2017 Fiscal Year Annual Research Report
Dialogue continuation by utterance induction using multi-attribute sensitivity empathy
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15H02770
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
泓田 正雄 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (10304552)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
任 福継 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (20264947)
森田 和宏 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (20325252)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 感性情報学 / 対話処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
コンピュータによる質問qと，それに対する人間の応答aに対して，コンピュータの返答を生成し，会話継続を行うことを目的とする. 質問qからは，時制（「過去」「現在」「未来」），種類（「YES/NOで答えられる．具体的な答えが必要」），話題を抽出し，さらに応答aからは，時制，肯定・否定（「肯定」「否定」「希望」），心情（「良」「無」「悪」），話題を抽出する．返答文は，これらのパターンの全ての組み合わせにより作成する．話題に関しては，まず質問文の種類が「具体的な答えを必要」で，応答文の話題がない場合には，話題の不一致とする．質問文と応答文に話題が含まれる場合には，Wordnetを用いて，話題の概念に関係性があるか判定する．話題が抽出できない場合には，質問文と応答文からは，動作として動詞，形容詞，形容動詞の取得も行い，この動作の関係性をWordnetで判定する．
返答文は，話題，時制が質問と応答で一致するかと，肯定・否定，心情の内容に関して，全てのパターンの組み合わせにより作成する．会話の流れにそった応答である場合は話題を広げる返答とし，話題や時制が一致しない場合には，話が噛み合っていないとし，正しい答えを求める返答や，違う話題へ移る返答として，再作成を行った．
時制，肯定/否定，心情の判定の正解率は，それぞれ97.8%,92.4%,98.4%となり，いずれも高い精度を得られた.また，作成した返答文の評価実験を行った結果，90%の精度を得られた．失敗した原因の多くは概念辞書の判定に失敗したためであった．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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