言語学的な単位に応じた言い間違いの検出

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本研究は，Amazon EchoやGoogle Homeなどの対話システムを対象として，人間の言い間違いを検出することを目標としている．近年，対話システムは利便性の高さから注目されているが，人間と円滑なコミュニケーションが取れているとは言い難い状況である．その理由のひとつに人間の言い間違いをそのまま認識しようとして，誤った応答をしてしまうことが挙げられる．本研究では，言い間違いの検出に深層学習を用いており，精度向上のための手法を検討している．本稿では，検出精度向上のため，疑似的な正解データを生成する手法であるデータ拡張を用いてコーパスを拡張することを検討する．

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