非タスク指向型対話システムのためのリカレントニューラルネットワークを用いた発話候補ランキング

稲葉　通将  高橋　健一  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J100-D    No.6    pp.661-671
発行日: 2017/06/01
早期公開日: 2017/03/06
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2016JDP7117
論文種別: 論文
専門分野: 自然言語処理
キーワード: 
雑談対話システム,  非タスク指向,  発話選択,  リカレントニューラルネットワーク,  

本文: PDF(869.8KB)>>
論文を購入


あらまし: 
本論文では非タスク指向型対話システムの応答手法として，複数の発話候補を適切な順にランキングする新たなモデルを提案する．提案モデルはRecurrent Neural Network (RNN)エンコーダで発話を固定長のベクトルにエンコードし，更にそのベクトルを時系列順に別のRNNに入力することで，発話のランキングを行う．実験では，発話の順位付け性能の評価に加え，実際に提案モデルを実装した対話システムを構築し，人と対話を行うことで評価を行った．実験の結果，提案モデルによる対話システムは既存の対話システムと比較し，対話破綻を引き起こす応答を行う割合が有意に小さいことを確認した．