての検討を進めている．
NTTの有本は，人間関係の深まりが対話に与える影響について分析を進めている．複数日にわたるテキストチャットの分析を通して，対話回数の増加とともに，徐々に深い話題について会話できるようになることや，対話相手からの問いかけに逐一応答せず自身の話したいことを優先するようになる傾向が見られることを確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題では、人から信頼を獲得する対話システムを実現するため、人とシステムの価値判断モデルを軸に、以下のA～Cの３つの研究課題に取り組んでいる。
課題A. システムの価値判断モデルに基づいて一貫性のある発話生成を実現する技術の確立について、既知の事象に表層的に類似する事象に限定し，新奇な事象に対する価値判断を行うモデルを構築する予定であったが、深層学習を用いた手法により、当初の想定よりも多様な事象に対し、一貫した発話生成を実現できている。また、さらなる精度向上に資するデータの取得も完了しており、当初想定よりも進捗している。
B. 発話履歴から人の価値判断モデルを推定する技術の確立について、今年度は対話履歴中のパーソナリティ情報の自動抽出と人の選好モデルの推定を行う予定であったが、それぞれ深層学習に関連する手法を用いることで、高い精度での抽出・モデル化を実現できている。
C. 人・システム共生社会における人・システム間の関係認識について、当初の予定通り、複数回継続する対話の分析を進め、研究会で報告できている。
一方、認知処理・対話処理分野の研究者雇用を検討していたが、人材獲得競争が激しく適切な技能を持った研究者を年度内に確保できなかった。また、予定機材のうち高速GPU計算機が、構成部品の品薄で納品が遅れた。これらについて、研究費を適切に繰り越すことで対処することができ、全体的な進捗はおおむね順調であるといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
課題Aについて、近年深層学習ベースの手法が提案され始めており、高い発話生成能力を持つことが示されている。一方で対話の流れのモデル化は未だ不十分であるため、今年度構築したドメイン特化型雑談システムの状態遷移モデルのアイディアとの融合が有望である。そのため、来年度はまず日本語での深層学習ベースの対話モデルについての構築を進める。
課題Bについて、選好のパターンとユーザ自身の内観に関する理論の構築を行う。また、人の印象形成に大きな影響を与えるマルチモーダルなジェスチャ要素について、主に視線情報を中心に、データ収集と視線制御のアルゴリズム構築を進める。合わせて、今年度取得した高密度趣味雑談コーパスを利用し、相手が感じる印象（ポライトネス）に配慮しつつ、適切にユーザのパーソナリティ情報を質問するモデルについても研究を進める。
課題Cについて、より長期間のテキストチャットデータを収集し、人間関係の進展に伴う、対話の話題や対話行為の出現頻度、発話スタイルの変化を明らかにする。さらに、2者間の対話のみならず、3者間テキストチャットデータを収集し、3項関係での人間関係の深まりについて分析する。
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Research Products
(3 results)
