音声対話システムのための言語的・メタ言語的知識の構築に関する研究

构建口语对话系统的语言学和元语言知识的研究

基本信息

批准号：
03J52401
负责人：
船越孝太郎
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-03J52401/
关键词：
音声対話自然言語処理談話知識対話コーパスマルチモーダル

项目摘要

音声対話ロボットがその理解や行動を修正しようとするユーザからの割り込みに適切に応じるために必要な,言語的・メタ言語的知識の収集に取り組んだ.対話システムがユーザの割り込みに適切に応じるには,ユーザの発話を理解するだけでなく,適切な言語表現を生成してユーザとコミュニケーションを取る必要がある.特に物理的な世界で活動するロボットは,単に論理的に正しいだけでなく,人間の状況認識に沿った物体参照表現を生成する必要がある.しかし従来の研究では,言語表現の論理的正確性と簡潔性が重視され,人間の認識との一致性については十分に議論されていない.そこで,人間の認識との一致性が重要となる状況に注目し,心理言語学実験によって言語表現を収集した.具体的には,物体の集合と集合間の関係を用いないと自然な表現が生成できない状況を取り上げた.そのような状況では,従来の研究によっても論理的に正確な表現は生成できるが,自然で理解しやすい表現は生成できない.そのような状況を12個用意し,42人の大学生から476表現を収集した.そして別の44人の大学生にそれらの言語表現の適切さを評価させ,人間がどのような言語表現を生成し,そして好むかを調べた.調査結果を反映させた生成アルゴリズムは,用意した状況に対して人間と同等の言語表現を生成できた.前年度に引き続き,割り込み発話の収集に取り組んだ.前年度に行った収集実験では人間対人間の対話を対象としたが,そこで得られた対話データは機械処理には複雑すぎるものであった.そこで,人間対機械の対話を模擬し,複雑さを抑制した対話データを収集するためのツールを作成した.対話システムを用いて対話データを収集しようとしてもシステムの能力不足によって対話が破綻することが問題になるが,このツールを用いれば人間が対話システムに成り済ますことで複雑さの抑制された対話データを安定して収集できる.

我们致力于收集语音交互机器人正确响应试图改变其理解或行为的用户中断所需的语言和元语言知识。不仅需要理解用户的话语，还需要生成适当的语言表达来进行交流。特别是，在物理世界中操作的机器人不仅在逻辑上是正确的，而且能够根据情境识别生成类似人类的对象引用表达式。然而，在常规研究中，重点放在语言表达的逻辑准确性和简洁性上，而没有充分讨论与人类认知的一致性，关注性别重要的情况，心理语言。我们通过科学实验收集了语言表达。具体来说，我们关注的是在不使用对象集和集合之间的关系的情况下无法生成自然表达的情况，尽管可以生成准确的表示，生成自然且易于理解的表达方式是不可能的。我们准备了12个这样的情境，收集了42名大学生的476个表达方式。然后，我们让另外44名大学生评估了这些语言表达方式的恰当性。人类产生?反映调查结果的生成算法能够针对准备好的情况生成与人类等效的语言表达。继去年之后，我们致力于收集中断性话语。在2017年进行的收集实验中，我们收集了人类的话语。目标是人与人的对话，但获得的对话数据对于机器处理来说太复杂。因此，我们的目标是模拟人与机器的对话并收集降低复杂性的对话数据，我们为此创建了一个工具。即使我们尝试使用对话系统来收集对话数据，问题是由于系统的不足而导致对话中断，但是使用这个工具，人类可以冒充对话系统，这增加了复杂性是可能的。稳定地收集抑制的交互数据。