情報検索対話における情報仲介者の対話機能のモデル化とその応用に関する研究

信息搜索对话中信息中介对话功能建模及其应用研究

基本信息

批准号：
20J14823
负责人：
河野誠也
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20J14823/
关键词：
自然言語処理対話システム質問応答システム

项目摘要

本研究では、レファレンスインタビューのような人間の専門家が行うような対話を対話システム上で再現するために、特に、対話システムのための言語理解と応答生成モデルを中心とした諸検討を行った。1)対話における意図がどのような構造を持ち、対話の中で何が実現されたかということを解析するためのニューラル対話構造解析モデルを提案した。提案した対話構造解析モデルは、対話システムにおける対話制御に応用することができる。2)エントレインメント現象を陽に制御して応答を生成するニューラル会話モデルを提案した。エントレインメントは対話における話者間の言語使用の傾向が類似するような現象であり、様々なドメインで対話のタスク成功率や自然性と相関することが示唆されている。提案したニューラル会話モデルは主観評価・客観評価の両方で、ベースラインモデルを上回るエントレインメントの制御性と応答の自然性を示した。また、複数の対話コーパスを用いた分析を通じて、強くエントレインメントした応答がユーザの主観評価を向上させる傾向があることを示した。3)ユーザの質問が曖昧な場合にその質問意図を明確化するような聞き返しを生成する応答生成モデルを提案した。曖昧な質問に対する聞き返しはレファレンスインタビューのような情報案内対話における重要な戦略の一つであり、それを再現する対話システムに必要不可欠である。提案したモデルは、ユーザの質問に対する聞き返しを生成することで、質問応答システムが回答に必要な補完し、その質問応答精度を向上させることを示した。

在本研究中，为了在对话系统上重现人类专家进行的对话类型（例如参考访谈），我们针对对话系统的语言理解和响应生成模型进行了各种研究。 1）我们提出了一种神经对话结构分析模型来分析对话中意图的结构以及对话中实现的内容。所提出的对话结构分析模型可以应用于对话系统中的对话控制。 2）我们提出了一种神经对话模型，通过显式控制夹带现象来生成响应。夹带是说话者在对话中倾向于使用类似语言的一种现象，有人认为它与各个领域的任务成功率和对话自然度相关。在主观和客观评估中，所提出的神经对话模型都显示出比基线模型更好的夹带可控性和响应自然性。此外，通过使用多个对话语料库的分析，我们表明强烈夹带的响应往往会改善用户的主观评价。 3）我们提出了一个响应生成模型，当问题不明确时，该模型会生成反馈来澄清用户的问题。对模糊问题的反思是参考访谈等信息引导对话中的重要策略之一，对于重现该策略的对话系统至关重要。所提出的模型表明，通过生成对用户问题的反映，问答系统可以提供回答问题所需的补充并提高其问答准确性。