表層表現パターンを用いた対話構造の認識

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  • ヒョウソウ ヒョウゲン パターン オ モチイタ タイワ コウゾウ ノ ニンシキ
  • Recognizing an Interactional Structure Using Surface Form Patterns
  • 音声言語情報処理

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抄録

対話中の発話では，先行する発話で述べられたことが前提とされるため省略や代用表現が多用される．このような発話に対して翻訳等の処理を適切に施すためには，先行する発話との関連を認識することが必要である．本論文では，発話間の対応関係を認識することを目的として，対話構造のモデルを提示し，このモデルに基づいて対話構造を認識する手法を提案する．本手法では，本末表現等から構成される表層表現パターンを用いて対話構造を認識する．このパターンは，領域知識に依存せず，様々な領域に適用することが可能である．また，本手法を用いることで，発話ごとに漸次的に発話間の対応関係を認識することが可能となる．本手法による発話間の対応付け結果を6人の被験者による対応付け結果と定量的に比較することで評価した．その結果，オープンデータに関して，被験者6人全員が認定した対応関係に対する本手法による対応関係の再現率は，平均93．1％，被験者の少なくとも1人以上が認定した対応関係に対する本手法による対応関係の適合率は，平均87．4％であった．これは，人間に近い精度で発話の対応関係を認識でき，特に，信頼性が高い対応関係を高い精度で認識し，非対応関係に対する誤認識は少ないことを示しており，本手法が，発話間の対応関係の認識の目的に有効であることが確認できた．

In this paper,we present a model ofinteractional structures and propose a novel method for incrementally recognizing them based on the model.The method aims at recognizing corresponding relations between utterances such as questions and answers in a dialogue.These relations are important for machine translation and computer dialogue systems to process elliptical and substitutional expressions,because the corresponding relations are one of the most important clues to recover the content of those expressions.An interactional structure is recognized using surface expression patterns characterized by sentence final forms.Since the patterns can be build without using the domain knowledge of dialogues,this method can be applied extensively to various domains.We evaluate our proposed method quantitatively by comparing its recognition results with the judgements by 6 human subjects:The recall rate of the recognition results to the judgements agreed by all human subjects is 93.1% on average;the precision rate of the recognition results to the judgements by at least one of the human subjects is 87.4% on average.The results show that our method can recognize correct corresponding relations and set aside wrong relations between utterances with the accuracy comparable to that of human judgement,This demonstrates that our method can effectively recognize the corresponding relations between utterances in dialogues.

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